Factors Influencing Optical Coherence Tomography Peripapillary Choroidal Thickness: A Multicenter Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To quantify peripapillary choroidal thickness (PCT) and the factors that influence it in healthy participants who represent the racial and ethnic composition of the U.S. population. Methods: A total of 362 healthy participants underwent optical coherence tomography (OCT) enhanced depth imaging of the optic nerve head with a 24 radial B-scan pattern aligned to the fovea to Bruch's membrane opening axis. Bruch's membrane, anterior scleral canal opening (ASCO), and the anterior scleral surface were manually segmented. PCT was measured at 100, 300, 500, 700, 900, and 1100 μm from the ASCO globally and within 12 clock-hour sectors. The effects of age, axial length, intraocular pressure, ethnicity, sex, sector, and ASCO area on PCT were assessed by ANOVA and univariable and multivariable regressions. Results: Globally, PCT was thicker further from the ASCO border and thinner with older age, longer axial length, larger ASCO area, European descent, and female sex. Among these effectors, age and axial length explained the greatest proportion of variance. The rate of age-related decline increased further from the ASCO border. Sectorally, the inferior-temporal sectors were thinnest (10.7%-20.0% thinner than the thickest sector) and demonstrated a higher rate of age-related loss (from 15.6% to 20.7% faster) at each ASCO distance. Conclusions: In healthy eyes, PCT was thinnest in the inferior temporal sectors and thinner PCT was associated with older age, European descent, longer axial length, larger ASCO area, and female sex. Among these associations, age had the strongest influence, and its effect was greatest within the inferior temporal sectors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,004 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».