PREVALENCE AND ASSOCIATIONS OF MYELINATED RETINAL NERVE FIBERS
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine the prevalence, ocular, and systemic associations of myelinated retinal nerve fibers (MRNF) in a Caucasian cohort. METHODS: The Gutenberg Health Study (GHS) is a population-based, prospective cohort study encompassing 15,010 subjects in Germany. Gutenberg Health Study participants, aged 35 to 74 years, stratified for gender, decades of age, and residence were examined for ophthalmologic and systemic conditions. Optic disc centered and macular photographs were reviewed for the presence of MRNF. RESULTS: In 25,728 eyes of 12,906 participants (86.0% of the cohort), the prevalence of MRNF was 0.4%. In a binary logistic regression analysis, MRNF was positively associated with history of stroke (OR, 6.8; 95% CI, 2.9-16.1; P < 0.001). Myelinated retinal nerve fibers was not associated with age, sex, cardiovascular conditions other than stroke or ocular parameters, such as refraction, visual acuity, intraocular pressure, or central corneal thickness. CONCLUSION: This population-based study provides novel data on the prevalence of MRNF in Western Europe. We report a positive association between history of stroke and MRNF. It adds an additional retinal sign for stroke and calls for further studying of the behavior of oligodendrocytes within cerebrovascular diseases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».