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Enregistrement W4385897960 · doi:10.1186/s12348-023-00342-5

Challenges in posterior uveitis—tips and tricks for the retina specialist

2023· review· en· W4385897960 sur OpenAlexaff
Manuel Paez-Escamilla, Sonny Caplash, Gagan Kalra, Jamie L. Odden, Danielle Price, Oscar C. Marroquin, Stephen Koscumb, Patrick W. Commiskey, Chad Indermill, Jerome Finkelstein, Anna G. Gushchin, Andreea Coca, Thomas R. Friberg, Andrew W. Eller, Denise Gallagher, Jean C. Harwick, Evan L. Waxman, Jay Chhablani, Gabrielle R. Bonhomme, Colin Prensky, Alexander J. Anetakis, Joseph N. Martel, Erika Massicotte, Raphaëlle Orès, Jean‐François Girmens, Thomas M. Pearce, José‐Alain Sahel, Kunal K. Dansingani, Mark Westcott, Marie‐Hélène Errera

Notice bibliographique

RevueJournal of Ophthalmic Inflammation and Infection · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Diseases and Behçet’s Syndrome
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Institutes of HealthResearch to Prevent BlindnessEye and Ear Foundation of Pittsburgh
Mots-clésMedicineOphthalmologyRetinaOptometryUveitisNeurosciencePsychology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Posterior uveitis is a common chorioretinal pathology affecting all ages worldwide and is a frequent reason for referral to the retina clinic. The spectrum of etiologies for uveitis is very broad and includes infectious and auto-immune diseases. Inflammation can be confined to the eye or may be a part of systemic disease. A useful outline is therefore proposed to aid in the correct diagnosis of these challenging entities. The situation is further complicated by the fact that many neoplastic conditions resemble features of posterior uveitis; they are known as "masqueraders of uveitis". Here, we summarize different posterior uveitides that present with rare findings, along with masqueraders that can be difficult to distinguish. These conditions pose a diagnostic dilemma resulting in delay in treatment because of diagnostic uncertainty. METHODS: An extensive literature search was performed on the MEDLINE/PUBMED, EBSCO and Cochrane CENTRAL databases from January 1985 to January 2022 for original studies and reviews of predetermined diagnoses that include posterior uveitic entities, panuveitis and masquerade syndromes. RESULTS: We described conditions that can present as mimickers of posterior uveitis (i.e., immune check-points inhibitors and Vogt-Koyanagi-Harada-like uveitis; leukemia and lymphoma associated posterior uveitis), inflammatory conditions that present as mimickers of retinal diseases (i.e., Purtscher-like retinopathy as a presentation of systemic lupus erythematosus; central serous chorioretinopathy masquerading inflammatory exudative retinal detachment), and uveitic conditions with rare and diagnostically challenging etiologies (i.e., paradoxical inflammatory effects of anti-TNF-α; post vaccination uveitis; ocular inflammation after intravitreal injection of antiangiogenic drugs). CONCLUSION: This review of unique posterior uveitis cases highlights the overlapping features of posterior uveitis (paradoxical inflammatory effects of anti -TNF α and uveitis; Purtscher-like retinopathy as a presentation of systemic lupus erythematosus, …) and the nature of retinal conditions (ischemic ocular syndrome, or central retinal vein occlusion, amyloidosis, inherited conditions like retinitis pigmentosa, autosomal dominant neovascular inflammatory vitreoretinopathy (ADNIV), etc.…) that may mimic them is represented. Careful review of past uveitis history, current medications and recent vaccinations, detailed examination of signs of past or present inflammation, eventually genetic testing and/ or multimodal retinal imaging (like fluorescein angiography, EDI-OCT, OCT-angiography for lupus Purtscher-like retinopathy evaluation, or ICG for central serous retinopathy, or retinal amyloid angiopathy) may aid in correct diagnosis.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,034

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0060,004
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0040,014
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0060,007
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,002

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 Opus0,144
Tête enseignante GPT0,381
Écart entre enseignants0,237 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations14
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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