Vision rehabilitation of post-Descemet membrane endothelial keratoplasty Pseudomonas keratitis utilizing losartan ophthalmic solution and scleral contact lens: a case report
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Descemet membrane endothelial keratoplasty is a preferred treatment for endothelial dysfunction, but complications, such as graft detachment and Pseudomonas keratitis, may affect results. Managing post-keratoplasty infectious keratitis poses unique challenges, with incidence varying by keratoplasty type. Diagnosis typically requires corneal scraping, and treatment strategies encompass broad-spectrum antimicrobials and surgical procedures. CASE PRESENTATION: This current case study examines the treatment of Pseudomonas keratitis in a 76-year-old Jewish male patient following Descemet membrane endothelial keratoplasty, exacerbated by freshwater exposure, in the left eye. Despite initial complications such as graft detachment, a comprehensive treatment plan, including the use of losartan 0.8 mg/mL ophthalmic solution for 7 months, followed by the fitting of a custom scleral toric contact lens, alleviated ocular surface symptoms and quality of vision (by questionnaires). The scleral contact lens provided excellent centration, and the patient's best correction visual acuity enhanced from 0.9 logMAR to 0.2 logMAR, and his near best correction visual acuity improved from Jaeger 13 to Jaeger 3.0 with +2.50 D reading spectacles worn over the scleral contact lens. Additionally, the patient's 10% low-contrast distance best correction visual acuity in the left eye enhanced from 1.3 logMAR to 0.47 (-1) logMAR in photopic conditions when using the scleral contact lens. Patient data were collected after written informed consent. CONCLUSIONS: The present report emphasizes the efficacy of personalized therapeutic strategies in the postoperative management of Descemet membrane endothelial keratoplasty patients, highlighting innovative pharmacological approaches and customized scleral contact lenses in addressing complications and enhancing 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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».