Retinal Vascular Density Change in Patients With Aortic Valve Regurgitation
Notice bibliographique
Résumé
Background: The aim of this study was to assess retinal vessel density in the superficial capillary plexus layer, deep capillary plexus layer and choriocapillaris plexus layer in patients with aortic valve regurgitation (AR) using optical coherence tomography angiography (OCTA). Methods: Thirty-eight healthy participants (group 1) and 38 patients with AR (group 2) were assessed for this study. Diagnosis of AR is made by transthoracic echocardiography (TTE). Severity of AR was assessed according to values in the 2014 American Heart Association/American College of Cardiology (AHA/ACC) valve guideline. Superficial capillary plexus density (SCPD), deep capillary plexus density (DCPD) and choriocapillaris plexus density (CCPD) were analyzed between groups using OCTA. Results: SCPD measurements were found to be decreased in the nasal, inferior and central regions of patients with AR (P ≤ 0.05). DCPD measurements were found to be decreased in the nasal and inferior regions of patients with AR (P ≤ 0.05). CCPD measurements were found to be decreased in the inferior and central regions of patients with AR (P ≤ 0.05). In patients with AR, CCPD measurements were significantly decreased in the inferior region compared to the control group. Central macular thickness was found to be significantly decreased in the patients with AR. Conclusions: Patients with AR showed decreased flow density compared with healthy controls. Retinal perfusion measured using OCTA in patients with AR may give an idea about microperfusion.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 ».