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Enregistrement W2999057392 · doi:10.1001/jamaophthalmol.2019.5540

Efficacy of a Treat-and-Extend Regimen With Ranibizumab in Patients With Neovascular Age-Related Macular Disease

2020· article· en· W2999057392 sur OpenAlexaffabout
Peter J. Kertes, Ivan Galić, Mark Greve, Geoff Williams, Jason V. Baker, Marcel Lahaie, Tom Sheidow

Notice bibliographique

RevueJAMA Ophthalmology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensWestern UniversityNovartis (Canada)University of AlbertaUniversity of TorontoUniversity of CalgaryMcGill UniversityHealth Sciences CentreSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineRanibizumabMacular degenerationChoroidal neovascularizationRegimenRandomized controlled trialDiabetic retinopathyVisual acuityDosingOphthalmologyPro re nataBevacizumabSurgeryInternal medicineDiabetes mellitusChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Although the Canadian Treat-and-Extend Analysis Trial With Ranibizumab in Patients With Neovascular Age-Related Macular Disease (CANTREAT) reported herein and the Treat and Extend study provided data to show noninferiority of treat-and-extend (T&E) at 12 months, to date there are few data on 24-month T&E trials compared with monthly dosing. Objective: To compare the efficacy of ranibizumab using a T&E regimen to monthly dosing in treatment-naive patients with neovascular age-related macular degeneration (nAMD) after 24 months. Design, Setting, and Participants: A randomized, open-label, multicenter, noninferiority intention-to-treat trial with a margin of -5 letters in best-corrected visual acuity (BCVA) from baseline to 12 months between groups was conducted at 27 treatment centers in Canada. Participants included 580 patients with treatment-naive choroidal neovascularization secondary to AMD. The study was conducted from May 8, 2013, to August 28, 2018, and data analysis was performed between August 29 and September 12, 2018. Interventions: Patients with nAMD were randomized 1:1 to receive intravitreal ranibizumab, 0.5 mg, in either a T&E or monthly dosing regimen. Main Outcomes and Measures: Mean change in BCVA in Early Treatment of Diabetic Retinopathy Study letters from baseline to month 24. Results: Of the 580 randomized patients, 350 were women (60.3%) and 547 were white (94.3%). Mean (SD) age was 78.8 (7.8) years. By the end of month 24, 466 of the 580 randomized patients (80.3%) had completed the study and participants in the T&E arm received a mean of 17.6 injections compared with 23.5 injections for the monthly arm, for a difference of 5.9 injections and visits over 2 years (95% CI, 5.4-6.5; P < .001). The mean (SD) BCVA improvement was not worse with the T&E arm, 6.8 (14.1) letters vs 6.0 (12.6) letters, compared with the monthly arm (difference, 0.9; 95% CI, -1.6 to 3.3; P = .21). There was a gain of 15 or more letters in 25.5% of the T&E group and 23.1% of the monthly treatment group (difference, 2.4%; 95% CI, -6.8% to 11.6%; P = .59) and a loss of 15 or more letters in 6.5% of the T&E group and 5.8% of the monthly treatment group (difference, -0.7%; 95% CI, -9.9% to 8.5%; P = .85). Conclusions and Relevance: These findings suggest that change in vision from baseline is not worse with a T&E compared with a monthly regimen of ranibizumab for nAMD through 24 months, achieving clinically meaningful improvements in BCVA despite fewer injections and visits. Trial Registration: ClinicalTrials.gov identifier: NCT02103738.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Essai non randomisé · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,010
Tête enseignante GPT0,243
Écart entre enseignants0,233 · 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'étudeEssai non randomisé
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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
Publié2020
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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