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Enregistrement W3118651774 · doi:10.1136/bjophthalmol-2020-317262

Short-term efficacy of latanoprostene bunod for the treatment of open-angle glaucoma and ocular hypertension: a systematic literature review and a network meta-analysis

2021· review· en· W3118651774 sur OpenAlexaff
Paul Harasymowycz, Catherine A. Royer, Amy Xianying Cui, M Barbeau, Katherine Jobin-Gervais, Karine Mathurin, Jean Lachaîne, C. Beauchemin

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Ophthalmology · 2021
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlaucoma and retinal disorders
Établissements canadiensInstitut universitaire en santé mentale de MontréalBausch Health (Canada)Health CanadaUniversité de Montréal
Organismes subventionnairesBausch and Lomb
Mots-clésMedicineOcular hypertensionOpen angle glaucomaGlaucomaMeta-analysisTerm (time)OphthalmologyOptometryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND/AIMS: To assess the comparative efficacy of latanoprostene bunod (LBN), a novel prostaglandin analogue (PGA), to other medications for open-angle glaucoma and ocular hypertension on lowering intraocular pressure (IOP). METHODS: (Ophthalmology, 2016) study was conducted. Medline, Embase and PubMed were searched for randomised controlled trials published between 1 January 2014 and 19 March 2020. Studies had to report IOP reduction after 3 months for at least two different treatments among placebo, PGAs (bimatoprost 0.01%, bimatoprost 0.03%, latanoprost, LBN, tafluprost, unoprostone) or apraclonidine, betaxolol, brimonidine, brinzolamide, carteolol, dorzolamide, levobunolol, timolol, travoprost. A Bayesian network meta-analysis was performed to provide the relative effect in terms of mean difference (95% credible interval) of IOP reduction and ranking probabilities. Surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) was generated. RESULTS: A total of 106 trials were included with data for 18 523 participants. LBN was significantly more effective than unoprostone (-3.45 (-4.77 to -2.12)). Although relative effect was not significative, compared with other PGAs, LBN numerically outperformed latanoprost (-0.70 (-1.83 to 0.43)) and tafluoprost (-0.41 (-1.87 to 1.07)), was similar to bimatoprost 0.01% (-0.02(-1.59 to 1.55)) and was slightly disadvantaged by bimatoprost 0.03% (-0.17 (-1.42 to 1.07)). LBN was significantly more efficient than the beta-blockers apraclonidine, betaxolol, brimonidine, brinzolamide, carteolol, dorzolamide and timolol. According to SUCRA, LBN was ranked second after bimatoprost 0.03%, followed by bimatoprost 0.01%. CONCLUSION: LBN was significantly more effective than the PGA unoprostone and most of the beta-blockers. Compared with the most widely used PGAs, LBN numerically outperformed latanoprost and travoprost and was similar to bimatoprost 0.01%.

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)0,020
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,035
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,105

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0200,035
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0180,041
Bibliométrie0,0090,008
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,094
Tête enseignante GPT0,367
Écart entre enseignants0,273 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations21
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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