Optical coherence tomography angiography (OCT angiography) in anterior ischemic optic neuropathy (AION): A systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To summarize the evidence available on optical coherence tomography angiography (OCTA) in patients with anterior ischemic optic neuropathy (AION). Methods Systematic searches were conducted on PubMed, Embase, Web of Science, Scopus, Cochrane, and Google Scholar Databases. The quality assessment of the included studies was performed using Newcastle -Ottawa Scale. The data were extracted to an Excel sheet. Vessel density (VD) data were pooled by random effects model, presented as pooled percentage change (PPC), and weighted mean differences (WMD). Additional subgroup analysis was also conducted. Results In initial searches in online databases, we found 3535 citations, and after screening and checking the titles and abstracts, 26 articles were ultimately eligible for our meta-analysis. The overall PPC of Intra-optic-disc (IOD) VD (−10.73%; p = 0.017, I 2 = 0.0%; p = 0.898) was lower than that of radial peripapillary (RP) VD (−17.57%; p < 0.001, I 2 = 44.3%; p = 0.002). The overall PPC of peripapillary choroid VD (−6.99%; p < 0.001, I 2 = 0.0%; p = 0.766) was significant, but noticeably lower than the pooled percentage change of RPVD and IOD VD. The WMD of RPVD was significant when non-affected fellow eyes were compared to the healthy subjects’ eyes (−36.26; p < 0.001, I 2 = 0.0%; p = 0.706). Conclusions The central retinal artery and its branches might be the main vessels which are affected in AION. The superficial retina was more affected than choroid layer in AION. Also, radial peripapillary retinal nerve fibre layer was more affected than the IOD area. OCTA might be a suitable tool for prediction of AION in susceptible eyes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,012 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 découle