Correlation between retinal nerve fibre layer thickness and white matter lesions in Alzheimer's disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Early diagnosis in Alzheimer's disease (AD) is crucial in order to implement new therapeutic strategies. The retina is embryologically related to the brain. Thus, the possible usefulness of optical coherence tomography (OCT) in the early detection of AD is currently being studied. Our aim was to study the relationship between retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness and AD. METHODS: We undertook an observational, analytical, cross-sectional study with consecutive sampling of 32 patients with AD or mild cognitive impairment and a group of healthy controls (C). The total number of eyes studied was 64. An ophthalmological and a comprehensive neuropsychological evaluation were performed in all participants. Quantification of white matter lesions and study of atrophy of the hippocampus by cerebral magnetic resonance were also performed. RESULTS: We observed a significant linear trend towards a thinning of RNFL as the degree of cognitive deterioration increased, in the superior and temporal quadrants of the retina. A significant correlation was also noted between the mean thickness of the RNFL of the left temporal quadrant and occipital white matter lesions (r = -0.579, p = 0.038). CONCLUSIONS: OCT could be a safe, rapid noninvasive tool providing useful biomarkers in the early detection of cognitive deterioration and AD.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».