Predictors of visual outcomes in patients with neovascular age‐related macular degeneration treated with anti‐vascular endothelial growth factor therapy: <i>post hoc</i> analysis of the <scp>VIEW</scp> studies
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Identify predictors for response to anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) therapy in patients with neovascular (wet) age-related macular degeneration (nAMD). METHODS: Retrospective, post hoc analysis of VIEW 1/2. Patients were randomized 1:1:1:1 to 0.5 mg intravitreal aflibercept (IVT-AFL) injection every 4 weeks (0.5q4); 2 mg IVT-AFL every 4 weeks (2q4); 2 mg IVT-AFL every 8 weeks (2q8) after an initial three injections at weeks 0, 4 and 8 or 0.5 mg intravitreal ranibizumab every 4 weeks (0.5q4). RESULTS: 1815 patients [IVT-AFL 2q4 (n = 613); IVT-AFL 2q8 (n = 607); ranibizumab 0.5q4 (n = 595)] were included. Baseline demographics/characteristics were evenly balanced. Younger age (49-69 years), lower visual acuity (VA) [10.0-≤45.0 Early Treatment Diabetic Retinopathy Study (ETDRS) letters] and smaller choroidal neovascularization (CNV) size [0.0-≤3.1 disc areas (DA)] at baseline were associated with the most vision gain (≥15 letters) over 52 weeks (all nominal p < 0.0001).Younger age, higher baseline VA (>64.0-≤83.0 letters) and smaller CNV size were associated with a VA ≥20/40 at week 52. Predominantly classic CNV at baseline (nominal p = 0.0007), older age (≥90 years), lower baseline VA (10.0-≤ 45.0 ETDRS letters) and larger CNV size (>10.1-≤32.6 DA) were all associated with a VA ≤20/200 at week 52 (all nominal p < 0.0001). Along with treatment (nominal p < 0.0001), lower VA (p = 0.0166) and smaller central retinal thickness (both nominal p = 0.0190) were predictors for dry retina development. CONCLUSION: Younger age, lower VA and smaller CNV size at baseline were all associated with greater vision gains over 52 weeks while younger age, higher VA and smaller CNV size at treatment start were more likely to achieve best-corrected VA 20/40 or better after a year's treatment, suggesting the benefit of early anti-VEGF treatment.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».