Abnormal choroidal flow on optical coherence tomography angiography in central serous chorioretinopathy
Notice bibliographique
Résumé
IMPORTANCE: Analysing choroidal flow in central serous chorioretinopathy (CSC) with novel device. BACKGROUND: To examine the abnormal morphology of choriocapillary flow with optical coherence tomography angiography (OCTA) according to the presence of subretinal fluid (SRF) in CSC. DESIGN: A hospital-based retrospective study. PARTICIPANTS: We analysed OCTA results of 68 eyes (68 patients) diagnosed as CSC with or without SRF (active and resolved CSC, respectively) at the Asan Medical Center. METHODS: We classified OCTA choriocapillary images into three pattern groups: mixed perfusion, hyper-perfusion and normal perfusion. Data analysis included age, follow-up duration, treatment modalities, number of treatments, subfoveal choroidal thickness and SRF height. MAIN OUTCOME MEASURES: The relationship between CSC activity and choriocapillary pattern. RESULTS: Abnormal choroidal flow (mixed and hyper-perfusion) was more frequently found in eyes with active CSC (100%) than resolved CSC (47.5%, P < 0.001). In active CSC eyes, mixed perfusion was predominant (71.4%), while hyper-perfusion was predominant in those with resolved CSC (73.7%). Eyes with recently resolved CSC (SRF absorption present for <2 months) had abnormal choriocapillary flow more often than the remaining eyes with resolved CSC (83.3% vs 32.1%, P = 0.005). Resolved CSC eyes with abnormal choriocapillary flow demonstrated more recurrence than eyes with normal choriocapillary flow (42.1% vs 9.5%, P = 0.017). CONCLUSIONS AND RELEVANCE: The pattern of choriocapillary flow abnormalities on OCTA can indicate CSC disease activity. Because eyes with resolved CSC showing abnormal choroidal flow have a high recurrence rate, they should be carefully followed-up.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».