Retinal imaging with optical coherence tomography: a biomarker in multiple sclerosis?
Notice bibliographique
Résumé
Multiple sclerosis (MS) is a progressive neurological disorder characterized by both inflammatory and degenerative components that affect genetically susceptible individuals. Currently, the cause of MS remains unclear, and there is no known cure. Commonly used therapies tend to target inflammatory aspects of MS, but may not halt disease progression, which may be governed by the slow, subclinical accumulation of injury to neuroaxonal structures in the central nervous system (CNS). A recognized challenge in the field of MS relates to the need for better methods of detecting, quantifying, and ameliorating the effects of subclinical disease. Simply stated, better biomarkers are required. To this end, optical coherence tomography (OCT) provides highly reliable, reproducible measures of axonal damage and neuronal loss in MS patients. OCT-detected decrements in retinal nerve fiber layer thickness and ganglion-cell layer-inner plexiform layer thickness, which represent markers of axonal damage and neuronal injury, respectively, have been shown to correlate with worse visual outcomes, increased clinical disability, and magnetic resonance imaging-measured burden of disease in MS patients. Recent reports have also suggested that OCT-measured microcystic macular edema and associated thickening of the retinal inner nuclear layer represent markers of active CNS inflammatory activity. Using the visual system as a putative clinical model in MS, OCT measures of neuroaxonal structure can be correlated with functional outcomes to help us elucidate mechanisms of CNS injury and repair. In this review, we evaluate evidence from the published literature and ongoing clinical trials that support the emerging role of OCT in diagnosing, staging, and determining response to therapy in MS patients.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».