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Enregistrement W4402102950 · doi:10.4103/pajo.pajo_34_24

Treatment of dry eyes with lifitegrast 5% before cataract surgery: A prospective trial

2024· article· en· W4402102950 sur OpenAlexaff
Yelin Yang, Larissa Gouvea, Michael Mimouni, Tanya Trinh, Gisella Santaella, Eyal Cohen‬‏, Nir Sorkin, Allan R. Slomovic

Notice bibliographique

RevueThe Pan-American Journal of Ophthalmology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Surface and Contact Lens
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCataract surgeryOphthalmologyProspective cohort studySurgeryOptometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Objective: The objective of the study was to evaluate the impact of dry eye treatment on intraocular lens (IOL) biometry measurements and postoperative refractive outcome. Design: This study involves a prospective interventional study. Participants: Consecutive patients with dry eye disease undergoing cataract surgery were included in the study. Materials and Methods: All participants underwent a comprehensive dry eye assessment including the ocular surface disease index (OSDI) questionnaire, Schirmer’s test without anesthesia, corneal fluorescein staining, and conjunctival lissamine green staining. Optical biometry was performed using swept-source optical coherence tomography (IOL Master ® 700, Zeiss), and corneal aberrometry was measured using a scanning-slit aberrometer (OPD SCAN III, Nidek). Diagnosis of dry eye was made according to Dry Eye Workshop II. Patients received 6 weeks of treatment of lifitegrast 5% and preservative-free artificial tear eye drops and had repeat testing at the end of 6 weeks. The change in subjective and objective dry eye tests and biometry measurements and the difference in target and postoperative refraction before and after treatment were compared. Results: Forty eyes of 21 patients were included in the study. Subjectively, OSDI improved from 26.35 ± 6.24 at baseline to 20.97 ± 8.41 after treatment ( P = 0.03). Objectively, corneal staining improved from 1.42 ± 1.78 at baseline to 0.39 ± 0.67 after treatment ( P = 0.006). No changes were observed in Schirmer’s test without anesthesia, conjunctival staining, or corneal aberrometry ( P > 0.05). Repeated biometry after dry eye treatment showed a change in IOL power difference ≥0.5 diopters in 50% (20) of eyes. Mean absolute error was within 0.25D in 87.5% (35) of eyes after treatment compared to 67.5% at baseline ( P = 0.05). Conclusion: Dry eye treatment leads to subjective symptom improvement and changes in IOL power calculations and postoperative refractive outcomes. Assessing and treating patients for dry eyes before cataract surgery is important in maximizing refractive outcomes.

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)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,174
Score d'incertitude au seuil0,380

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,286 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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