Changes in aqueous and vitreous inflammatory cytokine levels in neovascular age‐related macular degeneration: a systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
Inflammatory cytokines are involved in the pathogenesis of neovascular age-related macular degeneration (nAMD) and have been shown to be useful as diagnostic and predictive biomarkers. Given the heterogeneity of data within the literature, we aimed to quantitatively summarize data related to inflammatory cytokines in nAMD. A systematic search without year limitation was performed up to 13 April 2020. Studies were included if they provided data on aqueous or vitreous cytokine concentrations in patients with nAMD. Data were extracted from 95 studies that encompassed 3105 study eyes with nAMD and 1209 control eyes. Effect sizes were generated as standardized mean differences (SMDs) of cytokine concentrations between patients with nAMD and controls. Among the 4314 eyes in 95 studies, aqueous concentrations (standard mean difference, 95% confidence interval and p-value) of MCP-1 (0.43, 0.09 to 0.77 and p = 0.01), MIG (0.63, 0.31 to 0.94 and p = 0.0001), TGF-β (0.45, 0.07 to 0.82 and p = 0.02) and VEGF (0.64, 0.31 to 0.98 and p = 0.0001) were significantly higher in patients with nAMD compared to healthy controls. No differences, failed sensitivity analyses or insufficient data were found between patients with nAMD and healthy controls for the concentrations of the remaining cytokines and with all vitreous samples. Previous studies had shown conflicting associations with nAMD for all 27 cytokines assessed. Our analysis indicates multiple candidate cytokines other than VEGF that are implicated in nAMD and adds clarity to the previous literature. This will help focus translational research in nAMD investigating biomarkers and therapeutic targets.
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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 | 0,008 | 0,022 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,025 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».