Epidemiology of the optic nerve grey crescent in the Reykjavik Eye Study
Notice bibliographique
Résumé
AIM: To establish the epidemiology of the grey crescent in a white population within the age range most susceptible to glaucoma. METHODS: Bruce Shields was first to use this term to describe a localised, physiological pigmentation of the optic nerve neuroretinal rim tissue that is distinct from peripapillary pigmentation. An experienced glaucomatologist (KFD) evaluated stereofundus photographs of the participants of the Reykjavik Eye Study (RES)-a random sample from the national population census including people 50 years and older. 1012 right eyes could be evaluated for grey crescent. RESULTS: The prevalence of grey crescent in the right eyes was 22.0% (95% CI 10 to 25). It was more commonly found in women (27.0%: 95% CI 23 to 30) than in men (17.0%: 95% CI 14 to 21), and was most often located temporally (36.9%), 360 degrees (15.9%), or nasally (15.4%). The spherical equivalent was +1.30 dioptres (D) for those with and +0.80 D for those without grey crescent (p = 0.002), respectively. Vertical optic disc diameters were 0.203 v 0.195 units (p<0.001). There was no difference in the prevalence of grey crescent in glaucomatous or non-glaucomatous eyes (OR = 1.05, 95% CI 0.49 to 2.26). The prevalence of a grey crescent was inversely related to the prevalence of peripapillary atrophy (p = 0.001). CONCLUSIONS: The grey crescent needs to be recognised as a physiological variant in order to avoid falsely labelling eyes as having glaucomatous optic nerve damage.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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 ».