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Enregistrement W4386055219 · doi:10.1097/ico.0000000000003371

Outcomes and Early Complications Using an Endothelium-in Pull-Through Descemet Membrane Endothelial Keratoplasty Technique With Preloaded Versus Surgeon-Loaded Donor Tissue in Fuchs Patients

2023· article· en· W4386055219 sur OpenAlexaff
Kyongjin Cho, Muhammad Ali, Nicolas J. Heckenlaible, Samir Jabbour, Albert S. Jun, Divya Srikumaran

Notice bibliographique

RevueCornea · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensCentre Hospitalier de l’Université de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDescemet membraneVisual acuityOphthalmologySurgeryEndotheliumCataract surgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study aimed to compare outcomes and early complications using an endothelium-in pull-through Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) technique with preloaded versus surgeon-loaded donor tissue. METHODS: Data from 163 eyes of 125 patients at the Wilmer Eye Institute diagnosed with Fuchs endothelial corneal dystrophy who underwent DMEK with or without cataract extraction using surgeon-loaded tissue (n = 83) or preloaded tissue (n = 80) were reviewed. Best-corrected visual acuity and early postoperative complications including small graft detachment (less than one third of the graft area), large graft detachment (more than one third), graft failure, and rebubbling were compared. RESULTS: Baseline characteristics including age, sex, and visual acuity were not statistically different between the groups. Small graft detachment was observed in 18.1% of the surgeon-loaded and 22.5% of the preloaded group ( P = 0.48), whereas large detachment occurred in 12.0% and 5.0%, respectively ( P = 0.11). Among these, rebubbling was performed in 18 (21.7%) in the surgeon-loaded compared with 12 (15.0%) in the preloaded group ( P = 0.27). The rebubbling rate of the combined procedure (cataract surgery and DMEK) was 21.8% and of DMEK alone was 7.7% ( P = 0.048). Primary graft failure occurred in 2 surgeon-loaded cases (2.4%) and 1 preloaded case (1.3%) ( P = 0.58). There was no difference in postoperative best-corrected visual acuity at 1 year (logarithm of the minimum angle of resolution 0.21 ± 0.25 for the surgeon-loaded vs. 0.16 ± 0.16 for the preloaded group, P = 0.23). CONCLUSIONS: DMEK surgery using preloaded endothelium-in tissue has comparable outcomes with surgeon-loaded endothelium-in tissue. However, there was a trend toward the lower rebubbling rate in DMEK alone compared with combined procedures.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,051
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,250 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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