Correlation of sectoral choroidal vascularity with angiographic leakage in central serous chorioretinopathy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To correlate sectoral choroidal vascularity with angiographic leakage in eyes with central serous chorioretinopathy (CSCR). Methods: This was a retrospective, cross-sectional study including patients with active CSCR. Multimodal imaging including fundus fluorescein angiography (FFA) and optical coherence tomography (OCT) were performed to identify leakage site and obtain choroidal measurements, respectively. An automated algorithm was used to perform shadow compensation, choroidal boundary localization and binarization, three (3-D) dimensional mapping, and early treatment of diabetic retinopathy study (ETDRS) grid based choroidal quantification that is, choroidal thickness (CT) and choroidal vascularity index (CVI). Nested analysis of variance (ANOVA) was performed to compare CT and CVI in different sectors. Results: Thirty-two eyes with active CSCR were analyzed. CT values varied significantly among the sectors (range, 450.27–482.63 µm; p = 0.005) and rings (range, 459.71–480.45 µm; p < 0.001), however, CVI failed to show significant variation among various segments (sectors, rings, and quadrants; range, 0.53–0.54; all p values > 0.05). Among 25 leaking spots in 25 different sectors, 12 (48%) had an increased CT compared to the overall CT whereas only 24% had increased CVI compared to overall CVI. Mean CT and CVI of the sectors with leakage (427.1 ± 81.1 µm; 0.51 ± 0.05) and remaining sectors without leakage (411.3 ± 73.9 µm; 0.53 ± 0.04) were not statistically different ( p = 0.48; p = 0.12, respectively). Conclusion: Though CT varied in different segments and increased CT corresponded to leakage points on FFA in 48% of eyes, CVI changes were more diffusely spread and local changes in CVI were not predictive of leakage location in eyes with active CSCR.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».