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Enregistrement W4388976680 · doi:10.1177/24741264231208493

Surgical Management of Full-Thickness Macular Holes Spontaneously Arising From Lamellar Macular Holes

2023· article· en· W4388976680 sur OpenAlexaff
Anubhav Garg, Charbel Wahab, Peng Yan

Notice bibliographique

RevueJournal of VitreoRetinal Diseases · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensKensington HealthUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMacular holeMedicineVisual acuityInternal limiting membraneOphthalmologyRetinalSurgeryVitrectomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: To review the literature regarding surgical management of full-thickness macular holes (FTMHs) spontaneously arising from lamellar MHs (LMHs). Methods: The literature on surgically managed FTMHs arising from LMHs was reviewed via Ovid MEDLINE and Embase through June 5, 2022. Results: Seventy-six eyes from 16 articles were included. Forty eyes had internal limiting membrane (ILM) peeling, 32 inverted ILM flap techniques, and 4 an unclear surgical technique. The FTMH closure rate was not significantly different between ILM peeling (34/40 [85%]) and the inverted ILM flap techniques (28/32 [88%]) ( P = .761). The mean (±SD) logMAR visual acuity improved from 0.64 ± 0.46 to 0.25 ± 0.22 (Snellen 20/87 to 20/36) with ILM peeling (n = 30); similar data were not available for inverted ILM flap techniques. Conclusions: Foveal tissue loss, flat hole edges, and limited retinal hydration may result in inverted ILM flap techniques having outcomes similar to those of ILM peeling in repairing FTMHs from LMHs. Future studies are needed to compare techniques.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,585
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
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)0,0000,000

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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,271
Écart entre enseignants0,259 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

Citations1
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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