Diagnostic performance of optical coherence tomography angiography in glaucoma: a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Compared with current imaging methods, the diagnostic performance and the advantages and limitations of optical coherence tomography angiography (OCTA) remain unclear. We performed a systematic review and meta-analysis of studies investigating vessel density (VD) in patients with glaucoma using OCTA. METHODS: We conducted a literature search on PubMed, Scopus, Web of Science, ISI Conference Proceedings and Google Scholar, along with a manual search, from January 2006 to March 2018. We included prospective studies that used OCTA to compare the VD in glaucomatous eyes with healthy control eyes. RESULTS: Of 3045 screened articles, 24 were included in a broad characterisation and 18 in the meta-analysis. We observed a statistically significant reduction in the mean peripapillary VD (MPVD) in glaucoma (MPVD: 57.53%, 95% CI 52.60 to 62.46, p< 0.001) compared with controls (MPVD: 65.47%, 95% CI 59.82 to 71.11; standardised mean difference [SMD], -1.41, 95% CI -1.62 to -1.20, p< 0.001) for 888 glaucomatous and 475 healthy eyes, and also in the mean-whole optic nerve image VD (SMD, -9.63, 95% CI -10.22 to -9.03, p<0.001), mean inside-disc VD (SMD, - 9.51, 95% CI -12.66 to -6.36, p<0.05) and mean parafoveal VD (SMD, -3.92, 95% CI -4.73 to -3.12, p<0.001). Subgroup analyses revealed a significant difference in the MPVD across glaucoma subtypes and OCTA devices. CONCLUSION: This suggests the diagnostic utility of OCTA in detecting glaucomatous eyes; however, further longitudinal prospective studies are welcomed to characterise vascular changes in glaucoma.
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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 | 0,018 | 0,048 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,017 | 0,034 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».