Drusen classification and quantification in pseudophakic postmortem eyes implanted with or without blue-light filtering intraocular lenses
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To investigate the effect of blue-light filtering intraocular lenses on drusen formation in postmortem eyes via histopathological analysis. Materials and Methods: One hundred and ninety-three postmortem pseudophakic eyes (100 with a clear intraocular lenses [cIOL] and 93 with a yellow, yellow intraocular lenses [yIOL]) were obtained from the Lions Gift of Sight eye bank. Sex, age-at-surgery, age-at-death, surgery-to-death time, and clinical history were collected. Eyes were sectioned on their coronal and sagittal axes, and formalin-fixed paraffin-embedded macular cross sections were obtained. Sections were stained with hematoxylin and eosin and scanned with the Zeiss Axio Scan. Z1 scanner. Drusen were classified by type, size or subtype, and quantity. Results: Large, soft drusen were present in 49% ( n = 95) of eyes, 9% ( n = 17) had cuticular drusen, 16% ( n = 30) had hard drusen, and 26% ( n = 51) had no drusen. There were significantly more cIOL eyes with large, soft drusen ( P < 0.001). There were significantly more yIOL eyes with no drusen ( P < 0.0001). No significant differences in the presence of hard or cuticular drusen were found. yIOL eyes had significantly higher mean age-at-surgery ( P < 0.001) and mean age-at-death ( P < 0.05), while cIOL eyes had a significantly higher mean surgery-to-death time ( P < 0.05). Finally, significantly more yIOL eyes had a history of smoking ( P < 0.01) and hypertension ( P < 0.05), while significantly more cIOL eyes had a history of glaucoma ( P < 0.05). Conclusions: Large, soft drusen were significantly less prevalent in yIOL eyes than in cIOL eyes and significantly more yIOL eyes had no drusen. These findings suggest that yIOLs may prevent the incidence and development of age-related macular degeneration after cataract surgery.
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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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».