Mapping Retinal Abnormalities in Psychosis: Meta-analytical Evidence for Focal Peripapillary and Macular Reductions
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Several studies have suggested that the retina structure is affected in schizophrenia spectrum disorders (SSD). We aimed to investigate the location and size of the potential differences between patients and healthy controls (HC) in several thickness and volume measures across the retina. STUDY DESIGN: We included cross-sectional studies comparing peripapillary retinal nerve fiber layer (pRNFL) thickness, macular volume, macular thickness (MT), foveal thickness, ganglion cell and inner plexiform layer thickness (GCL+IPL), cup volume, and cup/disc ratio (C/D) in the right and/or left eyes and/or the pRNFL and MT quadrants between patients with SSD and HC. Search databases were MEDLINE, Web of Science, PsycINFO, Cochrane Central, and medrxiv.org. Risk of bias was assessed with the Newcastle-Ottawa Scale. Standardized mean differences (SMD), subgroup analysis, and meta-regression with several variables were computed using the dmetar package in R. PROSPERO: CRD42021287873. STUDY RESULTS: Data from 22 reports (942 patients, 742 HC) were included. We found a retinal thinning in pRNFL (-0.30; 95% CI: -0.46, -0.14), macula (-0.37; 95% CI: -0.61, -0.13), and GCL+IPL (-0.33; 95% CI: -0.57, -0.10). The retinal thinning was especially pronounced in the superior and inferior quadrants of the inner ring of the macula. We also observed a decrease of macular volume (-0.44; 95% CI: -0.68, -0.20) and an increase in C/D ratio (0.35; 95% CI: 0.03, 0.67). CONCLUSIONS: Current evidence demonstrates retinal thinning in SSD, affecting both axonal and cellular structures, specially focused in the inner ring of the macula.
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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 | 0,017 | 0,043 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,009 | 0,027 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».