Predicting Non-response to Ranibizumab in Patients with Neovascular Age-related Macular Degeneration
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose: To validate known and determine new predictors of non-response to ranibizumab in patients with neovascular age-related macular degeneration (AMD) and to incorporate these factors into a prediction rule. METHODS: This multicenter, observational cohort study included 391 patients treated with ranibizumab for neovascular AMD. We performed genetic analysis for single nucleotide polymorphisms in AMD-associated genes and collected questionnaires regarding environmental factors and disease history. The primary outcome was non-response to treatment, defined as a loss of visual acuity >/=30% of letters. RESULTS: Of the 391 patients, 47 were classified as non-responsive. Independent predictors for non-response were age, baseline visual acuity, diabetes mellitus and accumulation of risk alleles in the CFH, ARMS2 and VEGF-A genes. The area under the receiver operating characteristic curve was 0.77 (95% confidence interval 0.70-0.84). We derived a clinical prediction rule, with possible total risk scores ranging from 0-19 points. The absolute risk of non-response varied from 3-52% between risk score groups. CONCLUSION: This is an important step towards a clinical prediction rule that can aid clinicians in identifying AMD patients with increased likelihood of non-response, and consequently contribute to making shared treatment decisions.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».