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Enregistrement W4413062750 · doi:10.18240/ijo.2025.08.22

Etiology and management of uveitis-glaucoma-hyphema syndrome: a comprehensive review

2025· review· en· W4413062750 sur OpenAlexaff
Jingting Luo, Cong Wang

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Ophthalmology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Diseases and Behçet’s Syndrome
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineUltrasound biomicroscopyHyphemaGlaucomaEtiologyOphthalmologyIntraocular pressureUveitisSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The uveitis-glaucoma-hyphema (UGH) syndrome, initially described in 1978, presents as an iatrogenic complication associated with contact between intraocular implant and ocular tissue. This syndrome encompasses a spectrum of clinical manifestations, including intraocular inflammation, elevated intraocular pressure, and recurrent hemorrhage. Advances in cataract surgery techniques reduced the incidence of early intraocular lens (IOL) dislocation while inversely increased rates of delayed dislocation. The primary etiology of UGH syndrome is IOL subluxation. Weakness of the ciliary zonules or unstable IOL fixation techniques may predispose the eye to iris-lens contact. Other contributing factors include Soemmering's ring formation, abnormal iris and ciliary body anatomy, positional changes, and improper positioning of glaucoma implants. Clinical examination and imaging modalities such as ultrasound biomicroscopy and anterior segment optical coherence tomography supports diagnosis of UGH. Treatment options range from observation and medical therapies to invasive procedures such as laser therapy, IOL repositioning, or replacement. Endoscopy provides direct visualization for identifying causes intraoperatively, aiding in tailored surgical approaches towards minimal intervention. In conclusion, UGH syndrome poses a complex clinical challenge, emphasizing the importance of understanding its etiology, accurate diagnosis, and personalized management strategies to mitigate its impact on visual function and ensure favorable outcomes.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0040,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,403
Écart entre enseignants0,357 · 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'étudeSans objet
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

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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