The use of digital microscopy method for comparison of thicknesses between normal corneas and ex vivo rejected corneal grafts: focus on Descemet membrane
Notice bibliographique
Résumé
Objective: To analyze and compare thickness measurements of corneal layers, especially the Descemet membrane (DM), in normal corneas and in failed grafts due to rejection (FGRs) using a digital microscopy method. Methods: An experimental, cross-sectional, and analytical study was performed at the Henry C. Witelson Ocular Pathology Laboratory (McGill University Health Center and Research Institute, Montreal/Canada). Slides of 25 normal human corneas and 40 FGRs were examined using a Philips Ultra Fast Scanner® and the associated software. The inclusion criteria adopted were samples diagnosed as normal corneas or FGRs, all specimens were from patients older than 18 years of age. Slides with corneal structures that could not be adequately visualized and/or whose donor epidemiological information could not be obtained were excluded from the study. On each slide, the thickness of the corneal layers was measured, with 2 central measurements, 2 measurements at the nasal periphery, and 2 measurements at the temporal periphery using perpendicular planes as reference. Results: There were differences between the normal and FGR groups in the means of the central thickness of the epithelium (p<0.001), the nasal and temporal stroma regions (p<0.001), and the DM in the nasal and temporal regions (p<0.001). Comparing the mean thicknesses of the different regions (central, nasal and temporal) of the DM in the same group, the central region of the DM in the normal corneas had a lower mean thickness than the two peripheral regions (p<0.001), a difference that did not occur in the FGR group. Conclusions: Normal corneas had a lower epithelium thickness in the central region than did corneas in the FGR group. In addition, the stroma and DM thickness of the nasal and temporal periphery was significantly higher in normal corneas than in those from the FGR group.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».