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Enregistrement W4384038031 · doi:10.4103/jpbs.jpbs_215_23

Risk Factors and Visual Sequel of Non-Arteritic Ischemic Optic Neuropathy in Saudi Arabia

2023· article· en· W4384038031 sur OpenAlexaff
Othman Jarallah Al Jarallah, Wael A. Alsakran, Alberto Galvez

Notice bibliographique

RevueJournal of Pharmacy And Bioallied Sciences · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueIntraoperative Neuromonitoring and Anesthetic Effects
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineDiabetes mellitusOptic neuropathyAnterior ischemic optic neuropathyOphthalmologyGlaucomaVisual acuityRetrospective cohort studyPresentation (obstetrics)PopulationDiabetic retinopathyCase seriesOptic nervePediatricsSurgeryPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

A BSTRACT Objective: To provide the demographic data, risk factors, and visual prognosis of patients from a Saudi population diagnosed with non-arteritic anterior ischemic optic neuropathy (NAION). Materials and Methods: A retrospective observational case series of 120 patients (146 eyes) with NAION from the King Khaled Eye Specialist Hospital or King Abdulaziz University Hospital from 1998 to 2015. Patients with other retinal pathology or glaucoma were excluded from the study. Additionally, a subgroup analysis was performed to compare the long-term assessment between diabetic and non-diabetic patients and its effects on NAION. Results: The mean duration of follow-up was 1.7 ± 2.4 years. The mean age of the study population was 55.0 ± 10.1 years. NAION was present in the fellow eye of 26 patients, and the median time for involvement was less than 1 year from the presentation. There was no significant difference in the best-corrected visual acuity between diabetics and non-diabetics at presentation or last visit ( P = 0.868, P = 0.599, respectively). Conclusions: The majority of patients with NAION also had coexisting diabetes mellitus. Diabetes mellitus had no significant effect on NAION during the presentation, follow-up, and last visit.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,210
Score d'incertitude au seuil0,248

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,031
Tête enseignante GPT0,351
Écart entre enseignants0,320 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2023
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Résumé présentoui

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