LAYER-SPECIFIC MICROVASCULAR CHANGES IN IDIOPATHIC EPIRETINAL MEMBRANE
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate layer-specific microvascular changes in the nerve fiber layer plexus (NFLP) and ganglion cell layer plexus (GCLP) using optical coherence tomography angiography and correlate them with visual outcomes after surgery for idiopathic epiretinal membrane. METHODS: This retrospective study analyzed 47 eyes with idiopathic epiretinal membrane and 30 healthy control eyes. Preoperative and 6-month postoperative best-corrected visual acuity, retinal sensitivity, and optical coherence tomography angiography-derived vascular density were assessed in the NFLP, GCLP, and superficial vascular complex. Diagnostic accuracy was evaluated using receiver operating characteristic curves, and prognostic value was determined through correlation and multiple linear regression analyses. RESULTS: Preoperatively, idiopathic epiretinal membrane eyes showed significantly increased vascular density and perfusion area in the NFLP, GCLP, and superficial vascular complex compared with control eyes ( P < 0.01). Nerve fiber layer plexus parameters demonstrated superior diagnostic accuracy over superficial vascular complex metrics. Preoperatively, increased NFLP vascular metrics were associated with higher best-corrected visual acuity improvement (all P < 0.05). Conversely, greater baseline 6 mm 2 × 6 mm 2 GCLP vascular metrics were associated with a lower best-corrected visual acuity improvement (all P < 0.05). In multivariate analysis, preoperative GCLP vascular density was an independent predictor of both better final postoperative best-corrected visual acuity (β = 1.84, P = 0.045) and higher postoperative retinal sensitivity (β = 0.048, P < 0.001). CONCLUSION: Stratified analysis of the NFLP and GCLP through optical coherence tomography angiography provides distinct and powerful biomarkers for idiopathic epiretinal membrane. Nerve fiber layer plexus metrics excel in diagnosis, whereas preoperative GCLP integrity is a key predictor of postoperative functional recovery, offering more nuanced insights than traditional superficial vascular complex analysis.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».