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Enregistrement W4402478472 · doi:10.1159/000540878

Roller Coasters and Retinal Detachment: Case Series and Review of Acceleration-Deceleration Retinal Injury

2024· article· en· W4402478472 sur OpenAlexaff
Lauren Pickel, Miguel Cruz-Pimentel, Sumana Naidu, Robert G. Devenyi, Efrem D. Mandelcorn, Peng Yan

Notice bibliographique

RevueCase Reports in Ophthalmology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensToronto Western HospitalKensington HealthUniversity Health NetworkUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRetinal detachmentRetinalMedicineOphthalmology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Anecdotal reports and limited reports suggest a possible link between activities involving rapid acceleration and retinal detachment. We present two novel such cases and review existing literature to investigate the plausibility of this association and delineate in what populations such an association may be more likely. Case Presentation: We report 2 cases of retinal detachment following roller coaster riding. The first, a 24-year-old woman with a family history of retinal detachment, presented with floaters after consecutive rides and was found to have an inferior temporal macula-sparing retinal detachment with associated retinal breaks. The second case, a 25-year-old female with a history of high myopia, presented with visual field defect and was found to have a macula-on retinal detachment with an accompanying tear at the edge of an area of lattice degeneration. Both were successfully treated with pneumatic retinopexy followed by laser retinopexy. Conclusion: Rapid acceleration/deceleration forces, such as those experienced on roller coasters, could potentially lead to retinal detachment. Structural predisposition is likely necessary for acceleration/deceleration injury to lead to retinal detachment, with all known cases having risk factors, including high myopia and positive family history. These same forces in eyes without structural predisposition have resulted in hemorrhage, but not detachment.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,025
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,307 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
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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