Longitudinal Study of Retinal Nerve Fiber Layer Thickness and Macular Volume in Patients With Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Neuromyelitis spectrum disorder (NMOSD) is a rare autoimmune disorder previously thought to be a subtype of multiple sclerosis (MS). NMOSD is characterized by episodes of inflammation and damage to astrocytes that primarily results in damage to optic nerve and spinal cord. The objective of this exploratory study was to use optical coherence tomography (OCT) to measure axonal and neuronal health in NMOSD eyes over time. METHODS: Nine patients with definite NMOSD were assessed at baseline and follow-up visits (time between visits: 35-55 months). OCT assessment involved a macular volume protocol and a retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness scan. RESULTS: The temporal, inferior, nasal, or superior quadrant and the mean global RNFL thickness, macular thickness, and volume of each NMOSD patient was unchanged compared with baseline for each eye separately and both together. There also was no change between the 2 time points for the OCT measures for eyes affected and unaffected by optic neuritis and all eyes together except for a significant change in the temporal RNFL quadrant when all NMOSD eyes were pooled together (mean = 2.88 μm, SD = 3.7, P = 0.021). CONCLUSIONS: Unlike in MS eyes, ongoing RNFL and macular thinning secondary to brain and optic nerve atrophy could not be observed in NMOSD eyes during an observation period of 4 years. This might be an additional marker to distinguish these 2 diseases. However, to confirm this finding, more long-term data are needed to compare these 2 diseases longitudinally.
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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 | 0,003 |
| 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 | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».