Risk Factors and Visual Sequel of Non-Arteritic Ischemic Optic Neuropathy in Saudi Arabia
Notice bibliographique
Résumé
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.
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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 ».