Long-term fluctuation in short-wavelength automated perimetry in glaucoma suspects and glaucoma patients.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the magnitude of the homogeneous, LF(Ho), and the heterogeneous, LF(He), components of the long-term fluctuation (LF) in glaucoma suspects and in stable primary open angle glaucoma (POAG) patients undergoing short-wavelength automated perimetry (SWAP) and to compare the magnitude of the SWAP LF components with those elicited by standard white-on-white (W-W) perimetry. METHODS: The sample comprised 33 glaucoma suspects and 17 patients with early-to-moderate stable POAG who underwent W-W perimetry and SWAP at each of six visits over a mean period of 12.75 months (SD, 2.29). The LF(Ho), LF(He), and error components of the long-term fluctuation were determined between the third and seventh visual field examinations. The intervening visual field examinations and the optic nerve head parameters, derived both by stereo observation and by the Heidelberg Retinal Tomograph, were used to confirm stability over the follow-up period. RESULTS: The LF(Ho) and LF(He) components were larger in the POAG patients than in the glaucoma suspects for both W-W perimetry and SWAP; the magnitude was independent of the depth of defect and of the short-term fluctuation. All three components of long-term fluctuation were greater for SWAP than for W-W perimetry, both in the glaucoma suspects and in the POAG patients. CONCLUSIONS: SWAP exhibits greater long-term fluctuation than white-on-white perimetry. The usefulness of SWAP will be limited if the extent of this variability is not overcome in future statistical procedures developed to detect progressive visual field loss.
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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 | 0,000 | 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 | 0,000 | 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 ».