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Enregistrement W4200185528 · doi:10.2147/eb.s272343

Neuro-Ophthalmological Optic Nerve Cupping: An Overview

2021· article· en· W4200185528 sur OpenAlexaff

Notice bibliographique

RevueEye and Brain · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal and Macular Surgery
Établissements canadiensKensington HealthUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésOptic nerveOptic discOptic cup (embryology)Nerve fiber layerGlaucomaVisual fieldGanglionRetinal

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Optic nerve cupping or enlargement of the cup-to-disc ratio is widely recognized as a feature of glaucoma, however it may also occur in non-glaucomatous optic neuropathies. The most well-recognized non-glaucomatous optic neuropathies that cause cupping include compressive optic neuropathies, arteritic anterior ischemic optic neuropathies, hereditary optic neuropathies, and optic neuritis. Cupping is thought to consist of two main components: prelaminar and laminar thinning. The former is a shallow form of cupping and related to loss of retinal ganglion cells, whereas the latter involves damage to the lamina cribrosa and peripapillary scleral connective tissue. Differentiating glaucomatous and non-glaucomatous optic nerve cupping remains challenging even for experienced observers. Classically, the optic nerve in non-glaucomatous causes has pallor of the neuroretinal rim, but the optic nerve should not be examined in isolation. The patient's medical history, history of presenting illness, visual function (visual acuity, color vision and visual field testing) and ocular examination also need to be considered. Ancillary testing such as optical coherence tomography of the retinal nerve fiber layer and ganglion cell layer-inner plexiform layer may also be helpful in localizing the disease. In this review, we review the non-glaucomatous causes of cupping and provide an approach to evaluating a patient that presents with an enlarged cup-to-disc ratio.

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)0,000
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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,005
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0050,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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 Opus0,074
Tête enseignante GPT0,347
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations38
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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