Choroidal Thickness and Biometric Markers for the Screening of Lacquer Cracks in Patients with High Myopia
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Validation of choroidal thickness and other biometrics measured by spectral domain optical coherence tomography (SD-OCT) in predicting lacquer cracks formation in highly myopic eyes. METHODS: Patients with a refractive error worse than -8 diopters and moderate myopic maculopathy were recruited into two groups based on the presence or absence of lacquer cracks (36 eyes without and 33 eyes with lacquer cracks). Choroidal thickness, refractive error, and axial length were measured and subjected to receiver operating characteristic curve analysis to identify the optimal cutoff values at predicting lacquer crack formation. The width of the retinal pigment epithelium (RPE), RPE to the inner segment/outer segment line, RPE to the external limiting membrane were also measured and compared to the subfoveal choroidal thickness to assess their relationships as potential markers of lacquer crack formation. RESULTS: Lacquer crack is associated with decreased choroidal thickness, lower best-corrected visual acuity, longer axial length and higher refractive errors. Choroidal thickness has the strongest association with lacquer crack formation versus axial length and refractive error. In eyes with lacquer cracks, stellate lacquer cracks are associated with thinner choroidal thickness compared to eyes with linear lacquer cracks. Subfoveal choroidal thickness less than the width of the retinal pigment epithelium to the inner segment/outer segment line is also associated with lacquer crack formation (sensitivity 78.8%, specificity 88.3%, and accuracy 81.2%). CONCLUSIONS: This study suggests that choroidal thickness and other SD-OCT measurements could be employed clinically to predict the development and severity of lacquer cracks in patients with high myopia.
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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 | 0,004 |
| 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 | 0,001 | 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 ».