Mean macular intercapillary area in eyes with diabetic macular oedema after <scp>anti‐</scp>vascular endothelial growth factor therapy and its association with treatment response
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To evaluate the changes in the mean macular intercapillary area (ICA) from sequential enface optical coherence tomography angiography (OCTA) images following intravitreal anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) therapy in initially treatment-naïve eyes with diabetic macular oedema (DME). METHODS: In this multicentre retrospective study, 6 × 6 and 3 × 3 mm customised, total retinal projection enface OCTA images were collected and processed for quantitative assessment of ICA by a customised MATLAB software. Measurements were done in concentric regions centred on the fovea-with the exclusion of foveal avascular zone (FAZ)-in 0.5 mm diameter increments as well as within the intervening rings. RESULTS: In this study, 6 × 6 mm OCTA images from 46 eyes of 29 patients, and 3 × 3 mm OCTA images from 23 eyes of 15 patients were included. There was no significant change in mean ICA after treatment in either scan size or in any measurement regions (all p > 0.05). Multivariate analysis revealed that baseline BCVA was significantly correlated with the visual outcome (p = 0.039). Additionally, after correction for age, baseline central retinal thickness (CRT), baseline BCVA, and retinopathy severity, mean ICA in the 1.5 mm circle was found to be a significant predictor of post treatment CRT, (p = 0.006). CONCLUSIONS: Absence of significant change in mean ICA after a minimum of three intravitreal anti-VEGF injections, may indicate that, in the short term, anti-VEGF injections neither impair nor improve macular perfusion in DME. Baseline BCVA was found to be a robust predictor of functional outcome, while inner mean ICA was a significant predictor for macular thickness outcomes.
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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 | 0,002 |
| 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 ».