Blue flicker modifies the subfoveal choroidal blood flow in the human eye
Notice bibliographique
Résumé
The objective of the present study was to reveal an interaction between choroidal blood flow (ChBF) and light-induced photoreceptor activity, a physiological coupling that has been already demonstrated for retinal blood flow but rejected for ChBF. Ten healthy adults volunteered for this study. A real-time recording near-infrared laser-Doppler flowmeter was used to quantify the subfoveal ChBF while the luminance of blue flicker between 1 and 64 Hz was first increased and then decreased by 4.0 log units in 1.0-log unit steps between 0.0375 and 375 cd/m2. In separate testing, flash electroretinograms (ERGs) provided electrophysiological indexes of the relative response of short-wave cones (s-cones) and rods to blue light stimulation. Group-averaged, normalized ChBF measurements revealed that it was modulated by approximately 9% by flicker frequency. Increasing the blue flicker luminance from low to high attenuated the subfoveal ChBF, volume, and velocity by approximately 32%, approximately 30%, and approximately 5%, respectively. Decreasing the luminance from high to low over the same range had no effect on the subfoveal choroidal hemodynamics. The markedly different effects of reversed directions of change in blue flicker luminance on the subfoveal ChBF were linked to transitions between rod-dominated and s-cone-dominated retinal responses. Collectively, these findings indicate that the blue light-induced photoreceptor response is associated with a differential distribution of the ChBF across the ocular fundus according to the degree and type of retinal photoreceptor stimulated.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| 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 ».