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Enregistrement W4396510506 · doi:10.1097/j.jcrs.0000000000001468

Reply: Anterior chamber cytokine production and postoperative macular edema in patients with diabetes undergoing FLACS

2024· letter· en· W4396510506 sur OpenAlexaff
Milena Cioana, Sohel Somani

Notice bibliographique

RevueJournal of Cataract & Refractive Surgery · 2024
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensCanadian Association of Occupational TherapistsUniversity of TorontoWilliam Osler Health System
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusOphthalmologyCytokineMacular edemaEdemaSurgeryInternal medicineEndocrinologyVisual acuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We would like to thank Nishi et al. for his interest in our paper and his insightful comments. We agree that it is important to elucidate the sources of cytokines released during cataract surgery and to try and minimize them to ensure safer surgical outcomes. As Nishi et al. point out, cytokines released during cataract surgery may originate from several ocular tissues, including but not limited to lens epithelial cells (LECs), iris epithelial cells, ciliary body epithelial cells, and corneal endothelial cells.1,2 Another important source is the mechanical disruption of the blood–aqueous barrier during surgery, which is especially compromised in diabetes.3 Although we appreciate the importance of elucidating the source of cytokine production, ultimately it is the impact of these inflammatory cytokines (regardless of source) on downstream tissue effects that is of clinical significance (ie, driving cystoid macular edema, anterior chamber inflammation, and retinal microvascular changes). For that reason, our paper did not explore the sources of cytokines. Future studies are encouraged in this area, perhaps using laboratory-based models of cataract surgery to elucidate release of cytokines from different tissues. It is interesting to ponder on the impact of cytokines released from LECs about our dataset. In our femtosecond-laser–assisted cataract surgery (FLACS) group, the cytokine draw happened after femtosecond laser-based capsulotomy, whereas in our manual cataract surgery (MCS) group, the cytokine draw happened only after corneal incision, without any capsulotomy being done. Interleukin (IL)-7, IL-13, and interferon-induced protein-10 (IP-10) were significantly higher in diabetic patients receiving FLACS than those diabetic patients undergoing MCS. Granulocyte colony stimulating factor, interferon-γ, IL-7, IL-8, IL-13, IP-10, monocyte chemoattractant protein (MCP)-1, and macrophage inflammatory protein-1β were significantly higher in the FLACS nondiabetic cohort than in the MCS nondiabetic cohort. As the difference between the surgical procedure of these 2 cohorts includes a capsulotomy, it is possible that LECs contributed to the production of these cytokines. This is an important question that deserves further exploration.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,114
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,002
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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,248
Écart entre enseignants0,239 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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