Choroidal Vascularity Map in Unilateral Central Serous Chorioretinopathy: A Comparison with Fellow and Healthy Eyes
Notice bibliographique
Résumé
Background: To map the choroidal vascularity index and compare two eyes in patients with unilateral central serous chorioretinopathy (CSCR). Methods: This was a retrospective, observational study performed in patients with unilateral CSCR. Choroidal thickness (CT) and Choroidal vascularity index (CVI) were measured and mapped in various zones according to the early treatment diabetic retinopathy (ETDRS) grid. Results: A total of 20 CSCR patients (20 study and 20 fellow eyes) were included in the study. Outer nasal region CT was seen to be significantly lower than central CT (p = 0.042) and inner nasal CT (p = 0.007); outer ring CT was significantly less than central (p = 0.04) and inner ring (p = 0.01) CT in CSCR eyes. On potting all the CVI values against the corresponding CT values, a positive correlation was seen in CSCR eyes (r = 0.54, p < 0.01), which was slightly weaker in fellow eyes (r = 0.3, p < 0.01) and a negative correlation was seen in healthy eyes (r = −0.262, p < 0.01). Conclusions: Correlation between CVI and CT was altered in CSCR eyes as compared to fellow and normal eyes with increasing CVI towards the center of the macula and superiorly in CSCR eyes.
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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 | 0,001 |
| 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 ».