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Enregistrement W4412597683 · doi:10.1097/j.jcrs.0000000000001704

Comment on: Surgeon adoption of immediate sequential bilateral cataract surgery in the United States from 2018 to 2022

2025· article· en· W4412597683 sur OpenAlexaboutno aff
Bharat Gurnani, Kirandeep Kaur

Notice bibliographique

RevueJournal of Cataract & Refractive Surgery · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraocular Surgery and Lenses
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCataract surgeryMedicineGeneral surgeryOphthalmologyOptometrySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

We read with great interest the study by Ali et al. on the trends and surgeon characteristics associated with immediate sequential bilateral cataract surgery (ISBCS) adoption in the United States.1 The authors provide a valuable insight into the increasing but still limited acceptance of ISBCS among ophthalmic surgeons. However, we have several concerns and suggestions regarding the study's methodology and interpretation that warrant further discussion. First, the authors describe their study as a cross-sectional analysis using Medicare claims data from 2018 to 2022, but it is unclear whether it includes a temporal trend analysis or is merely descriptive. Although the Cochran-Armitage trend test is used, did the authors consider using more robust time-series modeling or longitudinal regression analysis to better characterize ISBCS adoption patterns?2 Second, the study excludes patients younger than 65 years based on Medicare eligibility, which may underestimate the true ISBCS rate in private insurance settings or younger patients with cataracts. Did the authors consider validating their findings with data from private insurance databases or large-scale ophthalmology registries? Third, one of the critical concerns with ISBCS adoption is appropriate patient selection. Although demographic and clinical differences between ISBCS and delayed cohorts are described, were factors such as age, comorbidities, or socioeconomic status driving patient selection, and could propensity-score matching reduce confounding? Fourth, the study finds that surgeons in the Western United States are twice as likely to perform ISBCS compared with those in the South. Although the authors suggest this may be due to the prevalence of Kaiser Permanente hospitals in the West, no institutional-level data are provided to confirm this. Did the authors assess regional reimbursement policies or state-level regulations on ISBCS? Fifth, the racial disparities in ISBCS adoption raise important questions. The data suggest Black and Native American patients had lower ISBCS rates, but the study does not explore whether provider bias, insurance differences, or patient preferences influenced this disparity. The study identifies younger, high-volume surgeons as more likely to adopt ISBCS. However, it would be useful to know: Were these surgeons in academic institutions or private practice? Sixth, did hospital policies or malpractice concerns deter older surgeons from ISBCS adoption? How did institutional policies, medico-legal concerns, patient counseling practices, and the 50% reduction in second-eye reimbursement influence surgeon uptake, and how do these factors compare with international models (eg, Sweden, Canada, and the United Kingdom)? Finally, one major limitation of using Medicare claims data is the lack of clinical outcomes such as visual acuity, complications (eg, endophthalmitis and macular edema), or patient-reported satisfaction. Did the authors attempt to link their dataset to clinical registries (eg, IRIS Registry) to assess whether ISBCS outcomes matched delayed sequential bilateral cataract surgery outcomes? Could the rate of postoperative visits, unplanned reoperations, or refractive adjustments provide insights into ISBCS safety?

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,131
Score d'incertitude au seuil0,905

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
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 Opus0,027
Tête enseignante GPT0,299
Écart entre enseignants0,272 · 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'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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