Use of retinal ischemic perivascular lesions (RIPLS) as a biomarker for cardiovascular disease – a systematic review and meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: This study aims to evaluate the association between retinal ischemic perivascular lesions (RIPLs) detected by optical coherence tomography (OCT) and the risk of all-cause cardiovascular morbidity. METHODS: A systematic review and meta-analysis were performed. PubMed MEDLINE, Scopus, and Cochrane CENTRAL were searched for observational studies from January 2015 to March 2025 assessing RIPLs and cardiovascular disease (CVD). Odds ratios (ORs) with 95% confidence intervals (CIs) were pooled using a random-effects model. RESULTS: Of 61 studies screened, six met inclusion criteria and four were included in the meta-analysis (total n = 710). The pooled OR for CVD morbidity associated with RIPLs was 2.8 (95% CI: 1.98–3.95), indicating over a twofold increased risk. Heterogeneity was minimal (I² = 0%). CONCLUSIONS: RIPLs detected by OCT are significantly associated with increased cardiovascular risk. Due to OCT’s non-invasive and accessible nature, RIPLs may be a useful screening biomarker for early detection of CVD.
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 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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».