The role of optical coherence tomography angiography in assessing diabetic choroidopathy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of vision impairment worldwide, affecting both retinal and choroidal vasculature. While advances in imaging technology, particularly optical coherence tomography angiography (OCTA), provide new opportunities to assess choroidal changes in diabetic patients, the role of OCTA in early diagnosis and monitoring of diabetic choroidopathy remains unclear. OBJECTIVE: This review aims to evaluate the potential role of OCTA in diagnosing and monitoring diabetic choroidopathy. METHODS: A systematic review was conducted following Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) 2020 guidelines. Databases including PubMed, Embase, Cochrane Library, Google Scholar, ISI, and Scopus were searched for studies on diabetic choroidopathy assessed by OCTA. Studies included were peer-reviewed, published in English, and excluded case reports, conference proceedings, and studies on treated DR patients. Two independent reviewers screened articles for eligibility based on predefined criteria. RESULTS: OCTA allows for non-invasive, high-resolution visualization of retinal and choroidal microvasculature, providing both qualitative and quantitative data. The majority of studies indicate a significant decrease in choroidal perfusion parameters in diabetic patients without DR compared to healthy controls. Conflicting evidence exists regarding the correlation between choriocapillaris flow reduction and DR severity. OCTA may also predict changes in visual function related to choroidal perfusion, though it cannot fully replace clinical examinations. CONCLUSIONS: OCTA is a valuable tool for early detection and monitoring of diabetic choroidopathy. However, its role is limited by variability in findings and its inability to detect certain features of diabetic microangiopathy. Further studies are needed to clarify its clinical utility and standardize assessment methods.
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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) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».