Quantitative detection of macular microvascular abnormalities identified by optical coherence tomography angiography in different hematological diseases
Notice bibliographique
Résumé
It is now understood that hematological diseases can have detrimental effects on the retina, reducing retinal capillaries, compromising visual function, and potentially causing irreversible visual impairment. Over the years, there has been limited research on macular microvascular abnormalities, such as changes in vessel density and the foveal avascular zone (FAZ) and variations in the severity of these effects across different types of blood disorders. This study aims to quantitatively assess the impact of various hematological disorders on the retina using optical coherence tomography angiography (OCTA). Compared with healthy eyes, patients with different blood diseases exhibited reductions in linear vessel density (LVD), perfusion vessel density (PVD), FAZ area, and FAZ perimeter. Notably, patients with erythrocyte diseases showed more significant abnormalities in LVD and PVD, while patients with lymphocytic diseases demonstrated more pronounced abnormalities in the FAZ area and perimeter. OCTA imaging could potentially reflect changes of the retinal microvascular of patients with hematological diseases and may serve as a valuable tool for distinguishing abnormalities affecting different blood cell lines. This approach offers a novel avenue for assessing, treating, and monitoring blood disorders.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 ».