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Enregistrement W2947995207 · doi:10.1136/bmjopen-2018-022031

Anti-vascular endothelial growth factor treatment for retinal conditions: a systematic review and meta-analysis

2019· review· en· W2947995207 sur OpenAlexafffund
Ba’ Pham, Sonia M. Thomas, Erin Lillie, Taehoon Lee, Jemila S. Hamid, Trevor Richter, Ghayath Janoudi, Arnav Agarwal, Jane Pearson Sharpe, Alistair Scott, Rachel Warren, Ronak Brahmbhatt, Erin M. Macdonald, Sharon E. Straus, Andrea C. Tricco

Notice bibliographique

RevueBMJ Open · 2019
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensCanadian Agency for Drugs and Technologies in HealthPublic Health OntarioUniversity of TorontoMcMaster UniversitySt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesCanadian Institutes of Health Research
Mots-clésMedicineRetinalMeta-analysisSystematic reviewOphthalmologyVascular endothelial growth factorVascular MedicineIntensive care medicineMEDLINEVEGF receptorsInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

OBJECTIVES: To evaluate the comparative effectiveness and safety of intravitreal bevacizumab, ranibizumab and aflibercept for patients with choroidal neovascular age-related macular degeneration (cn-AMD), diabetic macular oedema (DMO), macular oedema due to retinal vein occlusion (RVO-MO) and myopic choroidal neovascularisation (m-CNV). DESIGN: Systematic review and random-effects meta-analysis. METHODS: Multiple databases were searched from inception to 17 August 2017. Eligible head-to-head randomised controlled trials (RCTs) comparing the (anti-VEGF) drugs in adult patients aged ≥18 years with the retinal conditions of interest. Two reviewers independently screened studies, extracted data and assessed risk of bias. RESULTS: 19 RCTs involving 7459 patients with cn-AMD (n=12), DMO (n=3), RVO-MO (n=2) and m-CNV (n=2) were included. Vision gain was not significantly different in patients with cn-AMD, DMO, RVO-MO and m-CNV treated with bevacizumab versus ranibizumab. Similarly, vision gain was not significantly different between cn-AMD patients treated with aflibercept versus ranibizumab. Patients with DMO treated with aflibercept experienced significantly higher vision gain at 12 months than patients receiving ranibizumab or bevacizumab; however, this difference was not significant at 24 months. Rates of systemic serious harms were similar across anti-VEGF agents. Posthoc analyses revealed that an as-needed treatment regimen (6-9 injections per year) was associated with a mortality increase of 1.8% (risk ratio: 2.0 [1.2 to 3.5], 2 RCTs, 1795 patients) compared with monthly treatment in cn-AMD patients. CONCLUSIONS: Intravitreal bevacizumab was a reasonable alternative to ranibizumab and aflibercept in patients with cn-AMD, DMO, RVO-MO and m-CNV. The only exception was for patients with DME and low visual acuity (<69 early treatment diabetic retinopathy study [ETDRS] letters), where treatment with aflibercept was associated with significantly higher vision gain (≥15 ETDRS letters) than bevacizumab or ranibizumab at 12 months; but the significant effects were not maintained at 24 months. The choice of anti-VEGF drugs may depend on the specific retinal condition, baseline visual acuity and treatment regimen. PROSPERO REGISTRATION NUMBER: CRD42015022041.

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)0,012
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,028
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0120,028
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,031
Bibliométrie0,0050,006
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,310
Tête enseignante GPT0,500
Écart entre enseignants0,190 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations82
Publié2019
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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