Pachychoroid‐phenotype effects on 5‐year visual outcomes of anti‐VEGF monotherapy in polypoidal choroidal vasculopathy
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE: To investigate whether the efficacy of anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) monotherapy for polypoidal choroidal vasculopathy (PCV) differs between pachychoroid and non-pachychoroid phenotypes in the long term. METHODS: This retrospective longitudinal study included 115 treatment-naïve eyes in 115 consecutive patients with symptomatic PCV who were treated with anti-VEGF monotherapy and were followed up for 5 years. Eligible eyes were assigned to either a pachy-PCV group, with a pachychoroid phenotype, or a non-pachy-PCV group, without a pachychoroid phenotype. Best-corrected visual acuity (BCVA) and other parameters over a 5-year period were compared between the groups. RESULTS: Forty-eight eyes and 67 eyes were classified into the pachy-PCV and non-pachy-PCV groups respectively. Baseline and 5-year BCVA (logarithm of the minimum angle of resolution) were 0.19 ± 0.20 and 0.16 ± 0.28 in the pachy-PCV group, respectively, and 0.25 ± 0.26 and 0.26 ± 0.36 in the non-pachy-PCV group respectively. BCVA did not change significantly in either group (p = 0.18 and 0.08 respectively). BCVA did not differ between the groups at any observation time-point. Subfoveal choroidal thickness (SFCT) at baseline and at 5 years was significantly higher in the pachy-PCV group than in the non-pachy-PCV group (both p < 0.001); however, the mean rate of decrease in SFCT did not differ in either group over the 5-year period (22% vs. 23%, p = 0.81). CONCLUSION: Our findings suggest that anti-VEGF monotherapy was similarly effective for pachychoroid- and non-pachychoroid-phenotype eyes with PCV, for at least 5 years, although further studies are required.
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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) | 0,001 | 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) | 0,000 | 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 ».