Delphi-Based Global Consensus on Adopting Endothelial Keratoplasty: An Endothelial Keratoplasty Learners Group Initiative
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To identify areas of consensus among experts on the performance of endothelial keratoplasty by using a modified Delphi approach, to help create a framework for novice surgeons to adopt these procedures. METHODS: Thirty-one international experts in endothelial keratoplasty participated. Two rounds of electronic survey were followed by a hybrid, virtual meeting. Consensus was set at 75%, and results with agreement between 70% and 75% were deemed as achieving near consensus. RESULTS: A consensus was reached for 98 statements covering the preoperative, intraoperative, and postoperative aspects of Descemet membrane endothelial keratoplasty (DMEK) and Descemet stripping endothelial keratoplasty/Descemet stripping automated endothelial keratoplasty. Four statements achieved near consensus, and consensus could not be achieved for 11 statements. For DMEK, the panel supported a peel technique to prepare tissue for endothelium out DMEK, implanted via an injector and supported by a near full air/gas fill as a baseline procedure onto which more advanced techniques can be built. DMEK tissue should be marked to ensure correct orientation. An inferior peripheral iridotomy should be used to prevent pupil block when a near full air/gas fill in used in endothelial keratoplasty (EK). Descemet stripping automated endothelial keratoplasty was considered preferable to Descemet stripping endothelial keratoplasty where access to microkeratome preparation was available. CONCLUSIONS: The Delphi process allowed areas of consensus on the performance of EK to be established by a group of international experts. The statements generated are a helpful framework for novice surgeons learning EK. Further research is needed to help determine what specific tomographic features indicate EK, when guttae are considered visually significant and how to approach combined aphakia and endothelial dysfunction.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».