OCT and OCTA in dysthyroid optic neuropathy: a systematic review and meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To explore the current research about the role of optical coherence tomography (OCT) and optical coherence tomography angiography (OCTA) in dysthyroid optic neuropathy (DON). METHODS: Studies in the literature that focused on OCT, OCTA and DON were retrieved by searching PubMed, EMBASE, Cochrane databases and Clinical Trial before 20 June 2023. The methodological quality was assessed using the Newcastle-Ottawa scale. The quantitative calculation was performed using Review Manager V.5.3. RESULTS: Twelve studies met the eligibility criteria and were included. DON group presented lower macular ganglion cell complex in the overall, superior and inferior hemifields compared with the non-DON group. Furthermore, the ganglion cell layer and inner plexiform layer in DON group was thinner in contrast to the non-DON group. The optic nerve head vessel density was lower in the DON group than that in the non-DON group. A reduction of radial peripapillary capillary vessel density could be seen in the DON group than the non-DON group in overall, inside disc, peripapillary, superior-hemifield, temporal and nasal. Besides, the macular superficial retinal capillary layer of non-DON and DON is lower than the healthy control group. CONCLUSIONS: This study supported the potential value of OCT and OCTA metrics as novel biomarkers of DON. Ophthalmologists should comprehensively consider the retinal structure and microvasculature in dealing with DON. ETHICS AND DISSEMINATION: This systematic review included data from published literature and was exempt from ethics approval. Results would be disseminated through peer-reviewed publication and presented at academic conferences engaging clinicians. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42023414907.
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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 | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,021 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 découle