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Enregistrement W4409712388 · doi:10.37275/sjs.v7i2.122

Pars Plana Vitrectomy versus Scleral Buckling for Primary Rhegmatogenous Retinal Detachment Repair in Phakic Eyes: A Contemporary Systematic Review and Meta-Analysis of Anatomical and Functional Outcomes

2025· article· en· W4409712388 sur OpenAlexaboutno aff
Ramzi Amin, Maria Ulfa

Notice bibliographique

RevueSriwijaya Journal of Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPars planaVitrectomyOphthalmologyRetinal detachmentScleral bucklingMedicineRetinalVisual acuity

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: The optimal surgical approach for primary rhegmatogenous retinal detachment (RRD) in phakic patients remains a subject of ongoing debate. Both pars plana vitrectomy (PPV) and scleral buckling (SB) possess distinct advantages and disadvantages, particularly concerning anatomical success, visual outcomes, and the integrity of the crystalline lens. This systematic review and meta-analysis aimed to compare the anatomical and functional outcomes of PPV versus SB for primary RRD repair exclusively in phakic eyes. Methods: A systematic literature search was conducted across PubMed, Scopus, Embase, and the Cochrane Library databases for studies published between January 1st, 2013, and December 31st, 2023. We included comparative studies (Randomized Controlled Trials [RCTs] and non-randomized comparative studies [NRCSs]) reporting outcomes of primary PPV versus primary SB in phakic patients with RRD. Data extraction and quality assessment (using Cochrane Risk of Bias tool 2 for RCTs and Newcastle-Ottawa Scale for NRCSs) were performed independently by two reviewers. Primary outcomes were primary anatomical success rate and final anatomical success rate. The secondary outcome was the change in Best Corrected Visual Acuity (BCVA) from baseline, converted to LogMAR. Meta-analysis was performed using a random-effects model to calculate pooled Odds Ratios (OR) for anatomical outcomes and Mean Differences (MD) for BCVA change, with 95% Confidence Intervals (CI). Heterogeneity was assessed using the I² statistic. Results: 7 studies met the inclusion criteria, encompassing a total of 1,258 phakic eyes (615 PPV, 643 SB). The overall quality of included studies ranged from moderate to high risk of bias, primarily due to potential selection bias and lack of blinding in NRCSs. The pooled analysis revealed no statistically significant difference in the primary anatomical success rate between PPV and SB (OR 0.92, 95% CI [0.68, 1.24], P=0.58; I²=35%). Similarly, the final anatomical success rate was comparable between the two groups (OR 1.05, 95% CI [0.70, 1.57], P=0.81; I²=15%). Regarding functional outcomes, the analysis of BCVA change (LogMAR) at final follow-up showed no statistically significant difference between PPV and SB groups when considering the reported final acuities (MD -0.03 LogMAR, 95% CI [-0.12, 0.06], P=0.51; I²=55%). Conclusion: This study found no significant difference in primary or final anatomical success rates between PPV and SB for primary RRD repair. Similarly, overall final BCVA improvement was comparable, although significant heterogeneity was noted. The major differentiating factor remains the substantially higher rate of subsequent cataract formation following PPV. The choice between PPV and SB for phakic RRD should be individualized, considering specific RRD characteristics, patient age, baseline lens status, surgeon expertise, and patient preferences after thorough counseling regarding the distinct postoperative sequelae, particularly the near-inevitability of cataract surgery after PPV.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,482
Score d'incertitude au seuil0,728

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,002
Bibliométrie0,0010,001
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 Opus0,099
Tête enseignante GPT0,332
Écart entre enseignants0,234 · 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'étudeMéta-analyse
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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