Comparison of ocular biometry and refractive outcome between a new and classic optical biometer
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To compare the ocular biometry and refractive outcome between 2 optical biometers. SETTING: Zhongshan Ophthalmic Center, Guangzhou, China. DESIGN: Prospective observational study. METHODS: 953 patients with cataract underwent preoperative biometry including ZW-30 sum-of-segments (SOS) method (ZW SM ), ZW-30 composite method (ZW CM ), and IOLMaster 700. Agreement of axial length (AL), with or without Cooke-modified AL (CMAL) adjustment, was analyzed using Bland-Altman 95% limits of agreement (LoA). Subgroup analysis was used based on ALs (short eyes: AL <22 mm; normal eyes: 22 mm ≤ AL <26 mm; long eyes: AL ≥26 mm). Refractive prediction accuracy was evaluated using the Emmetropia verifying optical (EVO) 2.0 formula and its SOS-optimized version (EVO 2.0 SOS ). RESULTS: In short and normal eyes, narrow 95% LoAs (<0.2 mm) were identified among 3 ALs. However, AL obtained by ZW SM was lower compared with this obtained by ZW CM and IOLMaster 700 (95% LoA -0.39 to 0.01 mm; -0.38 to 0.04 mm) in long eyes. CMAL adjustment enhanced the agreement of AL between ZW SM and ZW CM (95% LoA -0.01 mm to 0.02 mm), ZW SM and IOLMaster 700 (95% LoA -0.10 mm to 0.07 mm) in long eyes. Myopic prediction errors (PE) have been identified in the use of ocular biometric parameters obtained from ZW SM (mean PE [ME]: EVO 2.0, -0.19 diopters [D]; EVO 2.0 SOS , -0.18 D). After adjusting ME to zero, no difference was observed in PE calculated using any combination of formulas based on biometric measurements from 3 devices. CONCLUSIONS: This new segmented biometer demonstrated excellent agreement with IOLMaster 700 in short and normal eyes. However, ALs obtained by IOLMaster 700 are not interchangeable with the SOS method and require CMAL adjustment in long eyes. The application of the SOS method's ocular biometric parameters in refractive prediction led to myopic errors, which suggests constant optimization.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 ».