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Enregistrement W3163960888 · doi:10.1016/j.xops.2021.100030

Quantitative Parameters from OCT Angiography in Patients with Diabetic Retinopathy and in Those with Only Peripheral Retinopathy Compared with Control Participants

2021· article· en· W3163960888 sur OpenAlexfundno aff
Ruth Hogg, David M. Wright, Rosa Dolz‐Marco, Calum Gray, Nadia K. Waheed, Michel M. Teussink, Timos Naskas, Jennifer Perais, Radha Das, Nicola Quinn, Georgios Bontzos, Constantinos Nicolaou, Kaushik Annam, Ian Young, Frank Kee, Bernadette McGuiness, Gareth Mc Kay, Tom MacGillivray, Tünde Pető, Usha Chakravarthy

Notice bibliographique

RevueOphthalmology Science · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute on AgingHealth and Social Care Research and Development DivisionEconomic and Social Research CouncilOffice of the First Minister and Deputy First MinisterQueen's UniversityCarl Zeiss Meditec AGHeidelberg EngineeringApellis PharmaceuticalsQueen's University BelfastDiabetes UKCollege of OptometristsWellcome TrustAlzheimer's SocietyCentre for Ageing Research and Development in IrelandUnited Kingdom Clinical Research CollaborationRegeneron PharmaceuticalsPublic Health AgencyMacular SocietyMedical Research CouncilAtlantic Philanthropies
Mots-clésMedicineDiabetic retinopathyOphthalmologyPerimeterFundus photographyFundus (uterus)RetinalDiabetes mellitusPlexusNerve fiber layerPopulationRetinopathyOptometryFluorescein angiographySurgeryMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: To describe the differences in a range of quantitative OCT angiography (OCTA) metrics across early stages of diabetic retinopathy (DR), providing robust effect estimates as well as sensitivity and specificity. Design: Cross-sectional study with population-based sampling. Participants: Four hundred forty-one eyes from 296 individuals: 328 control eyes (no diabetes mellitus [DM] and no DR), 55 eyes with DM and no DR, and 58 eyes with early nonproliferative DR. Methods: Multimodal retinal imaging included color fundus photography, color Optomap ultra-widefield imaging, and spectral-domain OCT (Spectralis OCT2; Heidelberg Engineering GmbH) with the OCTA module. All images were graded for the presence and severity of DR features. OCTA images were assessed manually for inclusion based on quality. Binary OCTA metrics were assessed after 3-dimensional projection artifact removal including from the nerve fiber layer vascular plexus, superficial vascular plexus (SVC), and deep vascular plexus (DVC) by Early Treatment Diabetic Retinopathy Study (ETDRS) grid, foveal avascular zone (FAZ) area, FAZ minimum and maximum diameter, perimeter length, and circularity. Main Outcome Measures: Diabetes mellitus and DR status and presence or absence of DR in the retinal periphery. Results: The reduction in vessel densities in participants with DM and manifest DR compared with control participants tended to be twice that of those with DM, but no DR, compared with control participants. Some evidence of spatial heterogeneity in vessel reductions was found in those yet to develop DR, whereas those with manifest DR had significant reductions across the ETDRS grid. The FAZ perimeter and circularity were impacted most significantly by DM, and those with DR showed decreased multispectral fractal dimensions compared with control participants. Eyes with peripheral DR had reduced vessel density compared with those with DM and no DR only in the superior outer, temporal inner, and temporal outer regions in the DVC and SVC. The area under the receiver operating characteristic curve ranged between 0.48 and 0.73. Conclusions: Significant differences in OCTA metrics can be found in those with DM before manifest DR using commercially available equipment with minimal image postprocessing. Although diagnostic performance was poor, these metrics may be useful for measuring change over time in clinical trials.

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)0,006
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 seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,287
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations11
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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