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Enregistrement W4389849362 · doi:10.1016/j.jcjo.2023.11.015

Extraocular muscle enlargement in dysthyroid optic neuropathy

2023· article· en· W4389849362 sur OpenAlexvenueno aff
Khizar Rana, Devanshu Garg, Lee Shien S. Yong, Carmelo Macri, Jessica Y. Tong, Sandy Patel, James Slattery, Weng Onn Chan, Garry Davis, Dinesh Selva

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Ophthalmology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOphthalmology and Eye Disorders
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésExtraocular musclesOptic neuropathyMedicineOphthalmologyOptic nerveAnatomy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

ObjectiveTo investigate extraocular muscle volumes in thyroid eye disease (TED) patients with and without dysthyroid optic neuropathy (DON).DesignRetrospective cohort study.ParticipantsTED patients who had computed tomography of the orbits.MethodsThe extraocular muscles were manually segmented in consecutive axial and coronal slices, and the volume was calculated by summing the areas in each slice and multiplying by the slice thickness. Data were collected on patient demographics, disease presentation, thyroid function tests, and antibody levels.ResultsImaging from 200 orbits was evaluated. The medial rectus, lateral rectus, superior muscle group, inferior rectus, and superior oblique volumes were significantly greater in orbits with DON compared with TED orbits without DON (p < 0.01 for all). There was no significant difference in the inferior oblique muscle volume (p = 0.19). Increase in volume of the superior oblique muscle showed the highest odds for DON. Each 100 m3 increase in superior oblique, lateral rectus, inferior rectus, medial rectus, and superior muscle group volume was associated with 1.58, 1.25, 1.20, 1.16, and 1.14 times increased odds of DON.ConclusionAll extraocular muscle volumes except for the inferior oblique were significantly greater in DON patients. Superior oblique enlargement was associated with the highest odds of DON, suggesting superior oblique enlargement to be a novel marker of DON.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesCharge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,388
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,258 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations8
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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