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Enregistrement W4411771565 · doi:10.70070/rxw4w903

How do Different Surgical Techniques for Cataract Removal Impact Quality of Life And Functional Vision in Elderly Patients? : A Systematic Review

2025· review· en· W4411771565 sur OpenAlexaff
Roysam Azmal sitanggang, Sita Pradjnadewi

Notice bibliographique

RevueThe Indonesian Journal of General Medicine · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensKelowna General Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésQuality of life (healthcare)MedicineOptometryQuality (philosophy)Nursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Age-related cataracts significantly impair vision and diminish the quality of life in elderly individuals worldwide. Cataract surgery is the primary intervention to restore vision and improve daily functioning, but the variety of surgical techniques and intraocular lens (IOL) options necessitates understanding their impact on patient outcomes. This systematic review evaluates the impact of different cataract surgery techniques on the quality of life and functional vision of elderly patients, synthesizing evidence from recent clinical trials and observational studies to identify optimal surgical approaches. Methods: This systematic review adhered to the PRISMA 2020 guidelines. We included studies focusing on patients aged 60 and older with age-related cataracts, evaluating surgical techniques like phacoemulsification, MSICS, or ECCE. Eligible studies were primary research (RCT, cohort, case-control) or systematic reviews/meta-analyses, measuring both quality of life and functional vision outcomes with at least a 3-month follow-up. Data extraction by a large language model focused on study design, setting, participant demographics, surgical technique, and visual performance/quality of life outcomes. The search strategy utilized Boolean MeSH keywords across databases like PubMed, Semantic Scholar, Springer, and Google Scholar. Results: Out of 1538 initial records, 14 studies were included. Visual acuity improved in 13 out of 14 studies, with 10 showing statistically significant improvement. All 14 studies reported improved functional vision or patient-reported outcomes, with 10 achieving statistical significance. Six studies found significant quality of life improvement after intervention. Comparisons revealed no significant difference between femtosecond laser-assisted and standard phacoemulsification, while multifocal/trifocal IOLs improved intermediate/near vision but increased dysphotopsia. Second eye surgery showed additional gains. MSICS was found to be cost-effective with comparable outcomes to phacoemulsification in resource-limited settings. Active-fluidics systems may offer faster early recovery. Discussion: The studies consistently show significant improvements in visual function and quality of life across various cataract surgery techniques, including phacoemulsification and MSICS. Second eye surgery further amplifies these benefits, encompassing socioemotional well-being. While advanced technologies like femtosecond laser-assisted phacoemulsification offer precision, they may not yield significantly better clinical or quality of life results compared to standard methods. The choice of IOL significantly impacts vision, with multifocal and trifocal lenses improving intermediate and near vision but potentially increasing dysphotopsia. MSICS provides a cost-effective alternative in certain settings , and active-fluidics systems may enhance early recovery. Patient-reported outcomes are crucial for capturing the real-world impact of surgery. Conclusion: Cataract surgery is highly effective in restoring vision and enhancing quality of life for elderly patients, with consistent improvements across various techniques. Phacoemulsification remains widely adopted, and advanced IOLs expand visual optimization. Bilateral surgery maximizes functional and emotional gains. Cost-effectiveness of MSICS and the promise of emerging technologies like active-fluidics systems underscore the need for individualized care based on patient needs, cost, and potential side effects.

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)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,160
Score d'incertitude au seuil0,719

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,348 · 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'étudeRevue systématique
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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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