Relationship between Diastolic Perfusion Pressure and Progressive Optic Neuropathy as Determined by Heidelberg Retinal Tomography Topographic Change Analysis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine through retrospective file analysis which clinical factors best predict glaucomatous optic neuropathy as evaluated by Heidelberg retinal tomography (HRT II) imaging. METHODS: One HUNDRED twenty-two records from patients referred for HRT imaging at the University of Waterloo Ocular Heath Clinic met inclusion criteria for this study and were reviewed. Topographic change analysis (TCA) data generated by HRT were examined in addition to the following clinical information: diastolic blood pressure, right arm sitting, intraocular pressure, and central corneal thickness. All HRT scans included were required to have 20 μm or better standard deviation (SD) on acquisition and deemed "very good" quality or "excellent" by HRT software. Based on previously defined published HRT TCA change criteria, each patient was allocated to one of the following groups: stable, borderline, or progressive. RESULTS: Diastolic perfusion pressure (DPP) was found to be significantly lower in the borderline and progressive groups compared with the stable group (P < 0.001). DPP was also lower significantly lower in the progressive group compared with the borderline group (P < 0.001). CONCLUSIONS: Low DPP appears to be a reasonable predictor of progressive optic neuropathy as determined using scans of <20 μm SD on the HRT TCA platform. DPP of 56 mm Hg or lower appears to be a clinically useful threshold to identify patients at increased risk of progressive 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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».