Retinal microvascular phenotypes can track small vessel disease burden and CPAP treatment effectiveness in obstructive sleep apnea
Notice bibliographique
Résumé
visualization of the retinal microvasculature that is developmentally related to the brain and can offer insight on cerebrovascular health. We investigated retinal phenotypes and neuroimaging markers of small vessel disease (SVD) in individuals with obstructive sleep apnoea (OSA). We enrolled 44 participants (mean age 50.1 ± SD 9.1 years) and performed OCT-A imaging before and after continuous positive airway pressure (CPAP) therapy. Pre-treatment analyses using a generalized estimating equations model adjusted for relevant covariates, revealed perivascular spaces (PVS) volume in basal ganglia associated with greater foveal vessel density (fVD) (p-value < 0.001), and smaller foveal avascular zone area (p-value = 0.01), whereas PVS count in centrum semiovale associated with lower retinal vessel radius (p-value = 0.02) and higher vessel tortuosity (p-value = 0.01). A reduction in retinal vessel radius was also observed with increased OSA severity (p-value = 0.05). Post-treatment analyses showed greater CPAP usage was associated with a decrease in fVD (p-value = 0.02), and increased retinal vessel radius (p-value = 0.01). The findings demonstrate for the first time the potential use of OCT-A to monitor CPAP treatment and its possible impact on both retinal and brain vascular health.
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 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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».