Optical Coherence Tomography Based Choroidal Thickness and Its Determinants in Healthy Saudi Population: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Purpose To study choroidal thickness (CT) and its determinants based on optical coherence tomography (OCT) in the healthy adult Saudi population. Materials and methods This cross-sectional study was conducted in 2021 at a tertiary eye hospital in Saudi Arabia. The autorefractor-based refractive status (spherical equivalent) of each eye was documented. CT was measured from the enhanced depth OCT images at the fovea to the 1500 µm nasal and temporal to the fovea. CT was defined as the distance from a hyper-reflective line representing retinal pigment epithelium (RPE)-Bruch's membrane to the choroid-scleral junction. The CT was correlated with demographic and other variables. Results The study sample included 288 eyes of 144 participants (mean age 31.5±8.3 years; males 94, 65.3%). Emmetropia, myopia, and hypermetropic spherical equivalent were noted in 53 (18.4%), 152 (52.5%), and 83 (28.8%) eyes, respectively. The mean sub-foveal (SFCT), nasal, and temporal CT were 329.4±56.7μm, 302.3±63.5 μm, and 312.8± 56.7μm, respectively. CT varied significantly by location (p <0.001). CT was negatively correlated with age (r = -0.177, P <0.001). CT in emmetropic and myopic eyes was 319.7±53 μm and 313.1±53 μm, respectively. The difference in CT based on refractive status (p = 0.49) or sex was non-significant (p = 0.6). Regression analysis suggested that age (p <0.001), refractive error (p = 0.02), scanning time (p <0.001), and scanning location (p = 0.006) were significant predictors of CT. Conclusion CT measurements of the eyes of healthy Saudis can be used as reference values for studies evaluating CT changes due to various chorioretinal diseases.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 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 ».