English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

RESUMO  Objetivo: Avaliar a capacidade de dados de perfil paquimétrico horizontal, a fim de distinguir o ceratocone de córneas normais, e comparar a precisão de índices com outros tomográficos mais complexos.  Métodos: Em um estudo retrospectivo, um olho selecionado aleatoriamente de 225 pacientes com ceratocone bilateral e de 335 pacientes com córneas normais foram incluídos. Todos os pacientes foram examinados por um especialista em córnea e foram submetidos ao exame de tomografia de córnea, Pentacam HR (Oculus, Wetzlar, Alemanha). Os dados de perfil paquimétrico horizontal em 6 milímetros passando pelo ápice foi avaliado. Com esses dados, a espessura no ápice corneano (P.ápice), a espessura no ponto mais fino do perfil horizontal (P.min.H), a progressão paquimétrica do ponto mais fino para o mais espesso (PPmin-máx), a progressão paquimétrica média no meridiano temos como referencial a média normal (PPméd) e a adequação a uma linha de tendência polinomial do segundo grau (R2). Um modelo de inteligência artificial foi construído para combinar esses dados. O desempenho para distinguir ceratocone do normal foi avaliada por curvas ROC.  Resultados: Todos os índices avaliados foram estatisticamente diferentes entre os dois grupos (p <0,001). A área sob a curva ROC (AUC) de paquimetria no ápice e no TP foram de 0,904 e 0,938, respectivamente. O índice tomográfico com maior AUC foi o BAD-D (0,997). Em relação ao perfil horizontal, a AUC do P.min.H e PPmin-max foram 0,915 e 0,927, respectivamente. A adequação à linha de tendência para o gráfico de espessura no ápice apresentou AUC 0,896. O melhor desempenho foi obtido com o PPméd (AUC 0,932 Sensibilidade = 84,4% e especificidade de 92,5%). O modelo de inteligência artificial combinando todos os itens derivados do perfil horizontal melhorou o desempenho (AUC 0,991 Sens. = 96% e espec. = 98%).  Conclusão: O perfil de espessura horizontal permite detectar o ceratocone, com capacidade comparável aos índices mais complexos. Esse tipo de análise pode fornecer o básico para novas abordagens, que utilizem dados presentes em aparelhos mais simples que o tomógrafo, reduzindo o custo para os pacientes

Horizontal pachymetric profile for the detection of keratoconus