Estudo Comparativo entre Diferentes Técnicas de Transplante de Córnea e sua Relação com a Qualidade de Vida
Bibliographic record
Abstract
Introdução: O transplante de córnea é um procedimento essencial para restaurar a visão em pacientes com doenças que afetam a transparência corneana. Com o avanço das técnicas cirúrgicas, como a ceratoplastia penetrante (PK), a ceratoplastia lamelar anterior profunda (DALK), a ceratoplastia endotelial automatizada com descemet stripping (DSAEK) e a ceratoplastia endotelial da membrana de Descemet (DMEK), busca-se reduzir complicações e otimizar os resultados funcionais e psicossociais, promovendo melhor qualidade de vida. Objetivo: Avaliar o impacto das diferentes técnicas de transplante de córnea na qualidade de vida de pacientes submetidos ao procedimento. Método: Realizou-se uma Revisão Sistemática da Literatura (RSL), conforme diretrizes PRISMA e estratégia PICO. As buscas ocorreram nas bases PubMed/MEDLINE, Periódicos CAPES, Science Direct, EBSCOhost e BVS, incluindo publicações entre 2020 e 2025. Oito artigos foram selecionados e avaliados pelas escalas Jadad e Newcastle-Ottawa. Resultados: Observou-se melhora significativa da qualidade de vida após o transplante, independente de idade, gênero ou acuidade visual prévia. A DMEK apresentou melhores resultados visuais e psicossociais, com recuperação mais rápida. A DALK mostrou eficácia semelhante à PK, porém com menor risco de complicações. Conclusão: O transplante de córnea, especialmente pelas técnicas lamelares, proporciona expressiva melhora visual e psicossocial. A escolha da técnica deve considerar o quadro clínico e o bem-estar do paciente.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.010 | 0.034 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.002 | 0.003 |
| Bibliometrics | 0.004 | 0.007 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.003 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.001 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.000 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".