Predicting the risk for angle closure as defined by the Shaffer System Using Anterior Segment Optical Coherence Tomography: A Simple Approach
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To propose a simple non-invasive method for screening patients at risk for angle closure using anterior segment OCT. Methods: Scans of nasal and temporal iridocorneal angles in glaucoma suspect patients were performed using OCT. Upon identifying Schwalbe’s line, the integrated caliper tool was used to draw a line to the nearest point of the iris to produce a measure ‘S-I’. Gonioscopy was performed and angles graded according to Shaffer’s classification to assess the correlation between both methods. Results: Thirty-four images were available for analysis. Spearman correlation coefficients between S-I anf gonioscopy grades were 0.81 for nasal and 0.77 for temporal quadrants respectively. Intraobserver ICC calculations demonstrated excellent reproducibility (0.98 and 0.99 for nasal and temporal angles) and excellent interobserver correlation (0.94 and 0.93). The diagnostic cutoff value of S-I for occludable angles was established at 330mm. Conclusion: S-I measurement strongly correlates with gonioscopy and may be a suitable alternative for evaluating risk for angle closure.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».