Oogheelkunde onderzoekt alles wat te maken heeft met onze ogen, van de helderheid van het zicht tot de complexe mechanismen achter oogziektes. Dit gebied beslaat niet alleen de diagnose en behandeling van aandoeningen zoals bijziendheid of glaucoom, maar ook de voortdurende zoektocht naar nieuwe geneesmiddelen en chirurgische ingrepen om het gezichtsvermogen te behouden of te herstellen.

Op Gist.Science volgen we nauwlettend de nieuwste ontwikkelingen op medRxiv, waar onderzoekers hun voorlopige resultaten direct publiceren. Wij verwerken elk nieuw preprint in deze categorie door zowel een begrijpelijke samenvatting voor een breed publiek als een gedetailleerde technische analyse te bieden, zodat iedereen de voortgang in de wetenschap kan volgen zonder vast te lopen in jargon.

Hieronder vindt u de meest recente publicaties uit het domein van de oogheelkunde, direct gekoppeld aan hun bron op medRxiv.

👁️ ophthalmology

Corrected Visual Acuity as the Foundation of Effective Myopia Control: A 1-Year Real-World Cohort Study in 9-Year-Old Children

Uit een eenjarig cohortonderzoek onder negenjarige kinderen blijkt dat het bereiken van een normaal gecorrigeerd gezichtsvermogen essentieel is voor het vertragen van myopieprogressie, terwijl het simpelweg voorschrijven van brillen zonder optimale correctie onvoldoende effect heeft.

Zhang, Y., Mi, Q.-L., Xiao, H., Nie, Y.-Y., Chai, Y.-C., Li, T., Duan, J.2026-03-19
👁️ ophthalmology

Remote Physiologic Monitoring and Principal Care Management for Chronic Retinal Diseases: Results from over 80,000 Encounters

Deze real-world studie met meer dan 80.000 contactmomenten toont aan dat een geïntegreerd programma voor remote fysiologische monitoring en hoofdverpleging, waarbij patiënten thuis retinale functietests uitvoeren, effectief is voor het tijdig detecteren van progressie bij chronische retinale aandoeningen en het stimuleren van vroegtijdige interventies.

Dhoot, S., Boyer, D., Avery, R., Stoller, G., Couvillion, S., Ferrone, P., Crane, P., Ianchulev, T., Chen, E. P.2026-03-02
👁️ ophthalmology

Real-world utilization and initial experience with aflibercept-ayyh (PAVBLU(R)) for retinal disorders in United States retina practices: A descriptive retrospective analysis

Deze retrospectieve analyse van de real-world praktijk in de VS toont aan dat de biosimilar aflibercept-ayyh (PAVBLU) bij patiënten met retinale aandoeningen een veiligheidsprofiel heeft dat overeenkomt met het referentiestof, waarbij het gezichtsvermogen stabiel blijft bij wisselpatiënten en verbetert bij behandelingsnaïeve patiënten.

Servin, A. E., McFadden, I., Esmaeilkhanian, H., Holcomb, D., Lin, J., Awh, C. C.2026-02-27
👁️ ophthalmology

Multimodal AI fuses proteomic and EHR data for rational prioritization of protein biomarkers in diabetic retinopathy

In dit onderzoek wordt een tweestaps multimodaal AI-model (COMET) gebruikt om EHR- en proteomische data te integreren, waardoor rationeel geprioriteerde en gevalideerde eiwitbiomarkers voor diabetische retinopathie worden geïdentificeerd die sterker verbonden zijn met de ziektepathologie dan bij eerdere methoden.

Lin, J. B., Mataraso, S. J., Chadha, M., Velez, G., Mruthyunjaya, P., Aghaeepour, N., Mahajan, V. B.2026-02-24
👁️ ophthalmology

Feasibility of Electroencephalography-Based Detection of Single-Flash Microperimetry Stimuli: A Proof-of-Concept Study

Deze proof-of-concept studie toont aan dat het mogelijk is om met behulp van een BiLSTM-deeplearningmodel individuele microperimetrie-prikkelresponsen te detecteren in occipitale EEG-signaal, zelfs zonder hardware-synchronisatie en bij afwezigheid van patiëntrespons.

Dar, M. N., de Castro, A. N. S., Fazal, Z. Z., Janjua, K., Shaik, M. A. S., Sheharyar, T., Ahmed, M. I., Sepah, Y.2026-02-14
👁️ ophthalmology

Performance of Frangi-Hessian Pseudo-Labels for Retinal Vessel Segmentation in AI-Assisted Retinopathy of Prematurity Screening

Deze studie toont aan dat een hybride trainingsparadigma, dat beperkte grondwaarheid combineert met door Frangi-Hessian gegenereerde pseudo-labels, de nauwkeurigheid en continuïteit van de segmentatie van retinaal vaten voor AI-ondersteunde screening op premature retinopathie aanzienlijk verbetert, waarbij het zowel puur gesuperviseerde als zelfgesuperviseerde benaderingen overtreft over meerdere deep learning-architecturen.

Mutisya, F., Onyango, O., Sitati, S., Ilovi, S., W'mosi, B., Macharia, P., Makini, B., Aluuvala, J., Onyango, J., Wanyee (…)2026-02-04