Factors Associated with Poor Clinical Outcomes in Patients with Post- Cataract Surgery Endophthalmitis: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction & Objectives : Postoperative Endophthalmitis has remained one of the rare yet most devastating complications of cataract surgery. The previous study mentioned that 15-30% of POE patients have an unfavorable outcome on visual acuity of less than 20/200 and may even result in the loss of the eye. Thus, this study aims to review and summarize prognostic factors that can affect the final outcome of postoperative endophthalmitis from cataract surgery.
 Methods : We systematically searched with PRISMA 2020 across 5 databases (PubMed, Scopus, SAGE, Embase, and Cochrane) with the search term “(prognosis OR prognostic factor) AND postoperative endophthalmitis) AND (cataract surgery)”, as well as reference screening for any additional relevant studies. The risk of bias from included studies will be assessed using Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale.
 Results : Out of 314 studies, we decided to only include 13 studies that match our inclusion and exclusion criteria. All of the studies are cohort studies with a total of 753 patients affecting 753 eyes and most of them are coming from Asian countries. Both diagnosis and intervention given are based on Endophthalmitis Vitrectomy Study (EVS) result.
 Conclusion : Prognostic factors for post-cataract surgery endophthalmitis are corneal involvement, microbiological investigation result, intervention timing, treatment modality, comorbidities, and other complications
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 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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,001 | 0,001 |
| 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».