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Enregistrement W3163673421 · doi:10.1016/j.ajo.2021.04.013

Assessing Photoreceptor Status in Retinal Dystrophies: From High-Resolution Imaging to Functional Vision

2021· article· en· W3163673421 sur OpenAlexfundno aff
José‐Alain Sahel, Kate Grieve, Chloé Pagot, Colas Authié, Saddek Mohand‐Saïd, Michel Pâques, Isabelle Audo, Karine Thaís Becker, Anne-Elisabeth Chaumet-Riffaud, Line Azoulay, Emmanuel Gutman, Thierry Léveillard, Christina Zeitz, Serge Picaud, Deniz Dalkara, Katia Marazova

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Ophthalmology · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueRetinal Development and Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean Research CouncilBiogenH2020 European Research CouncilAgence Nationale de la RechercheNovartisFoundation Fighting Blindness
Mots-clésFovealOphthalmologyVisual acuityMedicineOptical coherence tomographyRetinaRetinalOpticsPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose To describe the value of integrating phenotype/genotype data, disease staging, and evaluation of functional vision in patient-centered management of retinal dystrophies. Methods (1) Cross-sectional structure-function and retrospective longitudinal studies to assess the correlations between standard fundus autofluorescence (FAF), optical coherence tomography, visual acuity (VA), and perimetry (visual field [VF]) examinations to evaluate photoreceptor functional loss in a cohort of patients with rod-cone dystrophy (RCD); (2) flood-illumination adaptive optics (FIAO) imaging focusing on photoreceptor misalignment and orientation of outer segments; and (3) evaluation of the impact of visual impairment in daily life activities, based on functional (visual and mobility) vision assessment in a naturalistic environment in visually impaired subjects with RCD and subjects treated with Luxturna Ⓡ for RPE65 -related Leber congenital amaurosis before and after therapy. Results The results of the cross-sectional transversal study showed that (1) VA and macular sensitivity were weakly correlated with the structural variables; and (2) functional impairment (VF) was correlated with reduction of anatomical markers of photoreceptor structure and increased width of autofluorescent ring. The dimensions of the ring of increased FAF evolved faster. Other criteria that differed among groups were the lengths of the ellipsoid zone, the external limiting membrane, and the foveal thickness. FIAO revealed a variety of phenotypes: paradoxical visibility of foveal cones; heterogeneous brightness of cones; dim, inner segment–like, and RPE-like mosaic. Directional illumination by varying orientation of incident light (Stiles-Crawford effect) and the amount of side illumination (gaze-dependent imaging) affected photoreceptor visibility. Mobility assessment under different lighting conditions showed correlation with VF, VA, contrast sensitivity (CS), and dark adaptation, with different predictive values depending on mobility study paradigms and illumination level. At high illumination level (235 lux), VF was a predictor for all mobility performance models. Under low illumination (1 and 2 lux), VF was the most significant predictor of mobility performance variables, while CS best explained the number of collisions and segments. In subjects treated with Luxturna Ⓡ , a very favorable impact on travel speed and reduction in the number of collisions, especially at low luminance, was observable 6 months following injection, in both children and adults. Conclusions Our results suggest the benefit of development and implementation of quantitative and reproducible tools to evaluate the status of photoreceptors and the impact of both visual impairment and novel therapies in real-life conditions. NOTE: Publication of this article is sponsored by the American Ophthalmological Society.

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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,274 · 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'étudeObservationnel
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

Citations42
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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