Editorial: Advances in the research of diabetic retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
Advances in the research of diabetic retinopathyDiabetes remains a planetary crisis with its prevalence estimated to increase by nearly 50% in the next 25 years (1, 2) One of the main challenges for the diabetic patients is the development of chronic complications, leading to end organ damage.Chronic diabetic complications are a major cause of mortality and morbidity for the people living with diabetes.Retinal damage in diabetics, also known as diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of blindness in working-aged adults (3, 4).Although DR begins with asymptomatic hyperglycemic damage to the retinal microvasculature, in particularly endothelial cells, it eventually causes a symphony of abnormalities at various levels, creating cellular dysfunction and damage, ultimately leading to functional and structural changes in the retina that result in vision impairment and blindness (5-7).Current treatment approaches serve as band-aid solutions that address the root of the problem in a very limited perspective (8, 9).To develop a solid preventive and therapeutic approach for DR, a better understanding of this disease is essential.This Research Topic presents a large number of articles including original research as well as review to improve our understanding of DR.The specific topics represent various levels of complexities.The publications address issues ranging from the molecular level to cellular level to animal levels and finally to DR patients.The articles investigate and discuss specific pathogenetic mechanisms, effects of current treatment modalities and treatment outcomes.It was also to be noted that this collection also identifies potential upcoming treatment modalities and diagnostic approach using various RNA molecules as well as application of artificial intelligence and machine learning for DR diagnosis and assessment of prognosis.Among the review topics Zhang et al. compared effectiveness of panretinal photocoagulation alone along with in combination of anti VEGF treatment.Guo et al. discussed uric acid abnormalities, an understudied area in DR.Similarly, Zheng et al. reviewed another relatively unappreciated topic, i.e, relationship of sleep quality with risk Frontiers in Endocrinology frontiersin.
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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 | 0,005 | 0,016 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,002 |
| Communication savante | 0,006 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,010 | 0,015 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 0,024 |
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 ».