Retinal Nerve Fiber Layer Thickness in Patients with Schizophrenia and Its Relation with Cognitive Impairment
Notice bibliographique
Résumé
Background: Schizophrenia is a chronic severe mental illness with heterogeneous clinical presentation, course, and outcome. Cognitive impairment is one of its core features. Retinal nerve fiber layer (RNFL) imaging using OCT (optical coherence tomography) could provide easy access for in vivo imaging of the retina, rendering it as a “window to the brain.” Studies done on schizophrenia have shown RNFL thinning. This study attempts to look into the association between cognitive impairment, disease duration, and RNFL abnormality in patients with schizophrenia using OCT. Methods: Patients diagnosed with schizophrenia meeting DSM 5 (Diagnostic and Statistical Manual of Mental Disorders) criteria and who were confirmed to be in remission for at least six months clinically and scoring less than three on PANSS-8 (positive and negative symptom scale-8) remission scale were included. They were administered the Montreal Cognitive Assessment Scale (MoCA) for cognitive assessment. RNFL measures were taken using spectral domain-OCT. Variables were compared using Pearson’s correlation test, one-way ANOVA test, and independent t-test as appropriate. Results: A total of 36 patients were studied. MoCA scores and RNFL thickness showed a positive correlation. Patients with schizophrenia had reduced average RNFL thickness and reduced RNFL thickness in superior, inferior, and temporal quadrants. Average RNFL thickness, Superior and inferior quadrant RNFL thickness showed a positive correlation with MoCA scores. No correlation was obtained between macular volume, macular thickness, duration of illness, and MoCA scores. Conclusion: Patients with schizophrenia have reduced average RNFL thickness. Patients with low MoCA scores have RNFL thinning.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 ».