INVESTIGATING MICROANGIOPATHY USING SWEPT-SOURCE OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY ANGIOGRAPHY IN PATIENTS WITH SUSAC SYNDROME
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To determine whether optical coherence tomography angiography is of diagnostic utility for Susac syndrome (SuS) by quantifying microvascular retinal changes. METHODS: We enrolled 18 eyes of 9 healthy controls and 18 eyes of 9 patients with chronic SuS (12 had previous branch retinal artery occlusions and 6 were clinically unaffected). Images of the fovea were taken using an optical coherence tomography angiography system. Analysis included vessel density, fractal dimension, vessel diameter, and measurements of the foveal avascular zone (area, eccentricity, acircularity index, and axis ratio) in deep and superficial retinal layers. RESULTS: Skeleton density and inner ring vessel density were significantly lower in patients with SuS (skeleton density: Susac 0.11 ± 0.01 vs. controls 0.12 ± 0.01, P = 0.027. VD: SuS 0.39 ± 0.04 vs. controls 0.42 ± 0.02, P = 0.041). Eccentricity and axis ratio were significantly higher in patients with SuS (EC: Susac 0.61 ± 0.11, controls 0.51 ± 0.10, P = 0.003; axis ratio: Susac 1.57 ± 0.28, controls 1.39 ± 0.11, P = 0.005). SuS eyes (affected and unaffected) had poorer outcomes of the remaining vascular parameters compared with controls (P > 0.05). CONCLUSION: Optical coherence tomography angiography identified chronic microvascular changes in the eyes of patients with chronic SuS. Even clinically unaffected SuS eyes showed poorer vascular parameters. Although further research is needed, this noninvasive imaging modality seems to have the potential to serve as a valuable additive diagnostic tool.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».