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Enregistrement W4402622567 · doi:10.1167/tvst.13.9.23

Lamina Cribrosa Microstructure in Nonhuman Primates With Naturally Occurring Peripapillary Retinal Nerve Fiber Layer Thinning

2024· article· en· W4402622567 sur OpenAlexafffund
Palaiologos Alexopoulos, Arthur Gustavo Fernandes, Zeinab Ghassabi, Ronald Zambrano, Anse Vellappally, Eitan Shemuelian, TingFang Lee, Jiyuan Hu, Armando Burgos-Rodriguez, Melween I. Martínez, Joel S. Schuman, Amanda Melin, James P. Higham, John Danias, Gadi Wollstein

Notice bibliographique

RevueTranslational Vision Science & Technology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensAlberta Children's HospitalAlberta Health ServicesUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNational Eye InstituteNational Institutes of HealthMassachusetts Eye and EarMassachusetts Institute of TechnologyNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaBrightFocus FoundationGlaucoma Research Foundation
Mots-clésNerve fiber layerLaminaRetinalAnatomyGlaucomaNerve fiberMedicineRetinaOphthalmologyBiologyNeuroscience

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose: The lamina cribrosa (LC) is hypothesized to be the site of initial axonal damage in glaucoma with the circumpapillary retinal nerve fiber layer thickness (RNFL-T) widely used as a standard metric for quantifying the glaucomatous damage. The purpose of this study was to determine in vivo, 3-dimensional (3D) differences in the microstructure of the LC in eyes of nonhuman primates (NHPs) with naturally occurring glaucoma. Methods: Spectral-domain optical coherence tomography (OCT) scans (Leica, Chicago, IL, USA) of the optic nerve head were acquired from a colony of 50 adult rhesus monkeys suspected of having high prevalence of glaucoma. The RNFL-T was analyzed globally and in quadrants using a semi-automated segmentation software. From a set of 100 eyes, 18 eyes with the thinnest global RNFL-T were selected as the study group and 18 eyes with RNFL-T values around the 50th percentile were used as controls. A previously described automated segmentation algorithm was used for LC microstructure analysis. Parameters included beam thickness, pore diameter and their ratio (beam-to-pore ratio [BPR]), pore area and shape parameters, beam and pore volume, and connective tissue volume fraction (CTVF; beam volume/total volume). The LC microstructure was analyzed globally and in the following volumetric sectors: quadrants, central and peripheral lamina, and three depth slabs (anterior, middle, and posterior). Results: Although no significant difference was detected between groups for age, weight, or disc size, the study group had significantly thinner RNFL than the control group (P < 0.01). The study group had significantly smaller global and sectoral pore diameter and larger BPR compared with the control group. Across eyes, the global RNFL-T was associated positively with pore diameter globally. BPR and CTVF were significantly and negatively associated with the corresponding RNFL-T in the superior quadrant. Conclusions: Global and sectoral microstructural differences were detected when comparing thin and normal RNFL-T eyes. Whether these LC differences are the cause of RNFL damage or the result of remodeling of the LC requires further investigation. Translational Relevance: Our findings indicate structural alterations in the LC of NHP exhibiting natural thinning of the RNFL, a common characteristic of glaucomatous damage.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,294 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations4
Publié2024
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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