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Enregistrement W2045471311 · doi:10.1111/j.1755-3768.2010.2151.x

Interaction of vascular and biomechanical aspects of glaucoma

2010· article· en· W2045471311 sur OpenAlexaff
Mark R. Lesk

Notice bibliographique

RevueActa Ophthalmologica · 2010
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésGlaucomaOptic nerveMedicineOphthalmologyOpen angle glaucomaBlood flowIntraocular pressureOptic discBiomechanicsAnatomyCardiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Purpose In an attempt to understand some of the reasons why some optic nerves appear to be sensitive to IOP and others not, I will review studies describing the interaction between vascular and biomechanical factors in open angle glaucoma. Methods Studies using biomechanical modelling, epidemiologic data, measurements of ocular or systemic blood flow, measurment of peripheral vasospasticity, and measurement of ocular biomechanical parameters will be reviewed. Hypotheses will be presented regarding the interpretation of these data. Results Studies suggest that the optic nerves of vasospasctic patients may be more IOP‐sensitive than those of non‐vasospastic patients. Non‐invasive measurements of ocular blood flow suggest that this pressure‐sensitivity may be related to IOP‐sensitive optic nerve blood flow. Biomechanical modelling suggests that scleral and lamina cribrosa elasticity, axial length, and eye wall thickness contribute to optic nerve head stress and strain. Cross‐sectional clinical data supports the role of increased ocular elasticity in the susceptibilty of the optic nerve to glaucoma damage, especially in vasospastic patients. Some promising new avenues for research in this area will be presented. Conclusion There is increasing evidence that biomechanical and vascular ocular factors interact leading to an elevated susceptibilty of the optic nerve to glaucomatous optic nerve damage. Commercial interest

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)0,000
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,823
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
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 GPT0,283
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations0
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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