A Systematic Review of Clinical Studies Using VEGF Inhibitors in the Treatment of Macular Edema from Diabetic Retinopathy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To synthesize the present clinical evidence of efficacy and adverse events of commonly used anti-VEGF drugs for Diabetic Macular Edema. Methods: A systematic review was undertaken from the Medline, Biosis, CINAHL, Cochrane and Web of Science databases. Grey literature that consisted of lectures, seminars and conferences was also retrieved. The cut-off date was January 1 2014. A two-stage screening process was undertaken followed by a data extraction stage using the systematic review software EPPI. These were done by two reviewers. Heterogeneous meta-analysis was performed on the primary outcome which was change in macular thickness from baseline after injection. Side effects were tabulated. Results: From 846 articles that were initially screened, 18 papers were included in the data extraction stage. For all anti-VEGF treatments, the average decrease in macular thickness was 114.4 microns (95% CI: 66.8 - 162 μM). The average decrease in thickness from Lucentis (161.9 μM) was larger than that for Avastin (96.5 μM) but this was not statistically significant (p = 0.23). The most common complications were vitreous hemorrhage, endophthalmitis and retinal detachment. Vision threatening complications were rare but were reported regularly. Conclusions: The synthesized clinical evidence to date supports both of these treatments as efficacious and safe for diabetic macular edema (DME). There is a trend toward greater efficacy for Lucentis over Avastin but this is not statistically significant and will need a head-to-head RCT to assess accurately.
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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 | 0,013 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,013 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 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 ».