Reduced Cortical Thickness in Primary Open-Angle Glaucoma and Its Relationship to the Retinal Nerve Fiber Layer Thickness
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To examine possible changes in cortical thickness and their relationship to retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness in patients with primary open-angle glaucoma (POAG). MATERIALS AND METHODS: Thirty-six patients with POAG and 40 matched healthy controls were enrolled in this study. All subjects underwent a comprehensive ophthalmologic examination and a high resolution structural magnetic resonance scan. Cortical thickness analysis was used to assess the changes between patients and controls. Correlations between the thickness of the visual cortex and RNFL thickness were also analyzed. Finally, the relationship between the severity of changes in the visual cortex and RNFL thickness was evaluated by comparing patients with mild and severe groups. RESULTS: POAG patients showed significant bilateral cortical thinning in the anterior half of the visual cortex around the calcarine sulci (left BA 17 and BA 18, right BA17) and in some smaller regions located in the left middle temporal gyrus (BA37) and fusiform gyrus (BA19). The thickness of the visual cortex correlated positively with RNFL thickness (left, r = 0.44, p = 0.01; right, r = 0.38, p = 0.03). Significant differences between mild and severe groups were observed with regard to both RNFL thickness and the thickness of bilateral visual cortex (p < 0.05). CONCLUSION: Our findings indicate that cortical thickness analysis may be sufficiently sensitive to detect cortical alterations in POAG and that the measurement has great potential for clinical application.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 tête enseignante, 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 ».