Comparative numerical analysis of astigmatism tolerance in bifocal, extended depth-of-focus, and trifocal intraocular lenses
Notice bibliographique
Résumé
Here, we quantitatively assess the effect of astigmatism on visual functions in eyes with three different commercial multifocal intraocular lenses (IOLs) using a customized finite eye model. Our proposed model implements a full wave analysis of the whole eye structure with diffractive multifocal IOLs under polychromatic conditions. The proposed eye model evaluates the energy efficiency of each focus at varying degrees of corneal astigmatism with the light-in-the-bucket metrics for bifocal (Restor), extended depth-of-focus (Symfony), and trifocal IOLs (POD-F). Better tolerance under astigmatic conditions was observed in the order of Symfony, Restor, and POD-F, highlighting the need to consider multifocal toric IOLs with corneal astigmatism greater than +1.5 D, + 1.0 D, and +1.0 D for Symfony, Restor, and POD-F, respectively. Furthermore, we revealed the way that the optical properties of multifocal IOLs, including the optical power of the diffractive part, the effect of high-order harmonics, and chromatic aberration, interplay to determine the tolerance for corneal aberration. The numerical analysis closely agrees with previous clinical studies on determining the indication for multifocal toric IOLs, suggesting the clinical usability of the presented method in predicting the postoperative visual function of patients on a customized basis.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».