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Enregistrement W4411081279 · doi:10.1016/j.ajo.2025.05.051

Choriocapillaris in Age-Related Macular Degeneration: A Systematic Review of Optical Coherence Tomography Angiography–Based Assessments and Challenges in Standardization

2025· review· en· W4411081279 sur OpenAlexaff
Alessandro Berni, Claudio Foti, Lorena Ulla, Chinmayi Vyas, Jay Chhablani, Varun Chaudhary, Yousif Subhi, Giovanni Gregori, Ruikang K. Wang, Philip J. Rosenfeld, SriniVas R. Sadda, Francesco Bandello, Michele Reibaldi, Enrico Borrelli

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Ophthalmology · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensMcMaster University
Organismes subventionnairesJanssen PharmaceuticalsAllerganSamsungGenentechAstellas PharmaHeidelberg EngineeringApellis PharmaceuticalsRegeneron PharmaceuticalsUniversity of MiamiAlnylam PharmaceuticalsBiogenBayer HealthCareAlexion PharmaceuticalsVertex PharmaceuticalsColgate-Palmolive CompanyPfizerCarl Zeiss Meditec AGAmgen
Mots-clésStandardizationMedicineComputer scienceOperating system

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

TOPIC: This systematic review evaluates the methodologies used for assessing the choriocapillaris (CC) in age-related macular degeneration (AMD) using optical coherence tomography angiography (OCTA). It focuses on identifying methodological heterogeneity in imaging and analysis protocols and its implications for clinical and research applications. CLINICAL RELEVANCE: AMD is a leading cause of vision loss, and assessing CC perfusion provides critical insights into its pathophysiology. OCTA has emerged as a noninvasive imaging technique offering high-resolution visualization of the CC. However, variability in methodologies has hindered the standardization of CC assessments. Establishing consistent practices is essential for improving clinical and research outcomes in AMD management. DESIGN: Systematic review. METHODS: Studies included in this review were selected on the basis of eligibility criteria defined by the Population, Intervention, Comparator, Outcome, Study design framework. Participants included patients with early, intermediate, and late AMD. Interventions involved the use of OCTA for CC assessment, with no restrictions on device type or scan parameters. Comprehensive searches of MEDLINE, Web of Science Core Collection, and the Cochrane Library were conducted up to November 30, 2024. Data extractions and narrative synthesis focused on device types, scan protocols, segmentation techniques, compensation strategies, and quantitative metrics. RESULTS: A total of 102 studies, encompassing 4047 patients with AMD and 4415 eyes, were analyzed. Fifty-two studies used spectral-domain OCTA, and 49 studies used swept-source OCTA, with significant heterogeneity in segmentation boundaries and slab thickness (4.4-30 µm). Only 32 studies used compensation strategies to address signal attenuation under drusen. Quantitative metrics varied widely, with CC flow deficit percentage being the most common. However, inconsistencies in thresholding methods and lack of standardized Phansalkar radius reporting limited comparability. The review highlights gaps in reporting segmentation boundaries and compensation techniques, which impact the ability to assess the reliability of findings. CONCLUSIONS: This review underscores substantial variability in methodologies for CC assessment in AMD, highlighting the urgent need for standardized imaging protocols and analytical approaches. Despite advances in OCTA technology, inconsistencies in segmentation, thresholding, and compensation strategies challenge data reliability and reproducibility. Future research should prioritize methodological standardization to enhance comparability and clinical applicability.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,036
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,050

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,036
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,009
Bibliométrie0,0070,006
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,043
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,333 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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