Changes in Tear Meniscus and Corneal Epithelial Thickness Following Upper Blepharoplasty: A Systematic Review of Clinical Evidence from Anterior Segment OCT Studies
Notice bibliographique
Résumé
Background: Upper eyelid blepharoplasty is a prevalent surgical intervention for dermatochalasis, but its effects on tear film stability and corneal epithelial thickness (CET) remain debated. Anterior Segment Optical Coherence Tomography (AS-OCT) provides precise, non-invasive measurements of tear meniscus parameters (TMH, TMA) and CET, offering insights into postoperative ocular surface changes. Objective: This systematic review synthesizes clinical evidence from AS-OCT studies to evaluate changes in tear meniscus and CET following upper blepharoplasty. Methods: A literature search has been performed in PubMed, Scopus, and Web of Science following PRISMA 2020 guidelines. Inclusion criteria comprised clinical researches reporting pre- and postoperative AS-OCT measurements of TMH, TMA, or CET. Five studies (prospective and observational) met eligibility criteria, with sample sizes ranging from 25 to 60 cases. Methodological quality has been evaluated utilizing the Newcastle-Ottawa Scale. Results: Postoperative increases in TMH and superior CET were statistically significant, suggesting reduced mechanical pressure from the upper eyelid. TMA and central CET showed inconsistent changes. Transient tear film alterations were noted, with normalization by three months. AS-OCT demonstrated high reproducibility in tracking these metrics. Conclusion: Upper blepharoplasty may improve tear film dynamics and superior corneal epithelial remodeling, as quantified by AS-OCT. However, variability in outcomes underscores the need for larger, standardized studies to confirm these benefits and optimize surgical approaches for ocular surface health.
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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 | 0,008 | 0,040 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,012 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».