The Development of a Thick-Lens Post–Myopic Laser Vision Correction Intraocular Lens Calculation Formula
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To describe the development of the post-myopic laser vision correction (LVC) version of the PEARL-DGS intraocular lens (IOL) calculation formula and to evaluate its outcomes on an independent test set. DESIGN: Retrospective, single-center case series. METHODS: A modified lens position prediction algorithm was designed along with methods to predict the posterior corneal curvature radius and correct the corneal power measurement error. A different set of previously operated eyes that underwent LVC was used to evaluate the prediction precision of the post-LVC formula. RESULTS: Post-LVC PEARL-DGS formula significantly reduced mean absolute error of prediction in comparison to Haigis-L, Shammas, and American Society of Cataract and Refractive Surgery (ASCRS) average formulas (P < .001). It exhibited similar postoperative refractive precision as the Barrett True-K No History formula (P = .61). CONCLUSION: The post-LVC formula development process described in this article performed as well as the state-of-the-art post-LVC formula on the present test set. Further studies are required to assess its efficacy in other independent sets.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».