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Enregistrement W2463763190 · doi:10.1097/wno.0000000000000404

Longitudinal Study of Retinal Nerve Fiber Layer Thickness and Macular Volume in Patients With Neuromyelitis Optica Spectrum Disorder

2016· article· en· W2463763190 sur OpenAlexaff
Praveena Manogaran, Anthony Traboulsee, Alex P. Lange

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuro-Ophthalmology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNerve fiber layerNeuromyelitis opticaRetinalSpectrum disorderMedicineOphthalmologyMultiple sclerosisPsychiatry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,037
Tête enseignante GPT0,305
Écart entre enseignants0,268 · 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'étudeObservationnel
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

Citations24
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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