OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY–BASED CORRELATION BETWEEN CHOROIDAL THICKNESS AND DRUSEN LOAD IN DRY AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Purpose: Spectral domain optical coherence tomography can be used to measure both choroidal thickness and drusen load. The authors conducted an exploratory study using spectral domain optical coherence tomography to determine if a correlation between choroidal thickness and drusen load exists in patients with dry age-related macular degeneration. Methods: Forty-four patients with dry age-related macular degeneration were recruited. The drusen area and volume were determined using the automated software algorithm of the spectral domain optical coherence tomography device, and choroidal thickness was measured using enhanced depth imaging. Correlations were determined using multivariable and univariable analyses. Results: The authors found an inverse correlation between choroidal thickness and drusen load (r = −0.35, P = 0.04). Drusen load was also correlated with visual acuity (r = 0.32, P = 0.04). A correlation between choroidal thickness and visual acuity was suggested (r = −0.22, P = 0.21). Conclusion: Spectral domain optical coherence tomography can be used to assess the correlation between drusen load and choroidal thickness, both of which show a relationship with visual acuity. The measurement of these outcomes may serve as important outcome parameters in routine clinical care and in clinical trials for patients with dry age-related macular degeneration. The study looks at the relationship between drusen load and choroidal thickness in patients with dry age-related macular degeneration using spectral domain optical coherence tomography. The authors found an inverse relationship between the two variables. Choroidal thickness may be a useful parameter in the study and treatment of dry age-related macular degeneration.
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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 | 0,003 |
| 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) | 0,001 | 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 ».