Long term outcomes in dry age-related macular degeneration following low vision rehabilitation interventions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Age-related macular degeneration (AMD) is the leading cause of loss of vision in the older age groups. In the absence of a known therapy, low vision rehabilitation aims at preserving residual functional vision at optimal levels. Long term functional outcomes from Low Vision Rehabilitation (LVR) in AMD cases were never scrutinized in the past. This study brings some clarification in this matter. METHODS: This is a retrospective case series study including data up to 2 years following the baseline visit. Low Vision Assessments included microperimetry testing and recommendations for low vision devices for distance vision. Outcomes measures selected for this study were best corrected distance visual acuity, fixation stability and preferred retinal locus (PRL) topography and LVR interventions. RESULTS: Data on 17 patients with an average age of 89.2 ± 4.4 years was collected. In those with better vision than 20/400 loss of vision was about 1.4 letter per year as tested with ETDRS charts compared with losses of four letters per year in a population without LVR interventions. Fixation stability continued to deteriorate while PRL eccentricity seemed to remain the same. In about half of cases there was a change in the topographic location of the PRL to a different retinal quadrant. CONCLUSION: Long term, as expected, changes were noticed in visual acuity, fixation stability and PRL topography. However, it seems that LVR interventions for distance vision help patients retain significantly better functional vision at the 2 years follow up interval when compared to others.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 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 ».