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Enregistrement W3090099321 · doi:10.1097/ijg.0000000000001620

Local Glaucomatous Defects of the Circumpapillary Retinal Nerve Fiber Layer Show a Variety of Patterns of Progression

2020· article· en· W3090099321 sur OpenAlexaff
Ha Min Kim, William Eugene McKee, Katarzyna Malendowicz, Abinaya Thenappan, Emmanouil Tsamis, Melvi Eguia, Carlos Gustavo De Moraes, Robert Ritch, Donald C. Hood

Notice bibliographique

RevueJournal of Glaucoma · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensColumbia College
Organismes subventionnairesNational Eye Institute
Mots-clésNerve fiber layerMedicineRetinalGlaucomaOphthalmologyOptometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PRECIS: The region of glaucomatous progression, seen on optical coherence tomography (OCT) images of the circumpapillary retinal nerve fiber layer (cRNFL), increases in width and depth in all eyes, but shows a variety of different patterns of loss across eyes. PURPOSE: The purpose of this study was to examine the patterns of cRNFL loss secondary to glaucomatous progression in a region associated with the superior hemifield of the 24-2/30-2 visual field (VF). METHODS: Twenty-four eyes (20 patients) with a diagnosis of glaucoma and evidence of progression on OCT had OCT disc cube scans on at least 3 separate visits (mean follow-up 7.4 y; range: 3.9 to 11.4). Circumpapillary b-scans were derived after enface images were aligned to assure that the study region (ie, 0 to -135 degrees, where 0 degree is 9 o'clock, on a right eye) coincided. Within this region, a region of progression (ROP) was defined based on the loss in cRNFL thickness between the first and subsequent visits. The width of the ROP was determined, along with the locations of its leading (close to fixation) and trailing edges. In addition, for each ROP, the location and depth at the point of maximal loss, total loss, and average remaining retinal nerve fiber layer were measured. RESULTS: The ROP proceeded both toward and away from fixation. Across eyes, the ROP varied widely in width (32 to 131 degrees, mean 82.7 degrees), location, and loss at point of deepest loss (22 to 99 μm, mean 52.9 μm), as well as total cRNFL loss. CONCLUSIONS: All eyes showed a widening and deepening of the ROP, but a variety of different patterns of progressive cRNFL loss. Thus, one should expect considerable variation in patterns of VF loss. Furthermore, conventional metrics (global or quadrant cRNFL thickness) do not fully depict the progressive changes that can be appreciated by inspecting OCT images.

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 enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,542

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,254
Écart entre enseignants0,241 · 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

Citations2
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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