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Enregistrement W2009297696 · doi:10.1097/00006324-200106000-00016

Age-Related Topographical Changes in the Normal Human Optic Nerve Head Measured by Scanning Laser Tomography

2001· article· en· W2009297696 sur OpenAlexaff
Hélène Kergoat, Marie‐Jeanne Kergoat, Lisette Justino, and JOHN V. LOVASIK

Notice bibliographique

RevueOptometry and Vision Science · 2001
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversité de MontréalInstitut Universitaire de Gériatrie de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptic nerveHead (geology)TomographyLaserAnatomyOpticsMedicineOphthalmologyRadiologyGeologyPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: This study was designed to investigate the effects of advanced aging on the optic nerve head (ONH) structure and retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness in the eldest segment of our population. METHODS: Twenty-seven healthy elderly subjects between 75 and 88 years of age (average, 80.1 +/- 0.83 years) and 30 healthy younger subjects between 20 and 32 years of age (average, 23.1 +/- 0.50 years) were recruited for a cross-sectional comparison between ONH morphology and RNFL thickness as measured by scanning laser tomography. The ONH disc, cup, and rim areas; cup-to-disc ratio; and the mean thickness of the RNFL were quantified. RESULTS: The cup and disc areas as well as the cup-to-disc area ratio increased with age, whereas the RNFL thickness decreased during the course of normal senescence. CONCLUSIONS: Any diagnoses of ocular pathology in the elderly must differentiate the effects of normal aging on the ONH topography and RNFL thickness. To that effect, the present study provides a clinical profile of ocular structures that extend into the oldest geriatric age group.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,062
Score d'incertitude au seuil0,338

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,005
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,371
Écart entre enseignants0,354 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2001
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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