Identifying Predictors of Anti-VEGF Treatment Response in Patients with Neovascular Age-Related Macular Degeneration through Discriminant and Principal Component Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: AURA was an observational study that monitored visual acuity outcomes following ranibizumab use in neovascular age-related macular degeneration patients over 2 years. The aim of this analysis was to identify factors that were predictive of visual acuity outcomes in AURA. METHODS: The correlation between the baseline characteristics, the use of resources and the visual acuity outcomes in AURA was explored using principal component analysis (PCA) and partial least-squares-discriminant analysis (PLS-DA). The response variables analysed were mean change in visual acuity over 2 years (analysed via PCA) and no decline in visual acuity at 2 years compared with baseline (analysed via PLS-DA). RESULTS: The AURA dataset comprised 2,227 patients and 132 variables. Using PCA and PLS-DA, we found that the number of ranibizumab injections, clinic and monitoring visits, number of optical coherence tomography scans and ophthalmoscopies correlated with a change in visual acuity at Years 1 and 2, and are therefore key drivers of treatment success. CONCLUSION: This is a novel approach to graphically explore relationships between multiple correlated covariates and outcomes in real-life ophthalmology studies. It identified a number of variables that are positively linked with treatment outcomes.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 découle