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Enregistrement W7074038347

Long-term redetachment rates of pneumatic retinopexy versus pars plana vitrectomy in retinal detachment: a PIVOT post hoc analysis

2025· article· en· W7074038347 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevueFigshare · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitrectomyPars planaRetinal detachmentPost-hoc analysisRetinalProliferative vitreoretinopathyPost hocRandomized controlled trial
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To assess long-term redetachment rates of the Pneumatic Retinopexy versus Vitrectomy for the Management of Primary Rhegmatogenous Retinal Detachment Outcomes Randomized Trial (PIVOT). Design: Randomized controlled trial. Subjects: PIVOT trial participants. Methods: This study was performed at St. Michael's Hospital, Unity Health Toronto, Toronto, Canada. PIVOT trial participants who had undergone either pneumatic retinopexy (PnR) or pars plana vitrectomy (PPV) for rhegmatogenous retinal detachment (RRD) repair with a minimum follow-up of 2 years were assessed for long-term redetachment by chart review or telephone interview. The latter was the only accepted method for those with <2 years of follow-up. Patients were only eligible if no reintervention to reattach the retina was performed within the first year of the initial procedure. Main outcome measures: Long-term redetachment rates for PnR vs. PPV after RRD repair. Results: Sixty-one participants who underwent PPV and 62 who underwent PnR were analyzed. The long-term redetachment rates were 0% and 1.61% (1/62) in the PPV and PnR groups, respectively (P = 0.32). The mean follow-up duration in years was 5.43 ± 3.60 vs. 5.51 ± 3.03 in the PPV and PnR groups, respectively. Conclusions: There was no statistically significant difference in long-term redetachment rates for PnR vs. PPV. Both procedures are durable treatment options for RRD over an extended period, rarely requiring additional intervention for redetachment.

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)0,011
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,059

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0110,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0060,010
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0090,001

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 Opus0,032
Tête enseignante GPT0,331
Écart entre enseignants0,298 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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