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Enregistrement W2056046889 · doi:10.1097/icu.0b013e32835f8bbe

Systemic effects of intravitreal vascular endothelial growth factor inhibitors

2013· review· en· W2056046889 sur OpenAlexaff
Chaim M. Bell, Erica de L.P. Campbell, Sudeep S. Gill

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Ophthalmology · 2013
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's HospitalKingston General HospitalInstitute for Clinical Evaluative SciencesQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectVascular endothelial growth factorClinical trialIntensive care medicineVEGF receptorsPopulationPathologicalBevacizumabBioinformaticsPharmacologyInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: The development of vascular endothelial growth factor (VEGF) inhibitors has revolutionized the treatment of retinal diseases. However, VEGF functions in many physiological and pathological processes. Consequently, inhibition of this signalling molecule carries the potential to cause serious adverse events. RECENT FINDINGS: Numerous clinical trials, meta-analyses and population-based studies have provided data regarding the safety of intravitreal VEGF inhibitor injections. Although individual trials and some meta-analyses have not found significant risks, other meta-analyses have suggested possible risks, especially in patients with multiple baseline risk factors. Population-based studies have not found increased risks of vascular adverse events. SUMMARY: Overall, results across studies with differing methodologies provide some reassurance that the widespread use of intravitreal injections of VEGF inhibitors has not resulted in significant increases in the risks of adverse events. However, ongoing vigilance and further study remain priorities, with a particular need for greater evaluation of high-risk subgroups. Rapidly evolving treatment options for ocular diseases including new drugs and new delivery technologies will require ongoing evaluations of safety.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,543
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,065
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,325 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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