The role of optical coherence tomography in the evaluation of compressive optic neuropathies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Optical coherence tomography (OCT) is a noninvasive imaging tool routinely used in ophthalmology that provides cross-sectional images of the retina. Compression of the anterior visual pathways results in progressive thinning of the retinal nerve fiber layer (RNFL) and macular ganglion cell complex (GCC) and this review will highlight the utility of OCT in evaluating patients with this condition. RECENT FINDINGS: The RNFL and macular GCC have been found to highly correlate with visual function in patients with compressive optic neuropathies. Preoperative RNFL and macular GCC thickness have emerged as the most reliable and consistent prognostic factors for visual recovery after surgery. Patients with an otherwise normal neuroophthalmic examination, including automated perimetry, may have macular GCC or RNFL thinning as the only manifestation of compression, enabling compressive optic neuropathies to be diagnosed at an earlier stage and managed accordingly. SUMMARY: Recent findings indicate that OCT is an important tool in the evaluation of patients with compressive optic neuropathies, particularly for prognosis in patients with visual field defects and diagnosis in patients with preserved or mildly reduced visual function. Anatomical changes detected by OCT may precede visual loss and allow for earlier diagnosis and presumably better visual outcomes.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».