Longitudinal and Cross-sectional Analyses of Visual Field Progression in Participants of the Ocular Hypertension Treatment Study
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess agreement between longitudinal and cross-sectional analyses for determining visual field progression in data from the Ocular Hypertension Treatment Study. METHODS: Visual field data from 3088 eyes of 1570 participants (median follow-up, 7 years) were analyzed. Longitudinal analyses were performed using change probability with total and pattern deviation, and cross-sectional analyses were performed using the glaucoma hemifield test, corrected pattern standard deviation, and mean deviation. The rates of mean deviation and general height change were compared to estimate the degree of diffuse loss in emerging glaucoma. RESULTS: Agreement on progression in longitudinal and cross-sectional analyses ranged from 50% to 61% and remained nearly constant across a wide range of criteria. In contrast, agreement on absence of progression ranged from 97.0% to 99.7%, being highest for the stricter criteria. Analyses of pattern deviation were more conservative than analyses of total deviation, with a 3 to 5 times lesser incidence of progression. Most participants developing field loss had both diffuse and focal changes. CONCLUSIONS: Despite considerable overall agreement, 40% to 50% of eyes identified as having progressed with either longitudinal or cross-sectional analyses were identified with only one of the analyses. Because diffuse change is part of early glaucomatous damage, pattern deviation analyses may underestimate progression in patients with ocular hypertension.
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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.
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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 découle