MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3195703498 · doi:10.1002/dad2.12232

Retinal phenotyping of variants of Alzheimer's disease using ultra‐widefield retinal images

2021· article· en· W3195703498 sur OpenAlexfundno aff
Lajos Csincsik, Nicola Quinn, Keir Yong, Sebastian J. Crutch, Tünde Pető, Imre Lengyel

Notice bibliographique

RevueAlzheimer s & Dementia Diagnosis Assessment & Disease Monitoring · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesMedical Research CouncilEconomic and Social Research CouncilMoorfields Eye Hospital NHS Foundation TrustQueen's UniversityQueen's University BelfastWolfson FoundationNational Institute for Health and Care ResearchBrain Research TrustAlimera Sciences
Mots-clésRetinalDrusenOphthalmologyOdds ratioRetinaMedicineAlzheimer's diseaseNeurosciencePathologyDiseaseBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Background Posterior cortical atrophy (PCA) is the most common atypical variant of Alzheimer's disease (AD). Changes associated with PCA in the brain affect the visual cortex, but little is known about retinal changes in PCA. In this study, we explored retinal phenotypic variations in typical AD (tAD) and PCA. Methods Retinal phenotyping was carried out on ultra‐widefield (UWF) images of 69 control, 24 tAD, and 25 PCA participants. Results Individuals with tAD (odds ratio [OR] = 2.76 [confidence interval (CI):1.24 to 6.10], P = .012) and PCA (OR = 3.40 [CI:1.25 to 9.22], P = .016) were more likely phenotyped as hard drusen. tAD (OR = 0.34 [CI:0.12 to 0.92], P = .035) were less likely to have soft drusen compared to control. Almost 3‐fold increase in reticular pseudodrusen formation in tAD (OR = 2.93 [CI:1.10 to 7.76], P = .030) compared to control was estimated. Discussion Studying the peripheral retina may contribute to a better understanding of differences in retinal phenotypes of different AD variants.

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)0,001
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,005

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,350
Écart entre enseignants0,306 · 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

Citations12
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAlzheimer s & Dementia Diagnosis Assessment & Disease MonitoringMême sujetRetinal Imaging and AnalysisTravaux en français237 207