One-year outcomes of Aflibercept for refractory diabetic macular edema in Bevacizumab nonresponders
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: A sub-population of patients with diabetic macular edema (DME) responds less effectively to off-label use of Bevacizumab. Approval of Aflibercept for DME has offered Bevacizumab nonresponders an alternative therapeutic option. Herein, we investigate the anatomical and functional changes associated with Aflibercept treatment in Bevacizumab nonresponders with chronic DME in a Canadian setting. Methods: A retrospective study of eyes with persistent DME that were switched to Aflibercept due to nonresponse following ≥6 consecutive monthly Bevacizumab injections was performed. Anatomical and functional changes and the predictors of response were assessed using patients' characteristics prior to receiving their first (baseline) and seventh consecutive Aflibercept injections (follow-up). Results: Twenty-four eyes were included, with a mean age of 63.9 ± 10.7 years, an average of 16.8 ± 8.5 Bevacizumab injections prior to switching to Aflibercept, and mean follow-up duration of 11.8 ± 1.7 months following switching to Aflibercept. Best-corrected visual acuity (BCVA) improved significantly from 0.49 ± 0.13 to 0.41 ± 0.11 logMAR (P < 0.001) and central subfield thickness (CST) decreased by 119.4 μm from 409.4 ± 85.8 μm to 290.0 ± 64.5 μm (P < 0.001), with 50% of eyes showing complete anatomical response. Worse BCVA and higher CST at baseline predicted greater vision improvements (P = 0.001 and P = 0.035, respectively) while a larger decrease in CST was associated with greater baseline CST (P = 0.001) and better glycemic control (P = 0.039). Conclusion: Our data from a real-world clinical setting highlight the efficacy of Aflibercept as an alternative therapeutic option for DME recalcitrant to Bevacizumab, with potential additional benefit to those with worse vision, greater CST, and better glycemic control at baseline.
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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) | 0,001 | 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 découle