2. osa: Neerufunktsioon ja lipiidide ainevahetus on võrkkesta närvikiudude kihi paksuse peamised ennustajad – LIFE-Täiskasvanute Uuring

Kontakt:tina.xiang@wecistanche.com

1. osa õppimiseks klõpsake linkihttps://www.xjcistanche.com/news/part1-renal-function-and-lipid-metabolism-are-54432885.html

Tulemused

Kogu uuringupopulatsiooni algnäitajad (N =8952)

Soo järgi kihistatud kohordi algnäitajad on toodud tabelis 1. Kogupopulatsiooni keskmine ± standardhälbe vanus oli 57,8±12,4 aastat. Kogu kohordis oli diabeet umbes 1243 (13,9 protsenti) patsiendil. Hüpertensioon esines 4444 (49,6 protsenti) isikul ja 1130 (12,6 protsenti) osalejat said statiinravi. Veelgi enam, 1875 (20,9 protsenti) katsealust olid praegu suitsetajad. Naistel olid rasvumise (st KMI, talje ja puusade suhte), glükoosi homöostaasi (st tühja kõhuga glükoosi, tühja kõhuga insuliini, HbAlc), vererõhu, albuminuuria, interleukiini-6 ja maksaensüümide näitajad võrreldes madalamad. meessoost osalejatele (kõik lk<0.05; table="" 1).="" in="" contrast,="" women="" had="" higher="" total="" cholesterol,="" hdl="" cholesterol,="" apo="" al,="" lp(a),="" and="" hscrp,="" compared="" to="" men="" (all=""><0.05; table="" 1).="" renal="" function(egfr),="">kolesterooli, and alkaline phosphatase did not depend on sex (all p>0.05; Tabel 1). Vastavate sektorite cpRNFLT ja globaalse cpRNFLT keskmised paksused on näidatud tabelis 2. Naissoost katsealustel oli kõigis sektorites oluliselt paksem globaalne cpRNFLT ja ka piirkondlik cpRNFLT võrreldes meessoost osalejatega (kõik p<0.05; table="" 2),="" except="" ns="" sector="" (p="0.067;" table="">

Lisateabe saamiseks klõpsake siin

Seosed sektorispetsiifiliste cpRNFLT ja kardiometaboolsete biomarkerite vahel

Valitud neerufunktsiooni kliiniliste parameetrite (st eGFR) ja lipiidide profiili (st HDL-kolesterool, mitte-HDL-kolesterool) visuaalne kontroll näitas, et nende biomarkerite ja globaalse cpRNFLT vahel on lineaarne seos (lisafail 1: joonis S1 ). Seetõttu kasutati kõigis järgnevates analüüsides lineaarset regressioonimudeleid. Mitme muutujaga seosed cpRNFLT-ga, mis on keskmistatud igas kuues vastavas sektoris, ning globaalne keskmine arvutati iga biomarkeri ja sektori jaoks eraldi, kohandades varasemates analüüsides leitud potentsiaalseid ühismuutujaid, st vanust [6, 14], sugu [4] ] ja skaneerimise ringi raadius [12-14]. Leiti oluline ja sõltumatu seos globaalse cpRNFLT ja BMI, tsüstatiin C, eGFR, eGFR kategooria ja kroonilise neeruhaiguse, aga ka üldkolesterooli, HDL-kolesterooli, mitte-HDL-kolesterooli, LDL-kolesterooli ja ApoB esinemise vahel (tabel). 3, joonis 1). Need tulemused näitavad, et neerufunktsioon ja lipiidide profiil aitavad kaasa cpRNFLT-le. Kuna mitme võrdluse korrigeerimine võib suurendada II tüüpi vigu, korrati analüüsi ilma FDR-i korrigeerimiseta ja see näitas võrreldavaid tulemusi (andmeid pole näidatud), mis näitab, et mõjude olemasolu ja puudumine meie tulemustes on üksteisest piisavalt erinevad, et olulisuse nihkumine. kriteeriumid mitme võrdluse korrigeerimise piires ei muuda järeldusi. Kui kogu analüüsi kohandati täiendavalt SD-OCT-st tulenevate kliiniliste ja subkliiniliste ONH kõrvalekallete (sealhulgas glaukoom ja muud ONH-haigused), samuti patsiendi teatatud glaukoomi diagnoosi ja ravimite suhtes, olid kõigi uuritud biomarkerite ja cpRNFLT seosed praktiliselt olemas. muutmata efekti suuruse ja suuna osas (lisafail 2: tabel S1).

Neerufunktsioon ja sektorispetsiifiline cpRNFLT

cpRNFLT seosed neerufunktsiooni markeritega jäid peaaegu samaks kõigis kolmes ajalises sektoris (st T, TS, TI), samuti NI-s (tabel 3, joonis 1). Täpsemalt, globaalne, ajaline ja NI cpRNFLT olid märkimisväärselt ja sõltumatult seotud tsüstatiin C, eGFR, eGFR kategooria ja CKD staatusega (joonis 1). Seega oli eGFR positiivselt seotud cpRNFLT-ga vastavates sektorites, mis näitab, et parem neerufunktsioon on seotud paksema cpRNFLT-ga (joonis 1). Vastupidi, tsüstatiin C, eGFR kategooria ja CKD staatus olid vastavates sektorites pöördvõrdelises seoses cpRNFLT-ga, kusjuures kõige tugevamad seosed olid TI-s ja kogu maailmas (joonis 1). Tsüstatiin C 1 mg/l suurenemise kohta vähenes globaalne cpRNFLT -2,2 μm (tabel 3).

Lipiidide profiil ja sektorispetsiifiline cpRNFLT

Lipiidimarkerid olid statistiliselt oluliselt ja sõltumatult seotud üldkolesterooli, HDL-kolesterooli, mitte-HDL-kolesterooli, LDL-kolesterooli ja ApoB sektorispetsiifilise cpRNFLT-ga sektorites TS, TI, NS, NI ja globaalselt (tabel 3, joonis 1). ).

ApoB-d sisaldavate lipiidiosakeste (st mitte-HDL-kolesterool, LDL-kolesterool, üldkolesterool) puhul leiti positiivne korrelatsioon iga lipiidinäidiku ja sektorispetsiifilise cpRNFLT vahel, välja arvatud T ja N, ning tugevaimaid seoseid täheldati mitte-HDL-kolesterooli, LDL-kolesterooli ja üldkolesterooli vahel. HDL-kolesterool ja LDL-kolesterool (joonis 1). Seevastu HDL-kolesterool oli negatiivselt ja statistiliselt oluliselt seotud cpRNFLT-ga TS-s, TI-s ja globaalselt (joonis 1), mis näitab, et HDL-kolesterool on pöördvõrdeline cpRNFLT-ga võrreldes ApoB-d sisaldavate lipiidiosakestega. Seega ebasoodnelipiidide profiil(st kõrge üldkolesterool, kõrge mitte-HDL-kolesterool, kõrge LDL-kolesterool, kõrge ApoB, madal HDL-kolesterool) on sõltumatult ja statistiliselt oluliselt seotud paksema cpRNFL-iga (joonis 1). Kliiniliselt suurenes mitte-HDL-kolesterooli 1 mmol/ kohta globaalne cpRNFLT 0,5 μm (tabel 3).

Muud biomarkerid ja sektorispetsiifilised cpRNFLT

Praegune suitsetamine oli oluliselt ja sõltumatult seotud cpRNFLT-ga sektoris T ja kõigis nasaalsetes sektorites (st NS, NI, N) (tabel 3, joonis 1). Globaalse cpRNFLT ja BMI positiivne seos leidis kinnitust ka sektorites NS ja NI (tabel 3, joonis 1). Lisaks olid diabeedi staatus ja gamma-glutamüültransferaas märkimisväärselt seotud vastavalt cpRNFLT TI ja NI-ga (tabel 3, joonis 1).

Kuigi me ei leidnud seost cpRNFLT ja põletikumarkerite vahel (tabel 3, joonis 1), võib põletik vahendada täheldatud tulemusi. Seetõttu kohandati kõiki analüüse täiendavalt hsCRP jaoks ja tulemused jäid põletiku täiendava korrigeerimisega praktiliselt muutumatuks (täiendav fail 3: tabel S2). Veelgi enam, interleukiini-6 kasutamisel hsCRP asemel täheldati võrreldavaid seoseid (andmeid pole näidatud).

Tundlikkuse analüüsid – kroonilise neeruhaiguse riskirühmad, statiinravi, suitsetamise staatus ja glaukoomi staatus

Meie tulemuste kontrollimiseks, mis on saadud mitme muutujaga markerite analüüsidestneerufunktsioon, oleme KDIGO järgi kihistanud kogu kohordi kroonilise neeruhaiguse riskirühmade alusel [11]. Kaugelearenenud kroonilise neeruhaigusega (st mõõduka/kõrge/väga kõrge riskiga) isikutel oli ülemaailmne ja sektoripõhine cpRNFL oluliselt hõredam võrreldes patsientidega, kellel ei olnud kroonilist neeruhaigust (madal risk; lisafail 4: tabel S3), mis toetab meie regressioonimudelite tulemusi (tabel). 3).

Sarnast lähenemisviisi kasutades näitasid statiiniga ravi saavatel patsientidel nii globaalne kui ka ajaline cpRNFL oluliselt õhemat võrreldes statiini mittekasutajatega (lisafail 5: tabel S4). Kui cpRNFLT ja lipiidiprofiili mitme muutuja analüüsid kihistati statiinide kasutamise järgi, ilmnesid seosedlipiidide profiilja cpRNFLT jäid mittestatiinide kasutajate puhul kogu kohortiga võrreldes sarnaseks (lisafail 6: tabel S5). Seevastu statiinravi saanud patsientidel ilmnes ainult positiivne, oluline ja sõltumatu mitte-HDL-kolesterooli ja cpRNFLT seos sektoris NS. , samuti globaalselt (lisafail 6: tabel S5).

Lisaks uurisime, kas suitsetamise staatus vahendab meie täheldatud cpRNFLT tulemusilipiidide profiilkuna nii suitsetamine kui ka lipiidide profiil olid cpRNFLT-ga intuitiivselt positiivselt seotud. Kasutades Bayesi teabekriteeriumi erinevust (△BIC), ei mõjuta suitsetamise staatus ebasoodsate lipiidimarkeritega (kõik △BIC) cpRNFLT lineaarse regressiooni mudelid< 2;="" additional="" file="" 7:table="">

Kui kaasata mitu cpRNFLT võimalikku segajat (st vanus, sugu, skaneerimise raadius, suitsetamise staatus, eGFR, mitte-HDL-kolesterool ja hsCRP) ühte regressioonimudelisse iga sektori ja globaalselt, vanus, sugu, skaneerimise raadius, eGFR, ja mitte-HDL-kolesterool leiti olevat kõige olulisemad tegurid, mis iseseisvalt soodustavad cpRNFLT muutusi (andmed on nüüd näidatud). Need andmed toetavad ühiselt meie järeldusi sõltumatute ühenduste kohtaneerufunktsioon, samuti lipiidide profiili cpRNFLT-ga (tabel 3).

Kuna cpRNFL-i hõrenemine on seotud glaukoomiga [18], püüdsime järgmisena uurida, kas ebasoodne lipiidide profiil on sarnaselt seotud cpRNFLT-ga patsientidel, kellel on ONH kõrvalekalded, enda teatatud glaukoomi diagnoos ja/või glaukoomiravimid (N= 1180 ).Selles alamhulgas olid lipiidimarkerite ja cpRNFLT seosed kogu kohortiga võrreldes praktiliselt muutumatud (täiendav fail 8: tabel S7).

Arutelu

Käesolevas uuringus tuvastame potentsiaalsed antropomeetrilised ja kardiometaboolsed markerid, mis on sõltumatult ja oluliselt seotud sektorispetsiifilise cpRNFLT-ga, kasutades suurt andmekogumit, mis koosneb 10, 000 sügavalt fenotüübiga subjektist [8]. Kuna leiame, et cpRNFLT-ga on seotud erinevad neeru- ja metaboolsed biomarkerid, nõuab cpRNFLT profiilide translatiivne rakendamine kliinikutesse ja uuringutesse tulevastes uuringutes nende segajate kohandamist.

Teatame, et tsüstatiin C-l põhinev eGFR arvutamine, st praegu parim võrrand kardiovaskulaarse riski hindamiseks [10], oli sõltumatult seotud cpRNFLT-ga. Meie teadmiste kohaselt ei ole ükski varasem suur populatsioonipõhine uuring uurinud selle mõjuneerufunktsioonvaldkondlikul cpRNFLT-l. Väike uuring, milles osales 60 diabeetilise retinopaatiaga patsienti vs. 20 tervet kontrollirühma, näitas samuti, et lahjem RNFLT on korrelatsioonis seerumi uurea ja kreatiniini taseme tõusuga, st kahe teise neerufunktsiooni häire surrogaatmarkeriga [19]. Lisaks näitasid Hiina 1408 II tüüpi diabeediga patsiendist koosneva rühma andmed positiivset seost eGFR ja cpRNFLT vahel [20]. Vaatamata mõnele sarnasele korrelatsioonile [21] hoidume oma SD-OCT-st tuletatud andmete võrdlemisest mõne varasema uuringuga, milles hinnati cpRNFLT-d silmapõhja fotograafia abil. Kokkuvõtlikult võib öelda, et õhem cpRNFLT on kroonilise neeruhaiguse tunnus, mis on kindlaks tehtud riskitegur lõppstaadiumis neeruhaiguseks (ESKD) progresseerumisel ja suremuses [10,22]. Kuna meie andmed näitavad sõltumatut seost neerufunktsiooni ja cpRNFLT vahel, tuleb tulevastes uuringutes uurida, kas cpRNFLT võib ennustada progresseeruva kroonilise neeruhaiguse ja/või suremuse riski, samuti mehhaaniliselt kindlaks teha, kas neerufunktsiooni kahjustus kahjustab ajukahjustustega sarnaseid RNFL-i omadusi, nt. , valgeaine kahjustused, vaikne ajuinfarkt, mikroverejooksud ja aju atroofia [23].

Meie kohordis oli cpRNFLT-ga märkimisväärselt ja positiivselt seotud teatud ebasoodsate lipiidimarkerite komplekt. Seega kokkukolesterooli, mitte-HDL-kolesterool, LDL-kolesterool ja tsirkuleeriv apoB on sektori cpRNFLT positiivsed ennustajad enamikus sektorites, välja arvatud T. Huvitav on märkida, et apoB on külomikronite, väga madala tihedusega lipoproteiinide, keskmise tihedusega lipoproteiinide, esmane apolipoproteiin, ja LDL-osakesed, mida ühiselt nimetatakse mitte-HDL-kolesterooliks. Seega kinnitavad sarnased tulemused meie mitte-HDL-kolesterooli ja apoB mudelites meie tulemusi. Lisaks on LDL-kolesterool üldkolesterooli põhikomponent ja seetõttu on üldkolesterooli seos cpRNFLT-ga nõrgem, kuid siiski võrreldav apoB, mitte-HDL-kolesterooli ja LDL-kolesterooliga. Eespool nimetatud ebasoodsate lipiidiosakeste positiivsed seosed cpRNFLT-ga meie suures kohordis pakuvad huvi, kuna need lipiidiosakesed, näiteks üldkolesterool [24] ja LDL-kolesterool [25], ennustavad ka veresoonte ja üldise suremuse suurenemist. Lisaks seostatakse HDL-kolesterooli kasuliku kardiovaskulaarse riskiprofiiliga ja vähenenud suremusega [26]. Vastavalt meie andmetele cpRNFLT ja kahjulike apoB-d sisaldavate lipiidiosakeste positiivse korrelatsiooni kohta on HDL-kolesterool negatiivselt seotud sektori cpRNFLT-ga. Meie andmed näitavad kollektiivselt, et ebasoodne lipiidiprofiil, mida hinnatakse kõrge apoB, kõrge mitte-HDL-kolesterooli tasemega, kõrge LDL-kolesterool ja madal HDL-kolesterool on sõltumatult ja statistiliselt oluliselt seotud paksema cpRNFLT-ga. Oluline on see, et SD-OCT-st tuletatud kliinilised ja subkliinilised ONH kõrvalekalded (sealhulgas glaukoom ja muud ONH-haigused), samuti patsiendi teatatud glaukoomi diagnoos ja ravimid ei mõjutanud täheldatud tulemusi (lisafail 8: tabel S7). Patofüsioloogiliselt on võrkkest võimeline kiiresti omastama vereringest erinevaid kolesterooliosakesi [27]. Lisaks ekspresseeritakse inimese RNFL-i rakkudes (st ganglionrakkudes ja glia rakutüüpides, nagu astrotsüüdid ja astrotsüüdid) paljusid olulisi valke ja retseptoreid, mis on vajalikud kolesterooli ja teiste lipiidimolekulide omastamiseks, transpordiks, metabolismiks, sünteesiks ja väljavooluks [28]. Mülleri rakud)[29,30]. Lisaks on lipiidide taset alandavad ravimid, näiteks statiinid, läbilaskvad vere-võrkkesta barjääri [31] ja krooniline (st 6-nädalane) simvastatiinravi hiirtel vähendab võrkkesta üldkolesterooli sisaldust 24 protsenti [31]. Üksikasjalikumalt vähendas simvastatiin võrkkesta kolesterooli biosünteesi ja vähemal määral suurendas seerumi kolesterooli võrkkesta omastamist, mille tulemusel vähenes võrkkesta kolesteroolisisaldus [31]. Võrkkesta lipiidide süntees on tõenäoliselt võrkkesta kolesteroolisisalduse peamine tõukejõud, kuid ringlevad lipiidid ja lipiidide taset alandavad ühendid aitavad oluliselt kaasa ka võrkkesta kolesteroolitasemele [31, 32].

Seega võib tsirkuleerivate lipiidide taseme tõus hüpoteetiliselt esile kutsuda lipiidide liikumist vereringest peripapillaarsesse võrkkesta koesse ja samaaegselt suurendada cpRNFL-i mahtu lipiidide akumulatsiooni tõttu. Lisaks võivad düsreguleeritud lipiidiosakesed kaasa aidata mahumuutustele ja kolesterooli ladestumise kuhjumisele nägemisnärvi pea ümber oleva veresoonte endoteelirakkudes ja peritsüütides. Lisaks võib lipoproteiinide kinnipidamine võrkkesta kihtides potentsiaalselt esile kutsuda lipiidide modifikatsioone (st oksüdeerunud lipoproteiinid, erinevad kolesterooli vormid) ja ebasoodsaid põletikueelseid, proangiogeenseid mõjusid – fenotüüp, mis sarnaneb aterosklerootilise koronaararteri haigusega [33]. Sellega seoses on oluline märkida, et ebasoodne lipiidide profiil ei saa glaukoomi ära hoida, kuna mõlemad protsessid erinevad patofüsioloogiliselt. Selle tulemusena võib närvikiudude lagunemine glaukoomi korral olla kliiniliselt varjatud ebasoodsa lipiidiprofiiliga patsientidel "normaalse" cpRNFLT netomõju tõttu.

Meie täheldatud vähenenud lipiidide tase vereringes, samuti vähenenud sektori cpRNFLT statiiniga ravitud isikutel, võrreldes statiini mittekasutajatega (lisafail 5: tabel S4), toetavad veelgi hüpoteesi kontsentratsiooni erinevusest tingitud akumuleerumise kohta. lipiidid peripapillaarsetes võrkkesta kudedes ja veresoontes.

Oluline on see, et pärast kohordi kihistamist statiiniga ravitud subjektideks võrreldes statiini mittekasutajatega jäi seoste suund praktiliselt samaks (kuigi statiiniga ravitud rühmas kadus statistiline olulisus osaliselt) (lisafail 7: tabel S6). Täheldatud toimete võimalikud põhjused on statiinravist tingitud lipiidide metabolismi muutused; cpRNFLT seose disassotsiatsioon lipiidide profiiliga statiinraviga, mis ei suuda cpRNFLT fenotüüpi muuta (erinevalt statiini mõjust lipiidimarkeritele); ja/või vähendatud arv (N= 1130) osaanalüüsi kaasatud subjekte. Kuna cpRNFL-i hõrenemist seostatakse neuropaatiate nagu glaukoom[34, 35] ja süsteemsete haigustega, nagu suhkurtõbi, isegi enne diabeetilise retinopaatiaga seotud tüüpiliste võrkkesta defektide tekkimist [36-38], on lipiidide andmed kogu kohordis. võib tunduda vastuoluline. Teisest küljest on meie lipiidide tulemused analoogilised suitsetamise staatuse vastupidise mõjuga cpRNFLT-le. Siin on suitsetamine positiivselt seotud ka cpRNFLT paksenemisega meie kohorti ninasektorites N, NS ja NI, sarnaselt ebasoodsa lipiidiprofiiliga. Huvitaval kombel on need andmed kooskõlas hiljutise metaanalüüsi [6] tulemustega, kus positiivne korrelatsioon praeguse või endise suitsetamise ja globaalse cpRNFLT vahel leiti ka Rotterdami Ⅱ ja Montracheti uuringus [6]. Veel üks Teleriku väike juhtumikontrolli uuring [39] näitab samuti numbriliselt paksemat RNFL-i kolmes ninasektoris (kuid statistiline olulisus on saavutatud ainult NI sektoris). Kuna suitsetamine võib mõjutada lipiidide profiili [40], uurisime suitsetamise staatuse ja lipiidide profiili vahendavat mõju. Siin ei mõjutanud suitsetamise staatus cpRNFLT ja lipiidiprofiili täheldatud seoseid (lisafail 7: tabel S6), mis viitab mõlema muutuja, st suitsetamise staatuse ja lipiidide profiili, erinevale mõjule cpRNFLT-le.

Erinevalt olulistest seostest, mida täheldatineerufunktsioonja düslipideemiat seoses cpRNFLT-ga, ei täheldanud me oma sektorispetsiifilises analüüsis, milles uuriti kuut sektorit ja kogu maailmas, olulisi korrelatsioone cpRNFLT ja põletiku markerite, glükoosi homöostaasi, maksafunktsiooni, vererõhu ja rasvumise vahel. Kuigi oleme teadlikud diabeedistaatuse seosest cpRNFLT hõrenemisega mõnes [5, 41], kuid mitte kõigis [7] uuringutes, näitab meie ulatuslik populatsiooniuuring, et arstid ei pea neid kardiometaboolseid riskimarkereid käsitlema sektori võimalike segajatena. -spetsiifiline cpRNFLT uuring.

Meie tulemuste põhjal on ahvatlev spekuleerida, kas meie uute tuvastatud RNFLT-ga seotud biomarkerite (st neerufunktsiooni, lipiidide profiili, suitsetamise staatuse) lisamine lisaks tavapärastele (st vanus, sugu, skaneerimisringi raadius) parameetritele parandab diagnoosi. cpRNFLT-l põhinevate varajaste silmahaiguste kohta.

Sellel uuringul on mitmeid piiranguid: Esiteks koosnes uuritav populatsioon valdavalt Euroopa subjektidest ja seetõttu ei pruugi leiud olla üldistatavad erinevatest rahvustest populatsioonidele. Teiseks ei võimalda selle uuringu ristlõike ülesehitus põhjuslikke järeldusi teha. Praeguse uuringu tugevused hõlmavad aga suurt hulka sügavalt fenotüüpilisi subjekte väga kõrge standardiseerimise tasemel, samuti põhjalikku statistilist lähenemisviisi, mis arvestab mitmete oluliste ühismuutujatega.

Järeldus

Kokkuvõtteks võib öelda, et neerufunktsiooni ja lipiidide metabolismi markerid on valdkondliku cpRNFLT sõltumatud ennustajad suures ja sügavalt fenotüüpse populatsioonipõhises uuringus ning need tuleks kaasata oluliste ühismuutujatena tulevastesse cpRNFLT uuringutesse.

Autori üksikasjad

Leipzigi tsivilisatsioonihaiguste uurimiskeskus (LIFE), Leipzigi ülikool, Leipzig, Saksamaa. Meditsiiniinformaatika, Statistika ja Epidemioloogia Instituut (MISE), Leipzigi Ülikool, Leipzig, Saksamaa. Schepensi silmauuringute instituut, Harvardi meditsiinikool, Boston, MA, USA. "Meditsiiniline endokrinoloogia, nefroloogia, reumatoloogia osakond, Leipzigi ülikooli meditsiinikeskus, Leipzig, Saksamaa. 3 Laboratoorse meditsiini, kliinilise keemia ja molekulaardiagnostika instituut, Leipzigi ülikool, Leipzig, Saksamaa, kliiniliste teaduste osakond, sekkumise ja tehnoloogia osakond Neerumeditsiin, Karolinska Institutet, Stockholm, Rootsi.

Viited

1. Quigley HA, Miller NR, George T. Närvikiudude kihi atroofia kliiniline hindamine glaukomatoosse nägemisnärvi kahjustuse näitajana. Arch Ophthalmol. 1980;98(9):1564–1571.

2. Lu AT-H, Wang M, Varma R, Schuman JS, Greenfield DS, Smith SD jt. Närvikiudude kihi parameetrite kombineerimine glaukoomi diagnoosi optimeerimiseks optilise koherentstomograafiaga. Oftalmoloogia. 2008;115:1352–1357.e2.

3. Huang D, Swanson EA, Lin CP, Schuman JS, Stinson WG, Chang W jt. Optiline koherentstomograafia. Teadus. 1991;254(5035):1178–81.

4. Li D, Rauscher FG, Choi EY, Wang M, Baniasadi N, Warner K jt. Soospetsiifilised erinevused võrkkesta närvikiu kihi paksuses. Oftalmoloogia. 2020;127(3):357–68.

5. Ho H, Tham YC, Chee ML, Shi Y, Tan NYQ, Wong KH jt. Võrkkesta närvikiudude kihi paksus mitmerahvuselises normaalses Aasia populatsioonis. Oftalmoloogia. 2019;126(5):702–11.

6. Mauschitz MM, Bonnemaijer PWM, Diers K, Rauscher FG, Elze T, Engel C jt. Võrkkesta peripapillaarse närvikiu kihi paksuse mõõtmise süsteemsed ja okulaarsed determinandid Euroopa silmaepidemioloogia (E3) populatsioonis. Oftalmoloogia. 2018;125(10):1526–36.

7. Lamparter J, Schmidtmann I, Schuster AK, Siouli A, Wasielica-Poslednik J, Mirshahi A jt. Silma, kardiovaskulaarsete, morfomeetriliste ja elustiili parameetrite seos võrkkesta närvikiu kihi paksusega. PLoS ONE. 2018; 13(5):e0197682.

8. Loeffler M, Engel C, Ahnert P, Alfermann D, Arelin K, Baber R jt. LIFE täiskasvanute uuring: populatsioonipõhise kohortuuringu eesmärgid ja ülesehitus 10,000 sügava fenotüübiga täiskasvanuga Saksamaal. BMC rahvatervis. 2015; 15(1):691.

9. Inker LA, Schmid CH, Tighiouart H, Eckfeldt JH, Feldman HI, Greene T jt. Glomerulaarfiltratsiooni kiiruse hindamine seerumi kreatiniini ja tsüstatiini põhjal C. N Engl J Med. 2012;367(1):20–9.

10. Lees JS, Welsh CE, Celis-Morales CA, Mackay D, Lewsey J, Gray SR jt. Glomerulaarfiltratsiooni kiirus erinevate meetmete, albuminuuria ja südame-veresoonkonna haiguste, suremuse ja lõppstaadiumis neeruhaiguse prognoosimise abil. Nat Med. 2019;25(11):1753–60.

11. KDIGO. KDIGO 2012. aasta kliinilise praktika juhend kroonilise neeruhaiguse hindamiseks ja raviks. Kidney Int Suppl. 2013;3:1–150.

12. Kang SH, Hong SW, Im SK, Lee SH, Ahn MD. Müoopia mõju võrkkesta närvikiu kihi paksusele, mõõdetuna Cirrus HD optikaga