Choroidal vascular analysis in myopic eyes: evidence of foveal medium vessel layer thinning
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To analyse morphologic features of the choroid in Non-pathological myopic eyes using spectral-domain (SD) optical coherence tomography (OCT). METHODS: ) from fovea. Medium choroidal vessel thickness (MCVT) was calculated by subtracting LCVT from CT. Choriocapillaris was encompassed by MCVT, given its reduced thickness. Linear regression analysis evaluated the relationship between age and axial with CT, LCVT and MCVT. RESULTS: The study group comprised 42 eyes of 31 patients (mean age 46.13 ± 15.63; 15 females). Control group included 57 eyes of 34 patients (mean age of 42.3 ± 15.29; 24 females). Mean axial length in myopic eyes and control group was 26.57 ± 1.27 and 23.59 ± 0.99 mm respectively. Myopic eyes showed significant thinning of MCVT and CT at all locations (p < 0.0001) compared to controls, unlike LCVT (p > 0.05). With each decade, thinning of up to 37 µm in CT was noted along with thinning of LCVT (up to 22.6 µm) and MCVT (up to 25 µm). Each mm increase in axial length caused 38.2 µm thinning of choroid along with LCVT (<10 µm), however, MCVT showed more notable thinning (>30 µm). CONCLUSION: Significant thinning of MCVT was noted in non-pathological myopic eyes in comparison to healthy subjects. It appears that MCVT has stronger relationship with age and axial length.
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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 ».