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Enregistrement W3046790020 · doi:10.1155/2020/3207614

Long-Term Visual Outcomes for a Treat-and-Extend Antivascular Endothelial Growth Factor Regimen in Eyes with Neovascular Age-Related Macular Degeneration: Up to Seven-Year Follow-Up

2020· article· en· W3046790020 sur OpenAlexaff
Simon Javidi, Ali Dirani, Fares Antaki, Marc Saab, S. Rahali, Ghassan Cordahi

Notice bibliographique

RevueJournal of Ophthalmology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensHôpital Charles-Le MoyneUniversité de MontréalUniversité LavalUniversité de SherbrookeHôpital du Saint-SacrementHôpital Maisonneuve-Rosemont
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineMacular degenerationAfliberceptRanibizumabOphthalmologyVisual acuityBevacizumabRetrospective cohort studyPro re nataRegimenChoroidal neovascularizationSurgeryChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Purpose. To report long-term visual and anatomical outcomes in eyes with neovascular age-related macular degeneration (nAMD) treated with a treat-and-extend regimen (TER) of intravitreal antivascular endothelial growth factor (anti-VEGF) injections in real-world settings.Methods. Retrospective cohort study of consecutive patients with nAMD treated with a TER of anti-VEGF intravitreal injections by a single retina specialist (GC). Patients with nAMD who had at least one year of follow-up were identified using an electronic database. Best-corrected visual acuity (BCVA), comprehensive ophthalmologic examination, and macular OCT were performed at each visit. Patients received a loading dose of three monthly intravitreal injections and then were treated according to a TER of bevacizumab, ranibizumab, and/or aflibercept. The number of injections, BCVA, and central retinal thickness (CRT) were evaluated during the follow-up period.Results. 180 eyes from 180 patients were included in the study. Mean age was 75 ± 9 (range: 51–96). Mean BCVA was 0.77 ± 0.64 LogMAR at baseline, 0.69 ± 0.58 LogMAR ( p=0.0057 ) after loading phase, 0.64 ± 0.55 LogMAR ( p=0.0001 ) after 6 months of TER, and 0.76 ± 0.71 LogMAR after 6 years of treatment (n = 32 at year 6). CRT decreased significantly after the loading phase ( p=0.0002 ). The mean number of intravitreal injections per year was 7.6 during the first three years of treatment and then decreased to 5.9 during year 4 to 7.Conclusions. This retrospective study of 180 nAMD patients treated with a TER of intravitreal anti-VEGF demonstrates an initial improvement of BCVA after loading phase, followed by long-term visual stabilization for at least six years. These results were obtained with a high number of injections, averaging close to six injections per year during long-term follow-up. In light of the natural evolution of nAMD, these data support the long-term efficacy of this treatment under real-world conditions of heterogeneity of patients and type of anti-VEGF used.

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)0,001
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: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,004

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,028
Tête enseignante GPT0,321
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
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

Citations10
Publié2020
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