Macular fibrosis in neovascular AMD: inter-reader and intermodality variability across four imaging modalities
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess inter-reader and intermodality variability in quantifying macular fibrosis in patients with neovascular age-related macular degeneration (AMD) using 4 imaging modalities: color fundus photography (CFP), near-infrared reflectance (NIR), structural optical coherence tomography (OCT), and MultiColor imaging. DESIGN: Prospective, cross-sectional case series. PARTICIPANTS: Thirty eyes of 30 patients with neovascular AMD and macular fibrosis, previously treated with anti-vascular endothelial growth factor therapy. METHODS: Imaging was performed using CFP, NIR, structural OCT, and MultiColor modalities. Two masked graders evaluated the size of macular fibrosis using each modality. The study assessed inter-reader agreement using the intraclass correlation coefficient (ICC), coefficient of variation (CV), and 95% coefficient of repeatability. Intermodality variability was analyzed using repeated measures ANOVA and pairwise comparisons. RESULTS: Structural OCT demonstrated the highest inter-reader agreement (ICC = 0.983; CV = 0.04), while NIR exhibited the lowest (ICC = 0.461; CV = 0.26). The median macular fibrosis size was largest on structural OCT (4.87 mm²) and smallest on MultiColor imaging (2.03 mm²). Significant differences were observed between imaging modalities, with fibrosis measurements from different modalities not consistently comparable. CONCLUSIONS: Structural OCT is the most reliable modality for quantifying macular fibrosis in neovascular AMD. The observed intermodality variability highlights the need for standardized criteria in fibrosis assessment across imaging techniques, as differences can impact clinical interpretation and management.
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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 | 0,023 | 0,045 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 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 ».