Retrospective analysis of the real‐world utilization of ranibizumab in wAMD
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose With monthly ranibizumab treatment for wet AMD (wAMD), optimal functional outcomes are achieved. To reduce management burdens, as‐needed dosing regimens have been explored. AURA study examines real‐world utilization of ranibizumab. Methods Retrospective, international (Canada, France, Germany, Ireland, Italy, Netherlands, UK, Venezuela), non‐interventional, observational study. Target enrollment is 444 patients per country and will be completed by September 2012. Consecutive AMD patients prescribed ranibizumab by their physicians will be included, with a follow‐up period of up to 2.5 years. Primary outcomes are (1) change in visual acuity and (2) resource utilization (number of treatment and monitoring visits, treatment use). Descriptive statistics will be used. Results Results for Germany are already available: 916 patients from 28 sites were screened. Of these, 462 (50.4%) were not enrolled. The reasons (not mutually exclusive) included no written informed consent (n=349), consent obtained after target patient number reached (n=68), use of non‐conventional interventions (n=21), ranibizumab use did not start between January‐August 2009 (n=23), and no wAMD diagnosis (n=6). Of the 454 enrolled, 437 (96.3%) received ≥1 ranibizumab dose. Of the 437, most were women (n=260, 59.5%), Caucasian (n=368, 84.2%), and initiated treatment at ≥75 years of age (n=304, 69.6%). Mean age was 79.2±8.1 years. Conclusion These data will provide valuable insight into resource utilization patterns and their effects on visual outcome in various ranibizumab‐treated wAMD patient populations. Commercial interest
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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 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 ».