Surgically-Induced Necrotizing Scleritis After Pars Plana Vitrectomy: A Case Report
Notice bibliographique
Résumé
Surgically induced necrotizing scleritis (SINS) is a rare delayed hypersensitivity reaction following ocular surgeries, characterized by pain and redness at the surgical site. While commonly reported in various ocular surgeries, its occurrence after vitreoretinal procedures remains infrequent. We present a case of a 61-year-old diabetic male who developed progressive scleral melting and uveal exposure two months after an uneventful 23-gauge vitrectomy for retinal detachment. The infectious and immunologic profile was negative. Despite aggressive medical and surgical interventions, the patient exhibited advancing scleral melting. The diagnostic challenge lies in determining the relative contributions of trauma, epithelial breakdown, immune activation, and infection in these patients. Our patient's uncontrolled diabetes potentially aggravated vascular disruption, contributing to delayed wound healing and immune complex deposition. The treatment involved topical steroids with broad-spectrum antibiotics, followed by conjunctival flap and oral corticosteroids. This case underscores the importance of early diagnosis, cautious immunosuppression, and thorough infection evaluation in managing postoperative scleritis. The limitations include a single culture test and the patient being lost to follow-up.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».