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Enregistrement W4407243421 · doi:10.1016/j.oret.2025.02.003

Internal Limiting Membrane Flaps in Macular Hole Surgery

2025· review· en· W4407243421 sur OpenAlexaff
Nikolaos Tzoumas, Thomas W. McNally, Boon Lin Teh, Michele Zaman, David Yorston, Noemi Lois, Varun Chaudhary, David Steel

Notice bibliographique

RevueOphthalmology Retina · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensMcMaster UniversityQueen's University
Organismes subventionnairesNewcastle UniversityWellcome Trust
Mots-clésMedicineMacular holeCochrane LibraryVisual acuityPerioperativeTamponadeRandomized controlled trialOdds ratioSurgeryRelative riskMEDLINEMeta-analysisOphthalmologyConfidence intervalVitrectomyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TOPIC: To compare anatomic and visual outcomes of internal limiting membrane (ILM) flaps versus peeling in macular hole surgery, considering hole size, symptom duration, and different flap types. CLINICAL RELEVANCE: The benefit of ILM flaps over standard ILM peeling in idiopathic full-thickness macular holes (iFTMHs) remains unclear. METHODS: Registered systematic review and individual participant data (IPD) meta-analysis of randomized controlled trials comparing conventional ILM peeling with ILM flaps in adults undergoing primary iFTMH surgery (CRD42023494971). No exclusions based on hole size, symptom duration, or perioperative choices. Searches in MEDLINE, Embase, Cochrane Library, and trial registries. Critical outcomes were hole closure and postoperative visual acuity at 6 months or nearest time point. Regression models adjusted for age, sex, hole size, lens status, and preoperative visual acuity, allowing for nonlinear effects. Evidence was appraised with Cochrane Risk of Bias, Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluations, and the Instrument to assess the Credibility of Effect Modification in Analyses. Subgroup analyses considered hole size, symptom duration, flap subtypes, tamponade choice, and risk-of-bias. RESULTS: Thirteen trials provided IPD for 792 eyes. Most (68.3%) had minimum linear diameter ≥500 μm, with limited representation of holes <400 and ≥900 μm. The adjusted odds ratio (OR) for primary closure with ILM flap versus peeling was 4.80 (95% confidence interval, 2.77-8.30; P < 0.001), with a relative risk of 1.26 (1.20-1.30) (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluations: moderate-certainty), and a number needed to treat of 6. Compared with peeling, the ILM flap group showed better postoperative visual acuity at 3 to 6 months, with a mean difference (MD) of -0.14 logarithm of the minimum angle of resolution (-0.18 to -0.09; P < 0.001), about 7 letters ETDRS (Grading of Recommendations Assessment, Development, and Evaluations: moderate-certainty). Internal limiting membrane flaps were likely more beneficial for holes ≥500 μm (OR for closure: 3.14-9.64, P < 0.001; MD in vision: -0.23 to -0.13, P < 0.001). Nonlinear analyses suggested probable benefits across a broader range of hole sizes (Instrument to assess the Credibility of Effect Modification in Analyses: moderate-confidence). Results were consistent across risk-of-bias assessments, with no significant differences between ILM flap techniques. CONCLUSION: Internal limiting membrane flaps likely improve closure and visual recovery compared with peeling alone in iFTMH, with greater effects likely in holes >500 μm. FINANCIAL DISCLOSURE(S): Proprietary or commercial disclosure may be found in the Footnotes and Disclosures at the end of this article.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,029

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,006
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,056
Tête enseignante GPT0,355
Écart entre enseignants0,299 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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