The Impact of Gender on Recovery from Acute Optic Neuritis: Does Sex Matter? (P01.137)
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Given that estrogen has been postulated to have a neuro-protective effect at the optic nerve head, we hypothesized that men would have lower retinal nerve fiber layer (RNFL) values relative to women after an acute optic neuriitis (ON) event. Background Optic neuritis is an inflammatory injury of the optic nerve, which represents a single lesion model of multiple sclerosis (MS). Most ON patients are young women, albeit the basis of the female predilection remains unclear. In this study, we aimed to use the ON model of MS to determine whether retinal nerve fiber layer (RNFL) values differed between men and women after an acute isolated ON event. Design/Methods: In this prospective cohort study, 39 men and 105 women with acute ON underwent repeat ophthalmic and optical coherence tomography (OCT) testing over a 6-month period. The main outcome measures were RNFL measurements in ON eyes for male and female patients 6-months after ON. Results: Men were older (mean age = 39 years) than women (35) (p = 0.05) in this study; and more men (62%) than women (41%) had a diagnosis of MS versus a clinically isolated syndrome (CIS) (p = 0.02) . Because age and MS diagnosis were two significant covariates, both variables were controlled for in subsequent multiple regression analyses. Acutely, there were no differences in RNFL values between genders, whereas after 6-months mean RNFL values were lower in men (74µm) than women (91µm) (p . Retinal nerve fiber layer measurements below 75µm, were associated with clinically and statistically significant reductions in visual recovery after ON. Conclusions: There are differences in recovery between men women after ON. Our findings raise intriguing questions about the potential impact of gender in MS; and the neuro-protective benefits of estrogen, which may be explored in future studies. Supported by: The Multiple Sclerosis Society of Canada. Disclosure: Dr. Costello has received personal compensation for activities with Biogen Idec and Novartis. Dr. Costello has received personal compensation for activities with Biogen Idec and Novartis. Dr. Pan has nothing to disclose. Dr. Burton has received personal compensation for activities with Biogen Idec and Novartis. Dr. Trufyn has nothing to disclose.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,013 | 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 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 ».