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Enregistrement W2336013912 · doi:10.1016/j.ajoc.2016.04.003

A case study of choroideremia carrier – Use of multi-spectral imaging in highlighting clinical features

2016· article· en· W2336013912 sur OpenAlexaff
Pravin U. Dugel, Cheryl Zimmer, Ayda M. Shahidi

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Ophthalmology Case Reports · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensAnnidis (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésChoroideremiaMedicineOphthalmologyRetinal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To report the use of non-invasive multi-spectral imaging of a female choroideremia (CHM) carrier with mild visual symptoms and extensive fundus mottling. OBSERVATION: This was an observational case report study. A symptomatic 42-year-old female with a history of binocular CHM presented for routine ocular examination and underwent review of her clinical and photographic records, optical coherence tomography (OCT), intravenous fluorescein angiography (IVFA) and multi-spectral imaging (MSI). Dilated fundus examination and photography revealed similar outcomes of diffuse mottling with normal looking vessels. IVFA showed large irregular and confluent patches of RPE atrophy in the peripapillary and parapapillary areas as well as the midperiphery, corresponding to the OCT findings. The entire range of MSI imaging (520-940 nm) clearly illustrated the anomalies of the fundus including retinal pigment epithelium (RPE) mottling with melanin clumping not readily seen with the other imaging modalities. MSI fundus autofluorescence (MSI-FAF) showed a spotty hypo and hyperautofluorescent appearance of the fundus, consistent with the observations seen on IVFA and OCT images. CONCLUSION AND IMPORTANCE: MSI significantly improves visualization of the retinal pigment epithelium in choroideremia. The non-invasive nature of MSI technique is a valuable tool in monitoring the effect of retinal and choroidal presentation in patients with CHM.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,091
Score d'incertitude au seuil0,508

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,060
Tête enseignante GPT0,394
Écart entre enseignants0,334 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations13
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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