A retrospective study of the real-life utilization and effectiveness of ranibizumab therapy for neovascular age-related macular degeneration in the UK
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: AURA was an international, retrospective, observational study that monitored the real-life use and effectiveness of ranibizumab injections in patients with neovascular age-related macular degeneration (nAMD). This paper reports the findings from the UK. METHODS: Patients who started treatment with ranibizumab between January 1, 2009, and August 31, 2009, and had documented follow-up to the end of their treatment and/or monitoring or until August 31, 2011, were retrospectively monitored; the diagnosis and subsequent decision to treat was made by the patient's own physician. Assessments included the change in visual acuity (standardized letter count) during the first and second years after start of ranibizumab therapy and resource utilization. RESULTS: Four hundred and ten patients from 13 UK centers were analyzed. The mean (standard deviation [SD]) letter score at baseline was 55.0 (17.8). The mean (SD) change in visual acuity from baseline was +6.0 (15.4) letters at year 1 and +4.1 (16.9) at year 2. Most of the patients (86.6%) completed a 3-month loading phase; the visual improvements were numerically higher in these patients. Over 2 years, the mean (SD) number of clinic visits and injections was 18.4 (5.0) and 9.0 (4.7), respectively. Resource use and visual acuity gains were greater than those observed in the global population, which included other countries enrolled in AURA (Canada, France, Germany, Ireland, Italy, the Netherlands, and Venezuela). When patients were stratified according to severity of nAMD (based on letter count at baseline), the mean change in visual acuity score at years 1 and 2 was also higher for the UK than for the global population across all subgroups. CONCLUSION: Monitoring and treatment rates were high in the UK, resulting in better visual acuity outcomes compared with other included countries. This suggests that translation of clinical study outcomes into real-life settings is achievable, but at the expense of higher resource utilization than is currently the norm in most developed countries.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».