Management of repository corticotropin injection therapy for non‐infectious uveitis: a Delphi study
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: Diagnosis and management of non-infectious uveitis (NIU), a major cause of blindness worldwide, are challenging. Corticosteroids, the cornerstone of therapy, are not appropriate for long-term use, and while non-biologic and biologic immunomodulators may be used for some patients, data on their efficacy and safety in this population are limited. Repository corticotropin injection (RCI), believed to affect uveitis by multiple mechanisms, has received regulatory approval for treatment of ophthalmic diseases including posterior uveitis, but is not widely used or discussed in guidelines for the management of uveitis and ocular inflammatory diseases. METHODS: The index study employed a modified Delphi process with a panel of 14 US-based ophthalmologists. Consensus recommendations were developed through a series of three questionnaires. Panellists rated statements on a Likert scale from -5 (strongly disagree) to +5 (strongly agree). RESULTS: The Delphi panel provided consensus recommendations on examinations and testing needed for diagnosis, treatment goals, and the use of corticosteroids, as well as the use of non-biologic and biologic immunomodulators. The panel reached consensus that RCI may be considered for posterior and pan-uveitis, and dosing should be individualized for each patient. Dose reduction/discontinuation should be considered for excessive RCI-related toxicity, hyperglycaemia and/or diabetic complications, excessive costs, or remission ≥ 2 years. Patients should be weaned from RCI if uveitis is stable and well controlled. Adverse events during RCI therapy can be managed by appropriate interventions, with dose reduction/discontinuation considered if events are severe or recurrent. CONCLUSIONS: Expert consensus suggests RCI may be an appropriate treatment option for some patients with uveitis when other therapies are ineffective or intolerable.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 ».