Predicting the Effects of Customized Corneal Cross-Linking on Corneal Geometry.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To validate an existing finite element model (FEM) for predicting the flattening effect of corneal cross-linking (CXL) in a clinical scenario and to use this model to investigate the parameters that most influence CXL-induced flattening effects.Methods Retrospective data were collected from two clinical cohorts, each with 20 patients receiving either standard or customized CXL. Data were collected before surgery and at the six-month follow-up. Both CXL treatments were simulated with a FEM calibrated on experimental data. Standard anterior corneal geometry indexes (e.g., sphere, cylinder), as well as the curvature changes observed at follow-up were compared to those predicted by FEM simulations.Results At follow-up, patients who underwent customized CXL exhibited more corneal flattening compared to those who received standard CXL (Kmax-t: -2.28 ± 1.4 D vs. -0.81 ± 1.5 D; P < 0.001). The FEM-predicted curvature reduction in the central CXL regions showed a significant correlation with the follow-up data for both standard (R2 = 0.48, P < 0.01) and customized CXL (R2 = 0.59, P < 0.01). Compared to follow-up data, standard CXL model showed concordance correlation coefficients > 0.9 for nine corneal geometry parameters and customized CXL model for three. Sensitivity analysis demonstrated that a 3 mm Hg increase in intraocular pressure (IOP) combined with a 10% weaker keratoconus region alters flattening outcomes by up to 20%.Conclusions Customized CXL induces a flattening of about 2 diopters in the cone region six months after surgery. The model adequately captured the curvature corrections induced by the treatment in the keratoconus cone region, but showed reduced accuracy in predicting global corneal metrics, particularly for customized CXL. The induced flattening effects depend on the IOP, keratoconus-induced biomechanical weakening, and the fluence delivered to the cone.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,007 | 0,006 |
| 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 ».