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 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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».