Effectiveness and safety of ranibizumab 0.5 mg in treatment-naïve patients with diabetic macular edema: Results from the real-world global LUMINOUS study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To assess the one-year effectiveness and safety of ranibizumab 0.5 mg in treatment- naïve patients with diabetic macular edema (DME) enrolled in the real-world LUMINOUS study. PATIENTS AND METHODS: A 5-year, prospective, observational, open-label, global study which recruited 30,138 patients across all approved indications. Consenting patients (≥18 years) who were treatment-naïve or previously treated with ranibizumab or other ocular treatments were treated as per the local ranibizumab label. Here, we present the change in visual acuity (VA) (Early Treatment Diabetic Retinopathy Study letter score; primary treated eye) at Year 1, as well as the change in VA based on injection frequencies (≤4 and ≥5), treatment exposure, and the overall adverse events (AEs) and serious AEs (SAEs) in treatment-naïve DME patients. RESULTS: Of the 4,710 DME patients enrolled in the study, 1,063 were treatment-naïve. At baseline, mean age was 64.5 years, 54.7% were male, and 69.2% were white. At 1 year, mean VA letter score improved by +3.5 (n = 502) from a baseline of 57.7 with a mean of 4.5 injections. Presented by injection frequencies ≤4 and ≥5, VA letter score gains were 0.5 (n = 264) and 6.9 (n = 238) from baseline letter scores of 56.6 and 59.0, respectively. Over 5 years, the incidence of ocular/non-ocular AEs and SAEs was 7.2%/10.1% and 0.3%/5.8%, respectively. No endophthalmitis cases were reported. CONCLUSIONS: The LUMINOUS study included patients with DME with more diverse baseline characteristics than those in randomized clinical trials. The 1-year data showed improvement in VA with low number of injections in treatment- naïve patients with DME. Greater VA gains were observed in patients who received ≥5 injections. No new safety findings were identified. LUMINOUS confirms the effectiveness and safety of ranibizumab for the treatment of patients with DME in a real-world clinical practice.
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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 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».