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Enregistrement W4414462540 · doi:10.1136/svn-2025-004139

Macular choriocapillaris perfusion area: a potential biomarker of mild cognitive impairment in patients with cerebral small vessel disease

2025· article· en· W4414462540 sur OpenAlexaboutno aff
Weitao Yu, Zeqi Shen, W H Zhang, Mengmeng Yue, Jiawei Ye, Wanmao Ni, Panpan Shen, Lijie Han, Shunyuan Guo, Jie Zheng, Yu Liang, Faliang Gao, Yu Geng, Chaoyang Hong, Sheng Zhang

Notice bibliographique

RevueStroke and Vascular Neurology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Imaging and Analysis
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésBiomarkerPerfusionCognitive impairmentDiseasePerfusion scanningImaging biomarker

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Aim To develop and validate retinal vascular biomarkers for detecting mild cognitive impairment (MCI) in cerebral small vessel disease (CSVD) using swept-source optical coherence tomography angiography (SS-OCTA). Methods Participants with MCI and normal cognition were prospectively enrolled from two ongoing cohorts (Dream-10 and FRESH-CSVD; NCT06164262 and NCT06431711 ). All participants underwent SS-OCTA and structural MRI (S-MRI). Individuals with Alzheimer’s disease were excluded based on plasma biomarkers. Participants were split into development (January–August 2024) and temporal validation (September 2024–January 2025) cohorts. Feature selection was conducted using least absolute shrinkage and selection operator regression, followed by receiver operating characteristic analyses. Results A total of 209 participants were included, with 48.8% (102/209) diagnosed with MCI. In the development cohort (n=136), the 3–6 mm macular choriocapillaris perfusion area (CCPA) of the left eye (oculus sinister, OS) showed superior diagnostic accuracy for MCI (AUC=0.906), outperforming S-MRI markers (all p < 0.05). Temporal validation confirmed diagnostic accuracy (AUC 0.902; sensitivity 88.6%, specificity 81.3%) with minimal performance drift (ΔAUC 0.002). Adding S-MRI markers did not significantly enhance diagnostic performance (p>0.05). Both 0–3 and 3–6 mm OS macular CCPA were significantly associated with cognitive decline (Mini-Mental State Examination, Montreal Cognitive Assessment and Clinical Dementia Rating Sum of Boxes; all p < 0.01), and mediation analyses suggested partial effects through white matter hyperintensity volume and right choroid plexus volume ratio. Conclusion SS-OCTA-derived macular CCPA, especially in the 3–6 mm OS region, may serve as a promising and non-invasive biomarker for CSVD-related MCI. Further multicentre studies are needed to establish its 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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,217 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2025
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