Aims To investigate the relationship between choriocapillaris (CC) blood perfusion and the severity of diabetic retinopathy (DR) using swept-source optical coherence tomography angiography (SS-OCTA). Methods Type 2 diabetes mellitus in the Guangzhou was recruited. DR was graded according to the standardised seven-field colour retinal images adhering to the ETDRS scale. CC perfusion was quantified by evaluating the flow deficit (FD) density, FD number and FD size using SS-OCTA. Multivariable linear regressions were used to evaluate the correlation between CC FD metrics and DR severity. Results A total of 1692 patients (eyes) were included in the final analysis. Participants with DR had a significantly higher FD density than the NDR group, with the differences of 1.61% (95% CI 1.04 to 2.18; p<0.001) among mild non-proliferative DR (NPDR) patients, 2.23% (95% CI 1.76 to 2.70; p<0.001) among moderate NPDR patients and 3.31% (95% CI 2.27 to 4.36; p<0.001) among severe DR than NDR patients after adjusting for confounding factors. Similarly, the higher FD number and size were also correlated with severer degree of DR (all p<0.05). Furthermore, the addition of FD density to conventional risk factors significantly improved the performance for discriminating DR from NDR patients (AUC 0. 829, 95% CI 0. 804 to 0. 855; p<0.001). Conclusion Quantitative FD density, number and size assessed by using SS-OCTA were independently correlated with the severity of DR. The assessment of the CC perfusion metrics in the macula may be a sensitive biomarker of DR changes. Data are available on reasonable request.

中文翻译：

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使用扫描源光学相干断层扫描血管造影评估脉络膜毛细血管灌注和糖尿病视网膜病变的严重程度

目的 使用扫描源光学相干断层扫描血管造影术 (SS-OCTA) 研究脉络膜毛细血管 (CC) 血液灌注与糖尿病视网膜病变 (DR) 严重程度之间的关系。方法招募广州市2型糖尿病患者。根据符合 ETDRS 量表的标准化七视野彩色视网膜图像对 DR 进行分级。通过使用 SS-OCTA 评估流量不足 (FD) 密度、FD 数量和 FD 大小来量化 CC 灌注。多变量线性回归用于评估 CC FD 指标与 DR 严重程度之间的相关性。结果最终纳入分析患者1692例（眼）。DR 参与者的 FD 密度明显高于 NDR 组，轻度非增殖性 DR (NPDR) 患者的差异为 1.61%（95% CI 1.04 至 2.18；p<0.001），调整混杂因素后，中度 NPDR 患者为 2.23%（95% CI 1.76 至 2.70；p<0.001），重度 DR 患者为 3.31%（95% CI 2.27 至 4.36；p<0.001）。同样，较高的 FD 数量和大小也与较严重的 DR 相关（所有 p < 0.05）。此外，将 FD 密度添加到常规风险因素显着提高了区分 DR 和 NDR 患者的性能（AUC 0. 829，95% CI 0. 804 至 0. 855；p<0.001）。结论 使用 SS-OCTA 评估的定量 FD 密度、数量和大小与 DR 的严重程度独立相关。黄斑中 CC 灌注指标的评估可能是 DR 变化的敏感生物标志物。可应合理要求提供数据。27 至 4.36；p<0.001) 在调整混杂因素后重度 DR 患者比 NDR 患者。同样，较高的 FD 数量和大小也与较严重的 DR 相关（所有 p < 0.05）。此外，将 FD 密度添加到常规风险因素显着提高了区分 DR 和 NDR 患者的性能（AUC 0. 829，95% CI 0. 804 至 0. 855；p<0.001）。结论 使用 SS-OCTA 评估的定量 FD 密度、数量和大小与 DR 的严重程度独立相关。黄斑中 CC 灌注指标的评估可能是 DR 变化的敏感生物标志物。可应合理要求提供数据。27 至 4.36；p<0.001) 在调整混杂因素后重度 DR 患者比 NDR 患者。同样，较高的 FD 数量和大小也与较严重的 DR 相关（所有 p < 0.05）。此外，将 FD 密度添加到常规风险因素显着提高了区分 DR 和 NDR 患者的性能（AUC 0. 829，95% CI 0. 804 至 0. 855；p<0.001）。结论 使用 SS-OCTA 评估的定量 FD 密度、数量和大小与 DR 的严重程度独立相关。黄斑中 CC 灌注指标的评估可能是 DR 变化的敏感生物标志物。可应合理要求提供数据。较高的 FD 数量和大小也与较严重的 DR 相关（所有 p < 0.05）。此外，将 FD 密度添加到常规风险因素显着提高了区分 DR 和 NDR 患者的性能（AUC 0. 829，95% CI 0. 804 至 0. 855；p<0.001）。结论 使用 SS-OCTA 评估的定量 FD 密度、数量和大小与 DR 的严重程度独立相关。黄斑中 CC 灌注指标的评估可能是 DR 变化的敏感生物标志物。可应合理要求提供数据。较高的 FD 数量和大小也与较严重的 DR 相关（所有 p < 0.05）。此外，将 FD 密度添加到常规风险因素显着提高了区分 DR 和 NDR 患者的性能（AUC 0. 829，95% CI 0. 804 至 0. 855；p<0.001）。结论 使用 SS-OCTA 评估的定量 FD 密度、数量和大小与 DR 的严重程度独立相关。黄斑中 CC 灌注指标的评估可能是 DR 变化的敏感生物标志物。可应合理要求提供数据。使用 SS-OCTA 评估的数量和大小与 DR 的严重程度独立相关。黄斑中 CC 灌注指标的评估可能是 DR 变化的敏感生物标志物。可应合理要求提供数据。使用 SS-OCTA 评估的数量和大小与 DR 的严重程度独立相关。黄斑中 CC 灌注指标的评估可能是 DR 变化的敏感生物标志物。可应合理要求提供数据。