Interocular Asymmetry of Minimum Rim Width and Retinal Nerve Fiber Layer Thickness in Healthy Brazilian Individuals
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine interocular differences in Bruch's membrane opening minimum rim width (BMO-MRW) and retinal nerve fiber layer thickness (RNFLT) in healthy Brazilian individuals. MATERIALS AND METHODS: Both eyes of 220 healthy individuals were included in this observational, cross-sectional study. All individuals had normal clinical examination and visual fields. Global and sectorial interocular BMO-MRW and RNFLT differences, acquired and regionalized relative to the fovea to BMO center (FoBMO) axis, were calculated. The effect of age, axial length, and BMO area asymmetry on the parameters' asymmetry was evaluated. RESULTS: The 95th limits for interocular BMO-MRW and RNFLT global differences were 49 and 9 μm, respectively. BMO-MRW asymmetry was negatively correlated (β=-33.87 μm/mm, R=0.06, P<0.001), whereas RNFLT asymmetry was positively correlated (β= 6.13 μm/mm, R=0.09, P<0.001) with BMO area asymmetry. Neither BMO-MRW nor RNFLT asymmetries were correlated with axial length asymmetry (β=-16.90 μm/mm, R=0.00, P=0.15; β=-1.18 μm/mm, R=0.00, P=0.52, respectively). Similarly, BMO-MRW and RNFLT asymmetries were not correlated with age (β=0.17 μm/y, R=0.01, P=0.22; β=0.0 μm/y, R=0.00, P=0.19, respectively). CONCLUSIONS: Our results suggest that global BMO-MRW and RNFLT interocular differences exceeding 49 and 9 μm, respectively, may indicate statistically abnormal asymmetry, which may suggest early structural damage. Asymmetry in BMO area should be accounted for when considering interocular asymmetry in BMO-MRW and RNFLT.
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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 | 0,002 |
| 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) | 0,002 | 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.
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 ».