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Enregistrement W4392757174 · doi:10.1097/iae.0000000000004083

SURGICAL DRAINAGE METHODS DURING PARS PLANA VITRECTOMY FOR RHEGMATOGENOUS RETINAL DETACHMENT

2024· review· en· W4392757174 sur OpenAlexaff
Justin Grad, Amin Hatamnejad, Peter Huan, Marko M. Popovic, Bryon R. McKay, Peter J. Kertes, Rajeev H. Muni

Notice bibliographique

RevueRetina · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreHealth Sciences CentreUniversity of British ColumbiaUniversity of TorontoMcMaster University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPars planaVitrectomyRetinal detachmentOphthalmologyMedicineRetinalVisual acuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To assess efficacy and safety outcomes of subretinal fluid drainage methods during pars plana vitrectomy for rhegmatogenous retinal detachment. METHODS: A systematic search strategy was conducted for studies published between January 2000 and October 2022. Included studies reported on either the safety or efficacy of two or more drainage methods during pars plana vitrectomy for patients with rhegmatogenous retinal detachment. RESULTS: Two randomized and five observational studies consisting of 1,524 eyes were included. Best-corrected visual acuity at the last study observation and primary reattachment rates were similar across groups. A significantly lower risk of epiretinal membrane formation was associated with draining subretinal fluid through preexisting retinal breaks (risk ratio = 0.70, 95% confidence interval = [0.60, 0.83], P = <0.01, I 2 = 0%) or with perfluorocarbon liquid (risk ratios = 0.70, 95% confidence interval = [0.59, 0.83], P = <0.01, I 2 = 0%) compared with posterior retinotomy. The risk of an abnormal foveal contour was significantly greater in perfluorocarbon liquid-treated eyes relative to posterior retinotomy (risk ratios = 1.56, 95% confidence interval = [1.13, 2.17], P = <0.01, I 2 = 0%). CONCLUSION: No significant differences were observed in the final best-corrected visual acuity at the last study observation and primary reattachment rates across different drainage methods. There remains limited information on the topic, so future research is warranted.

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)0,002
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,077
Tête enseignante GPT0,466
Écart entre enseignants0,389 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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