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Enregistrement W2888418090 · doi:10.1097/icu.0000000000000524

Multimodal imaging of diabetic retinopathy

2018· review· en· W2888418090 sur OpenAlexaff
Khoi Tran, Kaivon Pakzad-Vaezi

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Ophthalmology · 2018
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensResearch CanadaUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesUniversity of Washington
Mots-clésMedicineDiabetic retinopathyFundus photographyOptical coherence tomographyFluorescein angiographyBlindnessRetinopathyMedical imagingOptometryOphthalmologyDiabetes mellitusRadiologyRetinal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Diabetic retinopathy is the most common microvascular complication of diabetes mellitus and a leading cause of blindness throughout the world. Ocular imaging continues to play a vital role in the diagnosis, management and monitoring of diabetic retinopathy. Major technological advancements in imaging over the past decade have improved our understanding and knowledge of diabetic retinopathy and therefore a multimodal approach to imaging has become the standard of care. RECENT FINDINGS: Updates to traditional technologies such as digital fundus photography along with recent advancements in optical coherence tomography (OCT) and OCT angiography (OCTA) have provided clinicians with new information and improved efficiency. SUMMARY: In this review, we describe the benefits and clinical applications of several imaging techniques in diabetic retinopathy including color photography, fluorescein angiography, OCT, OCTA and adaptive optics. Understanding the indications and limitations of each technology allows clinicians to gain the most information from each modality and thereby optimize patient care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,817
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,114
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,335 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations27
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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