Disagreement Between Theoretical and Actual Phorcides Outcomes: Is Phorcides Inferior to Treating on the Manifest Refraction? [Letter]
Notice bibliographique
Résumé
Avi Wallerstein,1,2,* Mathieu Gauvin1,2,* 1Department of Ophthalmology and Visual Sciences, McGill University, Montreal, QC, Canada; 2Department of Research & Development, LASIK MD, Montreal, QC, Canada*These authors contributed equally to this workCorrespondence: Avi WallersteinMD Level, 1250 Rene-Levesque Blvd W, Montreal, QC H3B 4W8, CanadaTel +1 514-908-9888 Ext 2273Email awallerstein@lasikmd.com\nWe read with interest “Topography-Guided Refractive Astigmatism Outcomes: Predictions Comparing Three Different Programming Methods.”1 In the Manifest group, the calculated theoretical outcomes revealed an unexpectedly elevated postoperative refractive astigmatism average error of 0.56 ± 0.22 D.1 This large amount of theoretical postoperative cylinder was not replicated in a recent real-world clinical study by the same authors, comparing actual topography-guided LASIK outcomes in Phorcides versus manifest-treated eyes.2 The reported empirical postoperative astigmatism error average in the Manifest group was as low as 0.15 D, fourfold better than that reported in the current theoretical outcomes study.1\n \nView the original paper by Stulting and colleagues\n
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,008 | 0,096 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».