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Enregistrement W2408549144 · doi:10.1159/000444301

Changes in Retinal Nerve Fiber Layer Thickness in Obstructive Sleep Apnea/Hypopnea Syndrome: A Meta-Analysis

2016· review· en· W2408549144 sur OpenAlexaboutno aff
Ji-guo Yu, Zhong‐Ming Mei, Ting Ye, Yifan Feng, Fang Zhao, Jun Jia, Xun-an Fu, Yi Xiang

Notice bibliographique

RevueOphthalmic Research · 2016
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueObstructive Sleep Apnea Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNerve fiber layerHypopneaObstructive sleep apneaRetinalOphthalmologyMeta-analysisConfidence intervalInternal medicineApneaPolysomnography

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate and compare changes in retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness in patients with obstructive sleep apnea/hypopnea syndrome (OSAHS). METHODS: The Cochrane Library, Medline, and Embase were screened using our key words. Results were carefully reviewed to ensure that the included studies met the inclusion/exclusion criteria, and the quality of the studies was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. All included studies categorized patients with OSAHS into 3 groups (mild, moderate, and severe), and measured average and 4-quadrant (temporal, superior, nasal, and inferior) RNFL thickness. All studies included a healthy control group. The weighted mean differences and 95% confidence intervals were calculated for the continuous outcomes. RESULTS: Ten case-control studies were included in the meta-analysis, consisting of a total of 811 OSAHS group and 868 healthy eyes. A meta-analysis of the data showed that the average RNFL thicknesses in the mild, moderate, and severe OSAHS groups were significantly decreased compared to healthy controls. Additionally, RNFL thickness was significantly reduced in all but the temporal quadrant in the moderate and severe OSAHS groups when compared to healthy controls. CONCLUSIONS: On the basis of these results, we suggest that peripapillary RNFL thickness as measured by optical coherence tomography could be a useful tool to monitor and assess the severity of OSAHS in patients. Further studies are required in order to differentiate these RNFL changes from glaucomatous changes. This has not been properly examined in any of the studies we were able to identify.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,017
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,015
Score d'incertitude au seuil0,047

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,017
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0150,041
Bibliométrie0,0050,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,240
Tête enseignante GPT0,457
Écart entre enseignants0,217 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations26
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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