RNFL Thickness in a Population-Based Cohort: The Canadian Longitudinal Study on Aging M2M (Machine-to-Machine) Study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate factors associated with retinal nerve fiber layer (RNFL) thickness in the Canadian Longitudinal Study on Aging (CLSA) using the Machine-to-Machine (M2M) deep learning model applied to fundus photographs. DESIGN: Cross-sectional study. SUBJECTS: Participants from the baseline Comprehensive Cohort of the CLSA. METHODS: This study included 28,114 CLSA participants aged 45 to 85 years with gradable baseline fundus photographs. The M2M model, trained on optical coherence tomography (OCT) data, was applied to estimate RNFL thickness from disc-centered fundus images. For participants with images from both eyes, the mean RNFL thickness of the 2 eyes was used. Associations between M2M-predicted RNFL thickness and age, sex, ethnicity/race, and self-reported glaucoma were analyzed using linear regression models adjusted for covariates. MAIN OUTCOME MEASURES: M2M-predicted RNFL thickness, age, age groups, sex, ethnicity/race, and self-reported glaucoma. RESULTS: The mean age of participants was 62.6 ± 10.1 years, and 51% were women. Self-reported glaucoma was present in 4.8% of the participants. The mean M2M-predicted RNFL thickness was 90.9 ± 9.2 µm. Age was inversely associated with RNFL thickness (Pearson's r = -0.16; p < .001), with each additional year associated with a 0.15 µm decrease (p < .001); after adjustment for covariates, the association remained significant (β = -0.11; p < .001). Participants with self-reported glaucoma exhibited significantly thinner RNFL (82.6 ± 12.9 µm) compared to those without (91.4 ± 8.7 µm; p < .001). RNFL thickness was slightly greater in women than in men (p < .001), and differences were observed across ethnicity/race groups (p < .001). CONCLUSIONS: The M2M model provided robust estimates of RNFL thickness from fundus photographs in a large population-based cohort. The observed associations between RNFL thickness, age, and glaucoma status were consistent with previous OCT-based findings, supporting the utility of the model for scalable structural assessments in epidemiological studies.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».