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Enregistrement W4411648972 · doi:10.1016/j.jfo.2025.104572

Incidence of epithelial ingrowth following femtosecond laser LASIK flap lifts

2025· article· fr· W4411648972 sur OpenAlexaffabout
Mohamed Gemae, Daniel A. Johnson

Notice bibliographique

RevueJournal Français d Ophtalmologie · 2025
Typearticle
Languefr
DomaineMedicine
ThématiqueCorneal surgery and disorders
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLASIKFemtosecondLaserMedicineIncidence (geometry)SurgeryOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate the incidence of epithelial ingrowth (EI) following femtosecond LASIK (f-LASIK) flap relift. METHODS: This retrospective case series enrolled patients who underwent post-refractive enhancement surgery at a single independent outpatient health facility in Canada. Patients 18 years or older who underwent refractive enhancement surgery between July 2021 and December 2022 were eligible. We excluded patients with a history of cataract or refractive lens exchange surgery. Follow-ups were conducted at 1 week, 1 month, 3 months, 6 months, and 1 year postoperatively. The primary outcome was the incidence of EI following f-LASIK flap relifts. Secondary outcomes included other complications and visual outcomes 12 months postoperatively. RESULTS: Among the 103 included eyes, EI was reported in 41% of patients at some point in the follow-up period, with most EI present at one month and not requiring treatment. EI was three times less likely to develop if the enhancement was performed within one year of the original surgery (OR 0.31, P=0.023), and was 5-6 times more likely to develop if it was performed after three years (OR=0.17, P<0.001). Successful treatment of EI by flap lift with sutures (n=2) and Nd:YAG laser (n=2) was performed in 4 eyes. CONCLUSIONS: Only a small number (n=4) of EI post-flap lifts required treatment, and the procedure generally provided excellent long-term visual outcomes. Thus, f-LASIK flap lift is a safe option for refractive enhancement, even several years following the original surgery.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
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 enseignants0,173
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,018
Tête enseignante GPT0,298
Écart entre enseignants0,280 · 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.

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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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