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Enregistrement W4389083037 · doi:10.1097/j.jcrs.0000000000001369

Comparison of long-term outcomes of simultaneous accelerated corneal crosslinking combined with intracorneal ring segment or topography-guided PRK

2023· article· en· W4389083037 sur OpenAlexaffabout
Eyal Cohen‬‏, Stephan Ong Tone, Michael Mimouni, Raymond Stein, Clara C. Chan, Hall F. Chew, Theodore Rabinovitch, David S. Rootman, Allan R. Slomovic, Wendy Hatch, Neera Singal

Notice bibliographique

RevueJournal of Cataract & Refractive Surgery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensHatch (Canada)University of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésKeratoconusMedicineOphthalmologyKeratometerPhotorefractive keratectomyDioptreVisual acuityCorneal topographyCorneal pachymetryCornea

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare long-term outcomes of simultaneous accelerated corneal crosslinking (CXL) with intrastromal corneal ring segments (CXL-ICRS) with simultaneous accelerated CXL with topography-guided photorefractive keratectomy (CXL-TG-PRK) in progressive keratoconus (KC). SETTING: Kensington Eye Institute and Bochner Eye Institute, Toronto, Canada. DESIGN: Prospective nonrandomized interventional study. METHODS: The change in visual and topographical outcomes of CXL-ICRS and CXL-TG-PRK 4 to 5 years postoperatively were compared using linear regression models adjusted for preoperative corrected distance visual acuity (CDVA) and maximum keratometry (Kmax). RESULTS: 57 eyes of 43 patients with progressive KC who underwent simultaneous accelerated (9 mW/cm 2 , 10 minutes) CXL-ICRS (n = 32) and CXL-TG-PRK (n = 25) were included. Mean follow-up duration was 51.28 (9.58) and 54.57 (5.81) months for the CXL-ICRS and CXL-TG-PRK groups, respectively. Initial mean Kmax was higher in the CXL-ICRS group compared with the CXL-TG-PRK group (60.68 ± 6.81 diopters [D] vs 57.15 ± 4.19 D, P = .02). At the last follow-up, change (improvement) in logMAR uncorrected distance visual acuity (UDVA) compared with that preoperatively was significant with CXL-ICRS (-0.31 ± 0.27, P < .001, which is equivalent to approximately 3 lines) and not significant with CXL-TG-PRK (-0.06 ± 0.42, P = .43). The logMAR CDVA improved significantly with CXL-ICRS (-0.22 ± 0.20, P < .001), but not with CXL-TG-PRK (-0.05 ± 0.22, P = .25). Adjusting for baseline Kmax and CDVA, the improvement in UDVA was significantly greater with CXL-ICRS than with CXL-TG-PRK (-0.27, 95% CI, 0.06-0.47, P = .01). Improvement in CDVA was not significantly different. CONCLUSIONS: In this cohort of progressive KC with long-term follow-up, UDVA showed more improvement with accelerated CXL-ICRS than with CXL-TG-PRK.

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)0,001
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: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,092
Tête enseignante GPT0,382
Écart entre enseignants0,291 · 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

Citations2
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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