Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Changes in the Pseudoexfoliation Syndrome: A Meta-Analysis of Case-Control Studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate and compare changes in retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness in patients with the pseudoexfoliation syndrome (PXS) and healthy controls. METHODS: Case-control studies were selected through an electronic search of the Cochrane Controlled Trials Register, PubMed, and Embase. Results were reviewed to ensure that the included studies met prespecified inclusion/exclusion criteria, and the quality of each study was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. All included studies measured average and 4-quadrant (temporal, superior, nasal, and inferior) RNFL thickness using optical coherence tomography (OCT). For the continuous outcomes, we calculated the weighted mean difference (WMD) and 95% confidence intervals (CIs). RESULTS: Eight case-control studies were included in this meta-analysis involving 225 eyes of PXS patients and 208 eyes of healthy controls in total. Statistical analysis revealed that the average RNFL thickness in PXS patients was significantly reduced compared to healthy controls (WMD = -6.91, 95% CI: -9.99 to -3.82, p < 0.0001). Additionally, differences in RNFL thickness in the superior quadrant (WMD = -10.68, 95% CI: -16.40 to -4.95, p = 0.0003), inferior quadrant (WMD = -8.20, 95% CI: -10.85 to -5.55, p < 0.00001), nasal quadrant (WMD = -3.05, 95% CI: -5.21 to -0.90, p = 0.005), and temporal quadrant (WMD = -6.39, 95% CI: -9.98 to -2.80, p = 0.0005) were all significant between the two groups. CONCLUSIONS: These results suggest that it is important to evaluate RNFL thickness and the optic nerve head through OCT in patients with PXS in order to determine early glaucomatous damage and start timely intervention prior to visual field loss.
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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 | 0,016 | 0,035 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| 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 ».