OPTICAL COHERENCE TOMOGRAPHY AND COGNITIVE IMPAIRMENT IN BUENOS AIRES, ARGENTINA
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background The search for biomarkers for the early detection of mild cognitive impairment (MCI) and dementia continues, including ocular markers. An association between neurodegenerative diseases with thinning of optic nerve fiber layers (NFL), macular thickness (MT) and choroidal vessels has been shown by means of optical coherence tomography (OCT), since these structures correspond embryologically to the same origin. In this research we present our data from a population with mild cognitive impairment and dementia and the OCT findings. Method We carried out an observational, analytical, cross‐sectional study, comparing the OCT parameters (macular thickness and choroidal thickness) between people with cognitive impairment and a control group of patients treated in the Neurology and Ophthalmology services of the Italian Hospital from Buenos Aires between the years 2009 and 2019. The results were analyzed using the Kruskal‐Wallis and Wilcoxon test using the STATA v14 software Result We included 26 patients with MCI, 21 with dementia and a control group of 30 patients. Regarding the main objective, the measurement of macular thickness, we found statistically significant differences only in the quadrants according to ETDRS (Early Treatment Diabetic Retinopathy Study) greater than 3 mm and in the nasal one, 6 mm, both in the right eye (p < 0.02), finding very similar thickness values in the remaining quadrants. We were also unable to find differences in choroidal thickness between the groups under study (p0.27 in RE and p0.25 in LE) Conclusion In our study, we were unable to determine the association of cognitive impairment with significant thinning of the retinal macular thickness and choroidal thickness, either in early stages or in dementia, not knowing if this result derives from the way in which patients were selected or if there is another factor. It seems relevant to us to present these negative data and to propose future studies to clarify these results
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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) | 0,001 | 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 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 ».