The association between retina thinning and hippocampal atrophy in Alzheimer’s disease and mild cognitive impairment: a meta-analysis and systematic review
Notice bibliographique
Résumé
Introduction The retina is the “window” of the central nervous system. Previous studies discovered that retinal thickness degenerates through the pathological process of the Alzheimer’s disease (AD) continuum. Hippocampal atrophy is one of the typical clinical features and diagnostic criteria of AD. Former studies have described retinal thinning in normal aging subjects and AD patients, yet the association between retinal thickness and hippocampal atrophy in AD is unclear. The optical coherence tomography (OCT) technique has access the non-invasive to retinal images and magnetic resonance imaging can outline the volume of the hippocampus. Thus, we aim to quantify the correlation between these two parameters to identify whether the retina can be a new biomarker for early AD detection. Methods We systematically searched the PubMed, Embase, and Web of Science databases from inception to May 2023 for studies investigating the correlation between retinal thickness and hippocampal volume. The Newcastle-Ottawa Quality Assessment Scale (NOS) was used to assess the study quality. Pooled correlation coefficient r values were combined after Fisher’s Z transformation. Moderator effects were detected through subgroup analysis and the meta-regression method. Results Of the 1,596 citations initially identified, we excluded 1,062 studies after screening the titles and abstract (animal models, n = 99; irrelevant literature, n = 963). Twelve studies met the inclusion criteria, among which three studies were excluded due to unextractable data. Nine studies were eligible for this meta-analysis. A positive moderate correlation between the retinal thickness was discovered in all participants of with AD, mild cognitive impairment (MCI), and normal controls (NC) (r = 0.3469, 95% CI: 0.2490–0.4377, I2 = 5.0%), which was significantly higher than that of the AD group (r = 0.1209, 95% CI:0.0905–0.1510, I2 = 0.0%) (p < 0.05). Among different layers, the peripapillary retinal nerve fiber layer (pRNFL) indicated a moderate positive correlation with hippocampal volume (r = 0.1209, 95% CI:0.0905–0.1510, I2 = 0.0%). The retinal pigmented epithelium (RPE) was also positively correlated [r = 0.1421, 95% CI:(−0.0447–0.3192), I2 = 84.1%]. The retinal layers and participants were the main overall heterogeneity sources. Correlation in the bilateral hemisphere did not show a significant difference. Conclusion The correlation between RNFL thickness and hippocampal volume is more predominant in both NC and AD groups than other layers. Whole retinal thickness is positively correlated to hippocampal volume not only in AD continuum, especially in MCI, but also in NC. Systematic review registration https://www.crd.york.ac.uk/PROSPERO/ , CRD42022328088.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,026 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».