Visual Field Loss Morphology in High- and Normal-Tension Glaucoma
Notice bibliographique
Résumé
Purpose. To determine whether the patterns of visual field damage between high-tension glaucoma (HTG) and normal-tension glaucoma (NTG) are equivalent. Methods. In this retrospective cross-sectional study, fifty-one NTG and 57 HTG patients were recruited. For each recruited patient only the left eye was chosen. Glaucomatous patients had abnormal visual fields and/or glaucomatous changes at the optic nerve head. They were classified as HTG or NTG on the basis of intraocular pressure (IOP) measurements. Patients' visual fields were analyzed by using Humphrey Field Analyzer (HFA), program 30-2, full threshold. The visual field sensitivity values and the pattern deviation map values of the 72 tested points were considered. Then a pointwise analysis and an area analysis, based on the Glaucoma Hemifield test criteria, were performed, and a comparison between the two subgroups was made by Student's t test. Results. Between NTG and HTG, no significant difference was found pointwise for almost all the visual field points, except for two locations. One was under the blind spot, and the other was in the inferior hemifield around the twenty-degree position. When area analysis was considered, three areas showed a significantly different sensitivity between HTG and NTG. Conclusions. These data suggested that there was no relevant difference in the pointwise analysis between NTG and HTG; however, when visual field areas were compared, no difference in paracentral areas was found between NTG and HTG, but superior nasal step and inferior and superior scotomata showed to be deeper in HTG than in NTG.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».