<p>Two-year analysis of changes in the optic nerve and retina following anti-VEGF treatments in diabetic macular edema patients</p>
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To evaluate long-term structural and functional changes that happen to the optic nerve and retina following ranibizumab (Lucentis) injections in diabetic macular edema (DME) patients. Methods: Patients with clinically significant DME requiring anti-VEGF injections underwent pre-injection baseline, 6, 12, and 24 month follow-up tests. The tests performed were optical coherence tomography (OCT), best-corrected visual acuity (BCVA), and visual field (VF). Wide-field fluorescein angiogram (IVFA) was performed to monitor the progression of diabetic ischemia. Results: A total of 30 patients requiring anti-VEGF injections and 21 control patients not requiring anti-VEGF injections were enrolled in the study. From baseline, the average macular thickness significantly decreased ( p <0.0002) over the 24-month time period. Mean perfused ratio significantly increased ( p <0.0005) at 6, 12, and 24 months. Cup volume and vertical cup-to-disk ratio significantly increased ( p <0.0014) over the study period. This was verified by masked independent grading of patient optic nerve stereo-photographs by glaucoma specialists. BCVA significantly ( p <0.0006) improved over the study period. VFs showed a non-significant trend of deteriorating peripheral vision at 12 and 24 months. Conclusion: Clinically, anti-VEGF therapy appears to affect the optic nerve by increasing cup volume and increasing vertical cup/disk ratio over time. The results provide a cautionary note to monitor both the retina and optic nerve status in patients undergoing frequent injections. Keywords: diabetic macular edema, retina, optic nerve, anti-VEGF, lucentis, ranibizumab
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».