Anterior vitrectomy incidence in cataract surgery among experienced surgeons and residents: A systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
PurposeCataract surgery is a fundamental procedure in ophthalmology, yet intraoperative complications such as anterior vitrectomy can compromise surgical outcomes. This systematic review and meta-analysis (CRD42025637001) aim to compare the incidence of anterior vitrectomy in cataract surgeries performed by ophthalmology residents versus experienced surgeons and assess factors contributing to surgical complications.MethodsA systematic search was conducted across EMBASE, MEDLINE, CINAHL Plus, Web of Science, ClinicalTrials.gov, PQDT Global, ARVO and AAO for studies published after 2000 that reported on anterior vitrectomy incidence in cataract surgery. Eligible studies included randomized controlled trials and observational studies. Meta-analysis was performed using STATA v. 18.0.ResultsOut of 1,190 screened studies, five studies (four retrospective cohort, one prospective cohort) involving phacoemulsification, extracapsular cataract extraction (ECCE), and femtosecond laser-assisted cataract surgery (FLACS) were included, encompassing a total of 4,918 cataract surgeries, and 208 anterior vitrectomy (AV) cases. The random-effects meta-analysis demonstrated a significant AV incidence for residents (ES = 0.04, 95% CI: [0.01, 0.06]), while the incidence for experienced surgeons was not statistically significant (ES = 0.03, 95% CI: [-0.03, 0.09]). High heterogeneity was observed among the included studies (I² = 92.1% for residents and I² = 96.7% for surgeons).ConclusionResidents may have a higher incidence of AV, highlighting the potential benefits of structured surgical training, early exposure, and mentorship in reducing intraoperative complications. Future research should explore simulation-based training and technology-assisted surgery to improve resident proficiency and patient outcomes.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,013 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».