Non‐invasive structural and metabolic retinal markers of disease activity in non‐proliferative diabetic retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Metabolic and structural microvascular retinal alterations are essential components in diabetic retinopathy (DR). The present study aimed to measure changes at different stages of non‐proliferative DR (NPDR) and to explore interactions of imaging‐based metrics. Methods This cross‐sectional, cohort study included 139 eyes from 80 diabetic patients. Each patient underwent dilated fundal examinations including colour fundus photography, retinal oximetry and optical coherence tomography angiography (OCTA), analysed by semi‐automated and automated software. Diabetic retinopathy (DR) severity was classified according to the International Clinical Diabetic Retinopathy (ICDR) Severity Scale, ranging from no DR to severe NPDR (level 0–3). Retinal metabolism was evaluated by oximetry as retinal arteriolar (raSatO 2 ) and venular oxygen saturation (rvSatO 2 ), and macular microvascular structure was measured by OCTA as the area of foveal avascular zone (FAZ), vessel density (VD), vessel diameter index (VDI), FAZ circularity and fractal dimension (FD) in the superficial and deep retinal capillary plexus. Results A trend for increasing rvSatO 2 was found with increasing DR severity (51.3%, 53.3%, 54.2%, 59.8%, p = 0.02). Increasing severity of DR associated with decreasing FD in the superficial and deep plexus (p < 0.001 and p = 0.014), and in the superficial plexus decreasing VD (p < 0.001), increasing VDI (p = 0.003) and decreasing FAZ circularity (p = 0.006). A few interactions were identified between raSatO 2 , rvSatO 2 and VDI, but only in the deep capillary plexus (p < 0.01 and p < 0.01). Conclusion Alterations of the venular retinal vascular oxygen saturation and microvascular structural abnormities were found continuously throughout the DR‐spectrum. Given the sparse correlations between metabolic and structural abnormalities, it seems that these occur independently in DR.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| 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 ».