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Enregistrement W2968437676

Segmentación y valoración de la capa de fibras nerviosas de la retina mediante tomografía de coherencia óptica en pacientes con enfermedades neurodegenerativas

2016· article· es· W2968437676 sur OpenAlexaboutno aff
Marcia L. Marques

Notice bibliographique

RevueDialnet (Universidad de la Rioja) · 2016
Typearticle
Languees
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPhysicsHumanitiesRetinaMedicinePhilosophyOptics
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Titulo:Segmentacion y valoracion de la capa de fibras nerviosas de la retina mediante tomografia de coherencia optica en pacientes con enfermedades neurodegenerativas. Resumen: La retina es una parte del sistema nervioso central de facil acceso para el examen clinico. La capa de fibras nerviosas de la retina (CFNR) se compone fundamentalmente de axones no mielinizados de las celulas ganglionares de la retina, que envian la informacion visual de la retina al nucleo geniculado lateral. Las celulas ganglionares y sus axones son los componentes principales de la retina alrededor del nervio optico (90% del espesor de la retina) y tambien se encuentran presentes en la macula. Se pueden cuantificar a traves del uso de imagenes oculares como las obtenidas con la tomografia de coherencia optica (OCT), que es un metodo de imagen no invasivo, rapido, objetivo y reproducible para evaluar. La cuantificacion del espesor de la retina es una medicion directa de las fibras nerviosas y, por lo tanto detectar adelgazamiento de la CFNR en pacientes con enfermedades neurodegenerativas. La enfermedad de Parkinson es un proceso neurodegenerativo en el que el cambio patologico principal ocurre en las neuronas dopaminergicas de la sustancia nigra cerebral. Las principales anormalidades motoras que se producen en la EP se atribuyen principalmente a una degeneracion selectiva de estas neuronas que conduce a una severa reduccion de dopamina en el cuerpo estriado. 7 Asi mismo se, del dano axonal presente en enfermedades como la esclerosis multiple (EM), enfermedad de Parkinson (EP), enfermedad de Alzheimer (EA) y la enfermedad Charlevoix - Saguenay (ECS). La OCT es una nueva tecnologia de diagnostico por imagenes desarrollada en 1991, que proporciona imagenes de cortes transversales de tejido biologico de alta resolucion mediante la medicion de la intensidad y la duracion del tiempo de reflexion de la luz en los tejidos. Es una modalidad de imagen in situ de resolucion de 1 a 15 micras, mucha mas resolucion que otras tecnicas de imagen como el ultrasonido, la resonancia magnetica y la tomografia computarizada. La OCT es ampliamente utilizada en oftalmologia, ya que permite obtener imagenes de la retina y del segmento anterior del ojo que antes era imposible obtener con cualquier metodo no invasivo.25,26 Muchos estudios utilizan la OCT como un medio para detectar cambios en el espesor de la CFNR y la morfologia de la retina en enfermedades neurodegenerativas tales como la EP y la EM, e incluso para determinar la gravedad de la enfermedad y su progresion. La segmentacion de la retina realizada mediante tomografia de coherencia optica permite medir los espesores de las capas de la retina en las enfermedades neurodegenerativas. Cada una de estas capas se afecta de forma diferente en cada patologia neurodegenerativa. Se trata de un estudio longitudinal prospectivo que se ha llevado a cabo de modo coordinado entre los servicios de Oftalmologia y Neurologia del Hospital Universitario Miguel Servet de Zaragoza. La firma de un consentimiento informado fue un requisito necesario para la inclusion de los sujetos participantes en el estudio. El estudio ha seguido las directrices de la Declaracion de Helsinki para investigaciones biomedicas y ha sido aprobado por el comite etico de investigacion clinica de Aragon (CEICA) y por el Comite de Etica del Hospital Miguel Servet.

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Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
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 enseignants0,157
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,002
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,278
Écart entre enseignants0,270 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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