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Enregistrement W4294091586 · doi:10.1097/wno.0000000000001717

Normative Data and Conversion Equation for Spectral-Domain Optical Coherence Tomography in an International Healthy Control Cohort

2022· article· en· W4294091586 sur OpenAlexfundno aff
Rachel Kenney, Mengling Liu, Lisena Hasanaj, Binu Joseph, Abdullah Abu Al‐Hassan, Lisanne J. Balk, Raed Behbehani, Alexander U. Brandt, Peter A. Calabresi, Elliot M. Frohman, Teresa C. Frohman, Joachim Havla, Bernhard Hemmer, Hong Jiang, Benjamin Knier, Thomas Korn, Letizia Leocani, Elena H. Martínez‐Lapiscina, Athina Papadopoulou, Friedemann Paul, Axel Petzold, Marco Pisa, Pablo Villoslada, Hanna Zimmermann, Hiroshi Ishikawa, Joel S. Schuman, Gadi Wollstein, Yu Chen, Shiv Saidha, Lorna E. Thorpe, Steven Galetta, Laura J. Balcer

Notice bibliographique

RevueJournal of Neuro-Ophthalmology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMultiple Sclerosis Research Studies
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesNational Institute of Neurological Disorders and StrokeNational Eye InstituteSanofi GenzymeSchool of Medicine, New York UniversityEMD SeronoGenentechInstituto de Salud Carlos IIIHeidelberg EngineeringSchweizerische Multiple Sklerose GesellschaftEuropean Regional Development FundBundesministerium für Bildung und ForschungDeutsche ForschungsgemeinschaftBiogenYork UniversityAerie PharmaceuticalsNYU Grossman School of MedicineBayer HealthCareUniversitätsspital BaselRace to Erase MSTG TherapeuticsNational Institutes of HealthRegeneron PharmaceuticalsSchweizerischer Nationalfonds zur Förderung der Wissenschaftlichen ForschungAlexion PharmaceuticalsBrightFocus FoundationNational Institute for Health and Care ResearchCarl Zeiss Meditec AGTeva Pharmaceutical IndustriesMoorfields Eye Hospital NHS Foundation TrustCelgeneBayerFriedrich-Baur-StiftungGuthy-Jackson Charitable FoundationMassachusetts Institute of TechnologyEuropean CommissionSanofiElse Kröner-Fresenius-StiftungMultiple Sclerosis SocietyResearch to Prevent BlindnessNational Science Foundation
Mots-clésOptical coherence tomographyGlaucomaMedicineOptic neuritisNerve fiber layerSegmentationOptometryOphthalmologyArtificial intelligenceMultiple sclerosisComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Spectral-domain (SD-) optical coherence tomography (OCT) can reliably measure axonal (peripapillary retinal nerve fiber layer [pRNFL]) and neuronal (macular ganglion cell + inner plexiform layer [GCIPL]) thinning in the retina. Measurements from 2 commonly used SD-OCT devices are often pooled together in multiple sclerosis (MS) studies and clinical trials despite software and segmentation algorithm differences; however, individual pRNFL and GCIPL thickness measurements are not interchangeable between devices. In some circumstances, such as in the absence of a consistent OCT segmentation algorithm across platforms, a conversion equation to transform measurements between devices may be useful to facilitate pooling of data. The availability of normative data for SD-OCT measurements is limited by the lack of a large representative world-wide sample across various ages and ethnicities. Larger international studies that evaluate the effects of age, sex, and race/ethnicity on SD-OCT measurements in healthy control participants are needed to provide normative values that reflect these demographic subgroups to provide comparisons to MS retinal degeneration. METHODS: Participants were part of an 11-site collaboration within the International Multiple Sclerosis Visual System (IMSVISUAL) consortium. SD-OCT was performed by a trained technician for healthy control subjects using Spectralis or Cirrus SD-OCT devices. Peripapillary pRNFL and GCIPL thicknesses were measured on one or both devices. Automated segmentation protocols, in conjunction with manual inspection and correction of lines delineating retinal layers, were used. A conversion equation was developed using structural equation modeling, accounting for clustering, with healthy control data from one site where participants were scanned on both devices on the same day. Normative values were evaluated, with the entire cohort, for pRNFL and GCIPL thicknesses for each decade of age, by sex, and across racial groups using generalized estimating equation (GEE) models, accounting for clustering and adjusting for within-patient, intereye correlations. Change-point analyses were performed to determine at what age pRNFL and GCIPL thicknesses exhibit accelerated rates of decline. RESULTS: The healthy control cohort (n = 546) was 54% male and had a wide distribution of ages, ranging from 18 to 87 years, with a mean (SD) age of 39.3 (14.6) years. Based on 346 control participants at a single site, the conversion equation for pRNFL was Cirrus = -5.0 + (1.0 × Spectralis global value). Based on 228 controls, the equation for GCIPL was Cirrus = -4.5 + (0.9 × Spectralis global value). Standard error was 0.02 for both equations. After the age of 40 years, there was a decline of -2.4 μm per decade in pRNFL thickness ( P < 0.001, GEE models adjusting for sex, race, and country) and -1.4 μm per decade in GCIPL thickness ( P < 0.001). There was a small difference in pRNFL thickness based on sex, with female participants having slightly higher thickness (2.6 μm, P = 0.003). There was no association between GCIPL thickness and sex. Likewise, there was no association between race/ethnicity and pRNFL or GCIPL thicknesses. CONCLUSIONS: A conversion factor may be required when using data that are derived between different SD-OCT platforms in clinical trials and observational studies; this is particularly true for smaller cross-sectional studies or when a consistent segmentation algorithm is not available. The above conversion equations can be used when pooling data from Spectralis and Cirrus SD-OCT devices for pRNFL and GCIPL thicknesses. A faster decline in retinal thickness may occur after the age of 40 years, even in the absence of significant differences across racial groups.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,009
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 enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,021

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,009
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
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 Opus0,101
Tête enseignante GPT0,386
Écart entre enseignants0,285 · 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

Citations19
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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