Evaluation of Retinal Nerve Fiber Layer with Optic Nerve Tracking Optical Coherence Tomography in Thyroid-Associated Orbitopathy
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To evaluate retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness in eyes with Graves' orbitopathy (GO), in eyes with ocular hypertension (OHT) and in a control group of healthy eyes. METHODS: Observational, controlled cross-sectional study. We evaluated all patients with primary open-angle glaucoma (POAG) and all patients with GO and intraocular pressure >23 mm Hg in primary position examined from March 2006 to June 2007. Forty apparently healthy patients (80 eyes) were enrolled as a control group. Complete ophthalmic evaluation, visual field (VF) examination with the Humphrey Visual Field Analyzer and RNFL thickness measurement with optic nerve tracking optical coherence tomography (ONT-OCT; OCT/SLO, OTI, Toronto, Ont., Canada) were performed. RESULTS: Among 116 eyes with POAG [58 patients, 32 males, 26 females, mean age 62 (46-71) years], RNFL was reduced in 87 eyes (75%, p = 0.05) when compared with the control group, and a good correlation was found between RNFL thickness and VF abnormalities (Spearman's rho 0.822; p = 0.001). Among 60 eyes [30 patients, 12 males, 18 females, mean age 56 (50-69) years] with GO and OHT, nonglaucomatous diffuse abnormalities of the VF were detected in 44 eyes (73.3%, p = 0.03), while RNFL thinning was present in 14 eyes (9 patients, 23.3%, p = 0.03). No correlation was found between RNFL thickness and VF abnormalities (Spearman's rho 0.365; p = 0.02). No significant differences in RNFL pattern were present between the group with GO, OHT and RNFL thinning and the group with POAG. CONCLUSIONS: In patients with GO and OHT, evaluation of RNFL thickness with ONT-OCT may represent an objective diagnostic technique for detecting optic neuropathy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».