Coronary Artery Disease and Reticular Macular Disease, a Subphenotype of Early Age-Related Macular Degeneration
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Reticular macular disease (RMD) is the highest risk form of early age-related macular degeneration and also specifically confers decreased longevity. However, because RMD requires advanced retinal imaging for adequate detection of its characteristic subretinal drusenoid deposits (SDD), it has not yet been completely studied with respect to coronary artery disease (CAD), the leading cause of death in the developed world. Because CAD appears in middle age, our purpose was to screen patients aged 45-80 years, documented either with or without CAD, to determine if CAD is associated with RMD. DESIGN: A prospective cohort study of patients with documented CAD status and no known retinal disease in a clinical practice setting at one institution. Subjects and Controls: A number of 76 eyes from 38 consecutive patients (23 with documented CAD, 15 controls documented without CAD; 47.4% female; mean age 66.7 years). METHODS: Patients were imaged with near-infrared reflectance/spectral domain optical coherence tomography and assessed in masked fashion by two graders for the presence of SDD lesions of RMD and soft drusen. MAIN OUTCOME MEASURES: Presence or absence of RMD/SDD and soft drusen. RESULTS: RMD was more frequent in patients with CAD versus those without (Relative Risk [RR] = 2.1, CI = 1.08-3.95, P = 0.03). There was no association of CAD with soft drusen. CONCLUSIONS: A specific relationship between CAD and RMD suggests common systemic causes for both and warrants further study.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».