Photoreceptor Characteristics in Diabetic Retinopathy vs Controls Using Adaptive Optics Imaging: Systematic Review
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess the differences in morphological photoreceptor outcomes measured using adaptive optics (AO)–assisted imaging between individuals with diabetes or prediabetes and healthy controls. Methods: A systematic search was conducted across MEDLINE, Embase, and Cochrane databases from January 2000 to June 2023. Studies that used AO-assisted imaging modalities to quantitatively compare photoreceptor outcomes in patients with diabetes or prediabetes with healthy controls were included. Results: Eleven studies consisting of 551 eyes were included. Most studies reported significant differences in photoreceptor outcomes between diabetic and healthy populations, particularly as diabetic retinopathy (DR) severity increased. Cone regularity was the most sensitive parameter for detecting significant differences between groups. AO imaging was less reliable in distinguishing individuals with diabetes without DR or with mild DR severity from controls. Conclusions: AO imaging showed promise in detecting significant differences associated with diabetes and DR, in particular with increasing disease severity. Further research is warranted to assess AO’s utility as a diabetes and DR screening tool. Standardizing imaging protocols in future studies is recommended to allow for more direct quantitative comparisons. These findings highlight the current evidence on photoreceptor changes in patients with diabetes and the potential of AO in advancing diabetic eye care.
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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 | 0,003 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».