Association of Optical Coherence Tomography Angiography Biomarkers with Fluorescein Angiography Retinal Inflammation Scores in Behcet’s Retinal Vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate the association of macular vessel density (VD) and foveal avascular zone (FAZ) parameters with the severity of retinal inflammation in patients with Behcet's retinal vasculitis. METHODS: In this prospective study, consecutive patients with Behcet's uveitis who had fluorescein angiography (FA)-proven retinal vasculitis underwent concurrent OCTA and FA imaging. Severity of retinal inflammation was quantitatively evaluated using our previously devised FA scoring system. Fovea-centered 6 × 6 mm spectral-domain OCTA scans were acquired, and VD of superficial vascular complex (SVC), deep vascular complex (DVC) and retina were measured for different measurement zones based on the ETDRS grid. FAZ area and perimeter were also measured. RESULTS: > 0.05). There was a significant negative association between superficial, deep and retina VD in all measurement zones except the fovea, with FA scores. This negative association was stronger in the DVC. Accordingly, greater deep VD in parafovea (B = -0.93; 95% CI -1.34 to -0.53), perifovea (B = -0.70; 95% CI -1.06 to -0.34) and whole ETDRS grid (B = -0.80; 95% CI -1.18 to -0.41) were associated with lower FA retinal inflammation scores. CONCLUSION: Greater macular vessel density is associated with lower retinal inflammation in patients with Behcet's retinal vasculitis in non-ischemic stages. The deep vascular complex is more severely affected in these patients. OCTA biomarkers have shown promising results for detecting microvascular changes in retinal inflammation.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».