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Enregistrement W2914711715 · doi:10.1161/str.50.suppl_1.wp94

Abstract WP94: Association of Corneal and Retinal Nerves With Cerebral Small Vessel Disease in Patients With Acute Ischemic Stroke

2019· article· en· W2914711715 sur OpenAlexaff
Adnan Khan, Saadat Kamran, Naveed Akhtar, Georgios Ponirakis, Ioannis N. Petropoulos, Hamad Muhannadi, Hoda Gad, Nagi E Ahmed, Ashfaq Shuaib, Rayaz A. Malik

Notice bibliographique

RevueStroke · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensSpinal Cord Injury Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineNerve fiber layerStroke (engine)OphthalmologyCardiologyHyperintensityGanglionInternal medicineRetinalMagnetic resonance imagingRadiologyAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Introduction: Cerebral small vessel disease (SVD) confers an increased risk of stroke, dementia and death. Corneal confocal microscopy (CCM) and Optical Coherence Tomography (OCT) are ophthalmic instruments which can detect neuronal loss non-invasively and may be useful surrogate markers for white matter disease (WMD). Hypothesis: To determine whether corneal and retinal nerve pathology identified using CCM and OCT, respectively, are associated with cerebral SVD in patients with acute ischemic stroke. Methods: 248 patients admitted with acute ischemic stroke underwent CCM to quantify corneal nerve fiber density (CNFD), corneal nerve fiber length (CNFL), corneal nerve branch density (CNBD) and OCT to quantify central foveal ganglion cell complex (CF-GCC). SVD was graded in periventricular (PV) and deep white matter (DWM) regions according to the Fazekas scale and white matter hyperintensities (WMH) were quantified. Statistical analysis was performed using ANOVA and multiple regression. Results: DWMSVD and PVSVD were absent (50%,40%) or present with mild (37%,37%), moderate (9%,16%) and severe (4%,7%) severity in patients with acute ischemic stroke. CNFD was significantly lower in patients with mild PVSVD (P=0.02) and severe PVSVD (P=0.004) and DWMSVD (P=0.026) compared to no SVD. CNBD was significantly lower in patients with severe PVSVD (P=0.020) compared to no PVSVD. CF-GCC was significantly lower in patients with moderate PVSVD (P=0.012) and DWMSVD (P=0.044) and severe PVSVD (P=0.012) compared to no SVD. Comparing patients with and without WMH, CF-GCC was significantly lower (P=0.045), but there was no difference for CCM. Multiple regression analysis showed an association between CNFD and PVSVD severity (β= –1.416, P=0.014) and triglyerides (β=1.146, P=0.016). There was no correlation between DWSVD and PVSVD with age, cholestrol, HbA 1c or blood pressure. Conclusions: Corneal confocal microscopy and optical coherence tomography allow rapid non-invasive identification of corneal and retinal nerve pathology in patients with moderate and severe SVD. Furthermore, corneal nerve fibre density correlates with the severity of PVSVD and triglycerides.

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)0,002
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 seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,004
Tête enseignante GPT0,200
Écart entre enseignants0,196 · 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

Citations0
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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