Quantifying the increasing use ofanti-vascular endothelial growthfactor therapy in ophthalmology
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Bevacizumab (Avastin; Genetech Inc., South San Francisco, CA) and ranibizumab (Lucentis, Genetech Inc.) are two anti-Vascular Endothelial Growth Factor (VEGF) agents used in increasing amounts off-label to treat ocular conditions. To date, no study has quantified how far reaching these therapies have been in treating eye disease and compared their off-label use to the number of clinical trials performed. Method: A systematic search of Ovid MEDLINE using the keywords bevacizumab and ranibizumab limited to “Case Reports” was used as an index of the number of diseases treated. Each keyword was also limited to “Clinical Trials, All” and “Phase III Clinical Trials” to discern the quality of evidence for these uses. Results: Bevacizumab has been utilized for the treatment of 58 different ocular conditions, but only 14 conditions were studied in a trial, and none were part of a phase III clinical trial. Ranibizumab has been used for 17 different eye conditions, with only 6 studied in a trial and only 1 disease, “wet” age-related macular degeneration reported in 4 phase III trials. In the case reports, there were 21 different adverse events ascribed to bevacizumab and 2 to ranibizumab with retinal pigment epithelial tears being the most common. Conclusion: Bevacizumab is one of the most far reaching drugs in ophthalmology and even medicine, but it is not yet supported by high quality evidence. The much higher cost of ranibizumab may be responsible for bevacizumab's popularity among eye specialists. Patients should be fully informed about the off-label use of bevacizumab and the associated risks with its use.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,082 | 0,209 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,033 | 0,035 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,005 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».