RANIBIZUMAB TREATMENT IN TREATMENT-NAIVE NEOVASCULAR AGE-RELATED MACULAR DEGENERATION
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To evaluate the effectiveness, safety, and treatment patterns of ranibizumab 0.5 mg in treatment-naive patients with neovascular age-related macular degeneration enrolled in LUMINOUS study. METHODS: This 5-year, prospective, multicenter, observational study recruited 30,138 adult patients (treatment-naive or previously treated with ranibizumab or other ocular treatments) who were treated according to the local ranibizumab label. RESULTS: Six thousand two hundred and forty-one treatment-naive neovascular age-related macular degeneration patients were recruited. Baseline (BL) demographics were, mean (SD) age 75.0 (10.2) years, 54.9% females, and 66.5% Caucasian. The mean (SD) visual acuity (VA; letters) gain at 1 year was 3.1 (16.51) (n = 3,379; BLVA, 51.9 letters [Snellen: 20/92]) with a mean (SD) of 5.0 (2.7) injections and 8.8 (3.3) monitoring visits. Presented by injection frequencies <3 (n = 537), 3 to 6 (n = 1,924), and >6 (n = 918), visual acuity gains were 1.6 (14.93), 3.3 (16.57), and 3.7 (17.21) letters, respectively. Stratified by BLVA <23 (n = 382), 23 to <39 (n = 559), 39 to <60 (n = 929), 60 to <74 (n = 994), and ≥74 (n = 515), visual acuity change was 12.6 (20.63), 6.7 (17.88), 3.6 (16.41), 0.3 (13.83), and -3.0 (11.82) letters, respectively. The incidence of ocular/nonocular adverse events was 8.2%/12.8% and serious adverse events were 0.9%/7.4%, respectively. CONCLUSION: These results demonstrate the effectiveness and safety of ranibizumab in treatment-naive neovascular age-related macular degeneration patients.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 ».