Identification of lesion components that influence visual function in age related macular degeneration
Notice bibliographique
Résumé
AIMS: To explore the relation between lesion composition as assessed by fundus photography and fluorescein angiography with clinical measures of vision in eyes of patients with age related macular degeneration (AMD). METHODS: A standardised visual function assessment along with colour stereo pair fundus photography was carried out in both eyes of 58 subjects with a confirmed clinical diagnosis of AMD. The size, location, and composition of the macular lesion (blood, exudate, subretinal fluid, pigment, membrane, atrophy, and fibrosis) were measured on the colour photographs using computer assisted image analysis. Of the 58 subjects, 44 also had concurrent fluorescein angiography. Classic and occult choroidal neovascularisation (CNV), blood, blocked fluorescence, fibrosis, geographic atrophy, and the total area of abnormal fluorescence were measured. Multiple linear regression was used to examine the relation between clinical measures of vision and the location and extent of lesion components identified by both colour and fluorescein image capture. RESULTS: The composition of the macular lesion strongly influenced visual function, with atrophy (p=0.001) and fibrosis (p=0.002) accounting for most of the variation. When the location of the lesion with respect to the fovea was examined, fibrosis within the fovea significantly influenced all clinical measures of vision (p=0.008). The regression model selected the total area of abnormal fluorescence and a composite parameter (a semiquantitative measure of the following characteristics: atrophy, exudates, blood, and fibrosis ) from colour photography (r(2) =0.52) as the variables that explained most of the variation in clinical measures of vision. CONCLUSIONS: The composition and extent of the macular lesion strongly influences visual function in eyes with AMD. Both colour photography and angiography yielded information, which together explained considerably more of the variation in the clinical measures of vision than either on its own.
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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 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 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 ».