Ganglion Cell Damage and Functional Recovery after Optic Neuritis (S48.002)
Notice bibliographique
Résumé
Objective:To describe optic neuritis (ON) recovery based on neuronal damage in the retina. Background:ON is characterized by inflammation of the optic nerve and retrograde axonal and neuronal damage in the retina. In optical coherence tomography (OCT) the retinal nerve layer swells during the acute phase. In the post-acute phase RNFL and ganglion cell layer thin as a surrogate for axonal loss and neurodegeneration. During the acute phase, ON regularly leads to severe vision loss in the affected eye. Recovery from optic neuritis is defined as reconstitution of visual function after an acute ON. Methods:Prospective study in patients with acute optic neuritis. 56 patients (46 female and 10 male, age 36±9 years) with acute ON were followed over median 371 (25 - 975) days. Spectral domain OCT was performed on each visit, usually a few weeks apart. Best-corrected visual acuity (BCVA) was measured monocularly by the means of Snellen charts. Neuronal damage was determined as ganglion cell and inner plexiform layer (GCIPL) loss. Results:Twenty-six patients showed no GCIPL loss after acute ON, defined as in the range of 2x the standard deviation of unaffected eyes. Eyes with GCIPL loss were divided by the median (-15 µm) in eyes with moderate (n=16) and eyes with severe GCIPL loss (n=14). Male sex was associated with a higher GCIPL loss, whereas there was no influence of age. During the acute phase, eyes with later severe GICPL loss had worse BCVA, but the BCVA between moderate and no-loss eyes was similar. Eyes with more severe ON tended towards higher residual reduction of visual function. Conclusions:Recovery of ON can be defined by objective measurement of GCIPL thickness in the retina. It will be important to define factors predicting ON severity based on this classification.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,002 | 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.
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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 tête enseignante, 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 ».