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Enregistrement W2319705424 · doi:10.1136/bjophthalmol-2015-308166

Key drivers of visual acuity gains in neovascular age-related macular degeneration in real life: findings from the AURA study

2016· article· en· W2319705424 sur OpenAlexaff
Frank G. Holz, Ramin Tadayoni, Stephen Beatty, Alan R. Berger, Matteo Giuseppe Cereda, Philip Hykin, Giovanni Staurenghi, Andreas Altemark, Jonas Nilsson, Kun Kim, Sobha Sivaprasad

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Ophthalmology · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesBayer HealthCare
Mots-clésMacular degenerationMedicineVisual acuityAuraOptometryOphthalmologyKey (lock)Computer scienceAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,007
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,017

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,007
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,323
Écart entre enseignants0,295 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations121
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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