Recent advances and future directions on the use of optical coherence tomography in neuro-ophthalmology
Notice bibliographique
Résumé
Optical coherence tomography (OCT) is a noninvasive imaging technique used to qualitatively and quantitatively analyze various layers of the retina. OCT of the retinal nerve fiber layer (RNFL) and ganglion cell-inner plexiform layer (GCIPL) is particularly useful in neuro-ophthalmology for the evaluation of patients with optic neuropathies and retrochiasmal visual pathway disorders. OCT allows for an objective quantification of edema and atrophy of the RNFL and GCIPL, which may be evident before obvious clinical signs and visual dysfunction develop. Enhanced depth imaging OCT allows for visualization of deep structures of the optic nerve and has emerged as the gold standard for the detection of optic disc drusen. In the evaluation of compressive optic neuropathies, OCT RNFL and GCIPL thicknesses have been established as the most important visual prognostic factor. There is increasing evidence that inclusion of OCT as part of the diagnostic criteria for multiple sclerosis (MS) increases its sensitivity. Moreover, OCT of the RNFL and GCIPL may be helpful in the early detection and monitoring the treatment of conditions such as MS and Alzheimer's disease. OCT is an important aspect of the neuro-ophthalmologic assessment and its use is likely to increase moving forward.
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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 | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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 ».