Effectiveness at 1 Year of Monthly versus Variable-Dosing Intravitreal Ranibizumab in the Treatment of Choroidal Neovascularization Secondary to Age-related Macular Degeneration
Notice bibliographique
Résumé
In Brief Purpose To evaluate the visual acuity results of monthly ranibizumab injections compared with a variable-dosing schedule for the treatment of neovascular age-related macular degeneration. Methods A retrospective study that compared two cohorts of consecutive patients. All patients were treatment naive, with baseline visual acuity of 20/400 or better, and completed 12 months of therapy. In the first group all patients received monthly injections. In the other group, after 3 monthly loading doses, a variable-dosing schedule was used, based on a monthly clinical assessment and optical coherence tomography. Results Fifty-six consecutive patients (60 eyes) were included. At 12 months the median number of injections were 12 and 8, respectively, and the mean change in Snellen visual acuity was an improvement of 0.27 logarithm of the minimum angle of resolution in the monthly treated group versus 0.21 logarithm of the minimum angle of resolution improvement in the variable-dosing group (P = 0.53). In the monthly treated group 96.8% of eyes lost <0.3 logarithm of the minimum angle of resolution versus 96.6% of eyes in the variable-dosing group (P = 1.0). Conclusion We were able to show that in our clinical setting patients achieved similar visual acuity results with either monthly injections or with a variable-dosing protocol. There was a trend toward better results with monthly treatment. In our clinical setting, patients achieved similar visual acuity results with either monthly injections or with a variable-dosing protocol. There was a trend toward better results with monthly treatment. We believe that patients should be presented with the evidence and given a choice as to which treatment protocol they would like.
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 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 | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 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 ».