Macular thickness and vascular density assessment using optical coherence tomography and optical coherence tomography angiography imaging in iron ore mine personnel
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: To assess macular anatomical and vascular parameters in individuals working in iron ore mines using Optical Coherence Tomography (OCT) and Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) imaging to explore potential correlations between this occupational exposure and retinal changes. METHODS: Individuals from the Sangan iron ore mine in Iran were included in a comparative cross-sectional observational study. An age-matched normal control group was selected from healthy participants employed at Mashhad University of Medical Sciences. Following thorough medical evaluations, participants underwent OCT and OCTA imaging. The macular thickness profile, vessel density (VD) of the superficial (SCP) and deep retinal capillary plexus (DCP), and the area of the foveal avascular zone (FAZ) were measured in our cases and compared with age-matched normal controls. RESULTS: One hundred and one individuals, with an average age of 38.3 ± 5.59 years in the case group and 38.5 ± 5.59 years in the control group, were enrolled in the study. The difference in mean foveal thickness between cases (50.75 ± 9.13) and normal controls (50.38 ± 8.29) was not statistically significant (p = 0.758). Similarly, the mean VD in SCP and DCP for the case group (49.08 ± 2.20 and 49.32 ± 2.42, respectively) and the control group (49.45 ± 3.54 and 49.36 ± 3.97) did not show significant differences. Additionally, there were no significant changes (p-value > 0.05) in macular thickness and VD in other retinal regions when comparing the case and control groups. CONCLUSION: The research did not establish a significant association between occupational exposure in an iron ore mine and retinal structural changes or alterations in macular VD.
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 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 | 0,000 |
| 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 ».