Prevalence and risk factors for age-related macular degeneration in a population-based cohort study of older adults in Northern Ireland using multimodal imaging: NICOLA Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To report prevalence and risk factor associations for age-related macular degeneration (AMD) and AMD features from multimodal retinal grading in a multidisciplinary longitudinal population-based study of aging in Northern Ireland. STUDY DESIGN: Population-based longitudinal cohort study. METHODS: Retinal imaging at the Norther Ireland Cohort for the Longitudinal Aging Study health assessment included stereo Colour Fundus Photography (CFP) (Canon CX-1, Tokyo, Japan) and Spectral-Domain Optical Coherence Tomography (SD-OCT) ((Heidelberg Retinal Angopgraph (HRA)+OCT; Heidelberg Engineering, Heidelberg, Germany). Medical history and demographic information was obtained during a home interview. Descriptive statistics were used to describe the prevalence of AMD and individual AMD features. Multiple imputation followed by multiple regression modelling was used to explore risk factor associations including relationships with AMD genetic risk score. RESULTS: Retinal images from 3386 participants were available for analysis. Mean age of the sample was 63.4 (SD 9.01, range: 36-99). Population weighted prevalence of AMD using colour grading in those over 55 years was: no drusen: 6 0.4%; drusen <63 μm: 15.9%; drusen 63-125 µm: 13.7%; drusen >125 µm or pigmentary changes: 8.3%; late AMD: 1.6%. Prevalence of AMD features in those over 55 years was: OCT drusen 27.5%, complete outer retinal pigment epithelium and outer retinal atrophy (cRORA) on OCT was 4.3%, reticular drusen 3.2% and subretinal drusenoid deposits 25.7%. The genetic risk score was significantly associated with drusen and cRORA but less so for SDD alone and non-significant for hyperpigmentation or vitelliform lesions. CONCLUSIONS: Multimodal imaging-based classification has provided evidence of some divergence of genetic risk associations between classical drusen and SDD. Our findings support an urgent review of current AMD severity classification systems.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».