<p>Efficacy and Safety of Phospholipid Nanoemulsion-Based Ocular Lubricant for the Management of Various Subtypes of Dry Eye Disease: A Phase IV, Multicenter Trial</p>
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Complete) lubricant eye drops in participants with dry eye disease (DED). PARTICIPANTS AND METHODS: In this phase IV, open-label, single-arm, interventional, multicenter study, adult participants with DED - subtyped into aqueous deficient, evaporative, and mixed dry eye - were instructed to instill one drop of PG-HPG in each eye twice a day for 28 days. Endpoints included change from baseline in tear film break-up time (TFBUT) (primary) and ocular discomfort visual analog scale (VAS) score at Day 14 and TFBUT at Day 28 (secondary). Safety was assessed throughout the study. Data were analyzed for overall patient cohort and by DED subtypes. RESULTS: A total of 134 participants received treatment (mean age: 56.6 years; female: 75.4%). At Day 14, the mean (standard deviation [SD]) TFBUT increased from 2.6 (1.00) seconds at baseline to 4.2 (2.92) seconds (mean change: 1.5 [2.80] seconds); median change was 0.8 seconds (95% CI: 0.52, 1.19) for the overall cohort; the change was maintained at Day 28 (mean change: 1.4 (2.80) seconds, median change: 0.8 seconds (95% CI: 0.49, 1.17). Subgroup analysis showed a mean change (SD) from baseline in TFBUT of 1.1 (2.41) seconds for aqueous deficient, 2.4 (3.17) seconds for evaporative, and 1.2 (2.63) seconds for mixed dry eye at Day 14, respectively. The ocular discomfort VAS score improved (decreased) from baseline at Day 14 (mean [SD] change: -17.3 [24.80]) for the overall cohort, -22.0 [21.73] for aqueous deficient, -17.6 [24.17] for evaporative and -13.1 [27.49] for mixed dry eye subgroups). Adverse events (AEs) were reported in 9 (6.7%) participants. No serious AEs were reported during the study. CONCLUSION: Our study findings demonstrated that PG-HPG-based nanoemulsion lubricant eye drops were effective and well tolerated in participants with DED and all of its subtypes.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».