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Enregistrement W3126263850 · doi:10.71781/478

Ocular rigidity : a previously unexplored risk factor in the pathophysiology of open-angle glaucoma : assessment using a novel OCT-based measurement method

2020· dissertation· en· W3126263850 sur OpenAlexfundno aff
Diane N. Sayah

Notice bibliographique

RevueOpen MIND · 2020
Typedissertation
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health ResearchUniversité de MontréalNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaGlaucoma Research Society of CanadaGlaucoma Research Foundation
Mots-clésOpen angle glaucomaGlaucomaOphthalmologyOptometryMedicinePathophysiologyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Le glaucome est la première cause de cécité irréversible dans le monde. Bien que sa pathogenèse demeure encore nébuleuse, les propriétés biomécaniques de l’oeil sembleraient jouer un rôle important dans le développement et la progression de cette maladie. Il est stipulé que la rigidité oculaire (RO) est altérée au travers les divers stades de la maladie et qu’elle serait le facteur le plus influent sur la réponse du nerf optique aux variations de la pression intraoculaire (PIO) au sein du glaucome. Pour permettre l’investigation du rôle de la RO dans le glaucome primaire à angle ouvert (GPAO), la capacité de quantifier la RO in vivo par l’entremise d’une méthode fiable et non-invasive est essentielle. Une telle méthode n’est disponible que depuis 2015. Basée sur l'équation de Friedenwald, cette approche combine l'imagerie par tomographie par cohérence optique (TCO) et la segmentation choroïdienne automatisée afin de mesurer le changement de volume choroïdien pulsatile (ΔV), ainsi que la tonométrie dynamique de contour Pascal pour mesurer le changement de pression pulsatile correspondant. L’objectif de cette thèse est d’évaluer la validité de cette méthode, et d’en faire usage afin d’investiguer le rôle de la RO dans les maladies oculaires, particulièrement le GPAO. Plus spécifiquement, cette thèse vise à : 1) améliorer la méthode proposée et évaluer sa validité ainsi que sa répétabilité, 2) investiguer l’association entre la RO et le dommage neuro-rétinien chez les patients glaucomateux, et ceux atteints d’un syndrome de vasospasticité, 3) évaluer l’association entre la RO et les paramètres biomécaniques de la cornée, 4) évaluer l’association entre la RO et les pics de PIO survenant suite aux thérapies par injections intravitréennes (IIV), afin de les prédire et de les prévenir chez les patients à haut risque, et 5) confirmer que la RO est réduite dans les yeux myopes. D’abord, nous avons amélioré le modèle mathématique de l’oeil utilisé pour dériver ΔV en le rendant plus précis anatomiquement et en tenant compte de la choroïde périphérique. Nous avons démontré la validité et la bonne répétabilité de cette méthodologie. Puis, nous avons effectué la mesure des coefficients de RO sur un large éventail de sujets sains et glaucomateux en utilisant notre méthode non-invasive, et avons démontré, pour la première fois, qu'une RO basse est corrélée aux dommages glaucomateux. Les corrélations observées étaient comparables à celles obtenues avec des facteurs de risque reconnus tels que la PIO maximale. Une forte corrélation entre la RO et les dommages neuro-rétiniens a été observée chez les patients vasospastiques, mais pas chez ceux atteints d'une maladie vasculaire ischémique. Cela pourrait potentiellement indiquer une plus grande susceptibilité au glaucome due à la biomécanique oculaire chez les patients vasospastiques. Bien que les paramètres biomécaniques cornéens aient été largement adoptés dans la pratique clinique en tant que substitut pour la RO, propriété biomécanique globale de l'oeil, nous avons démontré une association limitée entre la RO et ces paramètres, offrant une nouvelle perspective sur la relation entre les propriétés biomécaniques cornéennes et globales de l’oeil. Seule une faible corrélation entre le facteur de résistance cornéenne et la RO demeure après ajustement pour les facteurs de confusion dans le groupe des patients glaucomateux. Ensuite, nous avons présenté un modèle pour prédire l'amplitude des pics de PIO après IIV à partir de la mesure non-invasive de la RO. Ceci est particulièrement utile pour les patients à haut risque atteints de maladies rétiniennes exsudatives et de glaucome qui nécessiteraient des IIV thérapeutiques, et pourrait permettre aux cliniciens d'ajuster ou de personnaliser le traitement pour éviter toute perte de vision additionnelle. Enfin, nous avons étudié les différences de RO entre les yeux myopes et les non-myopes en utilisant cette technique, et avons démontré une RO inférieure dans la myopie axiale, facteur de risque du GPAO. Dans l'ensemble, ces résultats contribuent à l’avancement des connaissances sur la physiopathologie du GPAO. Le développement de notre méthode permettra non seulement de mieux explorer le rôle de la RO dans les maladies oculaires, mais contribuera également à élucider les mécanismes et développer de nouveaux traitements ciblant la RO pour contrer la déficience visuelle liée à ces maladies.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,107
Tête enseignante GPT0,396
Écart entre enseignants0,289 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
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
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