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Enregistrement W2901090565 · doi:10.1038/s41598-018-35298-3

Corneal Confocal Microscopy detects a Reduction in Corneal Endothelial Cells and Nerve Fibres in Patients with Acute Ischemic Stroke

2018· article· en· W2901090565 sur OpenAlexaff
Adnan Khan, Saadat Kamran, Naveed Akhtar, Georgios Ponirakis, Hamad Almuhannadi, Ioannis N. Petropoulos, Shumoos Al-Fahdawi, Rami Qahwaji, Faheem Sartaj, Blessy Babu, Muhammad Faisal Wadiwala, Ashfaq Shuaib, Rayaz A. Malik

Notice bibliographique

RevueScientific Reports · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesQatar National Research FundFonds National de la Recherche Luxembourg
Mots-clésMedicineConfocal microscopyOphthalmologyNerve fiberPerimeterStroke (engine)Optic nerveCorneal endotheliumEndothelial stem cellEndotheliumConfocalCorneaPathologyInternal medicineAnatomyChemistryBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Endothelial dysfunction and damage underlie cerebrovascular disease and ischemic stroke. We undertook corneal confocal microscopy (CCM) to quantify corneal endothelial cell and nerve morphology in 146 patients with an acute ischemic stroke and 18 age-matched healthy control participants. Corneal endothelial cell density was lower (P < 0.001) and endothelial cell area (P < 0.001) and perimeter (P < 0.001) were higher, whilst corneal nerve fibre density (P < 0.001), corneal nerve branch density (P < 0.001) and corneal nerve fibre length (P = 0.001) were lower in patients with acute ischemic stroke compared to controls. Corneal endothelial cell density, cell area and cell perimeter correlated with corneal nerve fiber density (P = 0.033, P = 0.014, P = 0.011) and length (P = 0.017, P = 0.013, P = 0.008), respectively. Multiple linear regression analysis showed a significant independent association between corneal endothelial cell density, area and perimeter with acute ischemic stroke and triglycerides. CCM is a rapid non-invasive ophthalmic imaging technique, which could be used to identify patients at risk of acute ischemic stroke.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
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)0,0010,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,231
Écart entre enseignants0,226 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations23
Publié2018
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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