Key drivers of visual acuity gains in neovascular age-related macular degeneration in real life: findings from the AURA study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: To identify predictive markers for the outcomes of anti-vascular endothelial growth factor therapy for neovascular age-related macular degeneration (nAMD). METHODS: AURA was a retrospective, observational, multicentre study that monitored the 2-year outcomes following intravitreal ranibizumab treatment in patients with nAMD. Using stepwise regression analysis, we evaluated the association between visual acuity outcomes, baseline characteristics and resource utilisation in order to determine which variables are significantly linked to outcomes in AURA. We also examined the relationship between visual acuity outcomes and number of injections received. RESULTS: Analyses were performed using data from year 1 (n=1695) and year 2 completers (n=1184). Logistic analysis showed that baseline visual acuity score, age at start of therapy, number of ophthalmoscopies and optical coherence tomography (OCT) (combined) and number of injections (ranibizumab) were significant (p<0.05) prognostic factors for vision maintenance (loss <15 letters) or vision gain (≥15 letters). Patients who received >7 injections (in 1 year) or >14 injections (over 2 years) gained more letters and demonstrated greater vision maintenance (loss of <15 letters) than patients who received fewer injections. There was a significant (p<0.05) association between number of injections and national reimbursement schemes and OCT. CONCLUSIONS: A number of factors that are predictive of treatment outcomes in a real-life setting were identified. Notably, the decline of treatment benefits may be linked to number of injections and a failure to visit clinicians and receive OCT as required. These findings may be helpful in guiding ophthalmologist treatment decisions under limited time and financial constraints. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT01447043.
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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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».