Distinguishing Central Serous Chorioretinopathy From Neovascular Age-Related Macular Degeneration: A Prospective Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: This article identifies clinical features that differentiate central serous chorioretinopathy (CSR) from neovascular age-related macular degeneration (nAMD) and uses this information to develop a diagnostic tool. Methods: A prospective observational study was conducted of patients with a new diagnosis of CSR, nAMD, or indeterminate presentation. All patients underwent clinical assessment, axial length measurement, enhanced-depth imaging-optical coherence tomography, and intravenous fluorescein angiography. A final consensus diagnosis was derived following review of these factors. Results: < .001). The following odds ratio of CSR reached statistical significance: age 70 and younger (72.00, 95% CI: 11.99-432.50), subfoveal choroidal thickness greater than or equal to 300 µm (33.92, 95% CI: 4.06-283.18), dome-shaped neurosensory detachment (13.24, 95% CI: 3.22-54.45), retinal pigment epithelial changes (0.31, 95% CI: 0.10-0.97), subretinal hyperreflective material (0.11, 95% CI: 0.03-0.42), and fibrovascular pigment epithelial detachment (0.05, 95% CI: 0.01-0.47). A stepwise CSR vs nAMD clinical decision-making algorithm is proposed. Conclusions: Choroidal thickness is increased in CSR when compared with nAMD. The presented odds ratios and the CSR vs nAMD clinical decision-making tool can be applied to distinguish CSR from nAMD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».