Incidence of epithelial ingrowth following femtosecond laser LASIK flap lifts
Notice bibliographique
Résumé
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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».