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Enregistrement W4411152752 · doi:10.3928/1081597x-20250417-02

Quantifying Age-Related Anterior and Posterior Corneal Astigmatism Relationships: Insights for IOL Calculators and Topography-Guided LASIK Protocols

2025· article· en· W4411152752 sur OpenAlexaff
Avi Wallerstein, Allison Bernstein, Mark E. Cohen, Michael Mimouni, Mathieu Gauvin

Notice bibliographique

RevueJournal of Refractive Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Visual Impairment Studies
Établissements canadiensMuscular Dystrophy Canada
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOphthalmologyMedicineAstigmatismLASIKCorneal topographyCorneaOptics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To investigate the age-related interactions between anterior corneal astigmatism (ACA) and posterior corneal astigmatism (PCA) and their impact on total corneal astigmatism (TCA) using a high-resolution topographer in a large cohort of patients of all ages. Methods A retrospective review of 19,317 eyes seeking refractive surgery was conducted. ACA, PCA, and TCA were measured using the Pentacam HR (Oculus Optikgeräte GmbH). Corneal data were categorized into astigmatism axes subgroups: with-the-rule (WTR), oblique, and against-the-rule (ATR), and analyzed across 10 age groups. ACA, PCA, and TCA (magnitudes and axes), along with Pearson correlation coefficients between ACA and PCA, were calculated for all groups. Correlations between “TCA minus ACA” and selected variables were also assessed. Results ACA decreased by 37.6% from 18 to 65 years old, followed by a 9.8% increase after 72 years ( P < .001). From 18 to 87 years, PCA consistently decreased by 33.3% with age ( P < .001). TCA showed a 28% decrease from ages 18 to 59 years, followed by a 32.3% increase after 72 years ( P < .001), which we termed a “V-shaped” trend. In WTR ACA eyes, the correlation between ACA and PCA decreased from R = 0.78 at 18 years to R ⩽ 0.48 in eyes 65 years or older. Oblique ACA eyes showed lower correlations, peaking at R = 0.51 at 24 years and decreasing to R = 0.02 after 72 years. ATR ACA eyes showed a mild positive correlation in midlife ( R = 0.15; 41 years), switching to a moderate inverse correlation in older age ( R = −0.3461; ⩾ 72 years). Higher ACA magnitude, WTR ACA axis, and young age showed strong likelihood of overcorrection if ignoring PCA in laser vision correction (LVC), intraocular lens (IOL), or phakic IOL (PIOL) refractive treatment ( P < .0001), whereas lower ACA magnitude, ATR ACA axis, and older age were contrarily more likely to undercorrect if ignoring PCA ( P < .0001). Conclusions ACA versus PCA correlations are strongly age-dependent across all orientations. These findings demonstrate that incorporating age-specific correlations into modern IOL calculators could improve TCA prediction accuracy, thereby improving results in refractive IOL surgery. [ J Refract Surg . 2025;41(6):e520–e531.]

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,016
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,036

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,016
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,415
Écart entre enseignants0,308 · 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'étudeObservationnel
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
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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