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Enregistrement W3007624346 · doi:10.21037/aes.2019.ab026

AB026. Ocular rigidity is correlated with glaucomatous structural damage

2019· article· en· W3007624346 sur OpenAlexaff
Diane N. Sayah, Javier Mazzaferri, Denise Descovich, Santiago Costantino, Mark R. Lesk

Notice bibliographique

RevueAnnals of Eye Science · 2019
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensCentre Intégré Universitaire de Santé et de Services Sociaux du Centre-Sud-de-l'Île-de-MontréalUniversité de MontréalHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésNerve fiber layerInner plexiform layerGlaucomaOptical coherence tomographyRigidity (electromagnetism)OphthalmologyRetinalOptic nerveGanglion cell layerGanglionMedicineRetinaMaterials scienceAnatomyNeuroscienceBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: The rigidity of the corneoscleral shell is an important biomechanical property which could be relevant in the pathophysiology of open-angle glaucoma (OAG). This study aims to evaluate the relationship between ocular rigidity (OR) and glaucomatous damage as represented by structural optical coherence tomography (OCT)-based parameters such as retinal nerve fiber layer (RNFL) and ganglion cell layer+inner plexiform layer (GCL + IPL) thicknesses. These parameters characterize the retinal layers that contain neuronal structures that form the optic nerve. Methods: Sixty-six subjects (37 with early OAG, 11 with moderate to advanced OAG, 16 healthy) were recruited in this study. OR measurements were carried out using a non-invasive clinical method developed by our group. As described in Beaton et al. (2015), this method, which is based on Friedenwald’s equation, involves video-rate OCT imaging and automated choroidal segmentation, as well as dynamic contour tonometry to calculate the OR coefficient. RNFL and macular GCL thicknesses were acquired using the Cirrus SD-OCT (Carl-Zeiss Meditec, Dublin, CA, USA). Correlations between OR and structural parameters in all 66 eyes were assessed using SPSS. Results: Significant correlations were found between OR and the average GCL+IPL thickness (r=0.355, P=0.004) as well as the minimum GCL + IPL thickness (r=0.340, P=0.006). Direct correlations were also found between OR and RNFL thickness in the inferior quadrant (r=0.258, P=0.036) and inferior clock hour (r=0.313, P=0.011). Conclusions: In this study, we found a positive correlation between structural OCT-based parameters and OR, perhaps indicating more structural damage in less rigid eyes. These findings could provide insight unto the pathophysiology of OAG. Further investigation is warranted to confirm the role of OR in glaucoma and elucidate whether there is a subgroup of patients for which OR plays a greater role.

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 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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,345

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,294 · 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.

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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