Preliminary Report on Optical Coherence Tomography Angiography Biomarkers in Non-Responders and Responders to Intravitreal Anti-VEGF Injection for Diabetic Macular Oedema
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To identify optical coherence tomography angiography (OCTA) biomarkers in patients who were treated for diabetic macular oedema (DME) with intravitreal anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) injections and compare the OCTA parameters between responders and non-responders. Methods: A retrospective cohort study of 61 eyes with DME who received at least one intravitreal anti-VEGF injection was included between July 2017 and October 2020. The subjects underwent a comprehensive eye examination followed by an OCTA examination before and after intravitreal anti-VEGF injection. Demographic data, visual acuity, and OCTA parameters were documented, and further analysis was performed pre- and post-intravitreal anti-VEGF injection.Results: Out of 61 eyes which underwent intravitreal anti-VEGF injection for diabetic macular oedema, 30 were responders (group 1) and 31 were non-responders (group 2). We found that the responders (group 1) had a higher vessel density in the outer ring that was statistically significant (p = 0.022), and higher perfusion density was noted in the outer ring (p = 0.012) and full ring (p = 0.044) at levels of the superficial capillary plexus (SCP). We also observed a lower vessel diameter index in the deep capillary plexus (DCP) in responders when compared to non-responders (p < 0.00). Conclusion: The evaluation of SCP in OCTA in addition to DCP can result in a better prediction of treatment response and early management in diabetic macular oedema.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 ».