Intraocular Pressure Before and After Corneal Refractive Surgery: A Prospective Comparison of Corvis ST and Ocular Response Analyzer
Notice bibliographique
Résumé
PRÉCIS: The study showed that Corvis ST's biomechanical intraocular pressure (bIOP) and ocular response analyzer's (ORA) cornea-compensated intraocular pressure (IOPcc) do not agree well, before or after photorefractive keratectomy (PRK), and may not be used interchangeably. bIOP remained unchanged after PRK. OBJECTIVE: To evaluate the agreement between the biomechanically corrected intraocular pressure (bIOP) measured by the Corvis ST and the IOPcc measured by the ORA before and after PRK. PATIENTS AND METHODS: In this prospective interventional study, a total of 53 patients (53 eyes) were included. Measurements were acquired using both the Corvis ST and ORA devices before and 3 months post-PRK. The agreement between the 2 devices was evaluated using limits of agreement (LoA) and Bland-Altman plots. RESULTS: The participants had a mean age of 29.6 ± 5.21 years (range: 21 to 40), with 41 (77.4%) of them being females. After the surgery, the average change in intraocular pressure (IOP) was 0.3 ± 1.7 mm Hg for bIOP and -1.6 ± 4.0 mm Hg for IOPcc. The corresponding 95% LoA were -3.5 to 4.2 mm Hg and -9.5 to 6.3 mm Hg, respectively. The 95% LoA between bIOP and IOPcc after PRK was -2.3 to 8.5 mm Hg. Notably, the bIOP values were higher for IOPs <20 mm Hg and lower for IOPs >20 mm Hg compared with IOPcc. CONCLUSIONS: The findings indicate a weak agreement between the Corvis ST-bIOP and the ORA-IOPcc both before and after PRK. These devices may not be used interchangeably for IOP measurement. bIOP exhibited less variation compared with the IOPcc, suggesting that the bIOP may be a better option for IOP reading after PRK.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».