Sex-specific differences in retinal nerve fiber layer thinning after acute optic neuritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The primary objective of this study was to explore the potential influence of gender on recovery from optic neuritis (ON) by determining whether differences in retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness can be detected between men and women 6 months after an ON event. METHODS: In this prospective cohort study, 39 men and 105 women with acute ON underwent repeat visual and optical coherence tomography (OCT) testing. The main outcome measures were change in RNFL measurements for male and female patients 6 months after ON. RESULTS: Men were older (mean age = 39 years) than women (35 years) (p = 0.05) in this study, and more men (62%) than women (41%) had a diagnosis of relapsing-remitting multiple sclerosis (MS) (p = 0.02). Because age and MS subtype were 2 significant covariates, both variables were controlled for in multiple regression analyses. Other covariates controlled for in the multivariate regression included disease duration (years), use of disease-modifying therapy (yes/no), and use of high-dose corticosteroids for acute ON (yes/no). After 6 months, mean RNFL values were lower in men (74 μm) than women (91 μm) (p < 0.001). Men showed more apparent change in RNFL thickness in their ON eyes from baseline to 6 months after ON than women (p = 0.003). CONCLUSIONS: There may be differences in recovery between men and women after ON, which can be difficult to detect with conventional visual testing. Our findings raise interesting questions about the potential influence of gender in MS, which may be explored in future studies.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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 ».