Optic nerve head alterations after COVID-19: an optical coherence tomography angiography-based longitudinal study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To evaluate longitudinal changes in peripapillary vessel density (VD) following coronavirus disease 2019 (COVID-19) using optical coherence tomography angiography. METHODS: As part of a prospective longitudinal observational study, we studied healthy individuals with a history of mild COVID-19 confirmed via real-time polymerase chain reaction. After recovery, we used the Optovue RTVue XR Avanti machine to perform optic nerve head (ONH) imaging. We also assessed the VD of all vessels and of small vessels in the disc and the radial peripapillary capillary (RPC) network at 1 and 3 months post-recovery. RESULTS: We included 17 patients (34 eyes; mean age: 36.9 ± 10.2 years, range: 24-62 years) who had recovered from COVID-19. No changes were observed in the ONH parameters. However, there was a noticeable trend of increased small vessel VD values in the RPC. These increases were significant for the peripapillary whole, superior hemifield, inferior-temporal, temporal-superior, and superior-temporal small vessels. Moreover, the evaluation of all vessel VD values in the RPC revealed a significant decrease in the inside disc and a significant increase in a grid-based inferior region. CONCLUSION: COVID-19 may affect VD of the RPC in the ONH, and should be considered in ONH evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,003 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 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 tête enseignante, 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 ».