Repeat Selective Laser Trabeculoplasty for Glaucoma Patients: A Systematic Review and Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
AIM AND OBJECTIVE: To evaluate repeat selective laser trabeculoplasty (SLT) for treating primary open-angle glaucoma (POAG). MATERIALS AND METHODS: PubMed, CINAHL, and EMBASE were systematically searched along with grey literature. All English articles that measured intraocular pressure (IOP) before and after repeat SLT on adult patients with POAG were included. Studies were not filtered by location or publication date. Covidence was used to screen imported articles. Risk of bias assessment and data extraction was performed after screening. Meta-analysis was performed using STATA 16.0. Fixed-effect or random-effects models were developed depending on the presence of heterogeneity. RESULTS: Database and grey literature search identified 512 unique studies. After duplicate removal and screening, 12 articles were included and data from included studies were synthesized. Nine articles were included in the meta-analysis. Three studies were prospective observational studies, and nine studies were retrospective chart reviews. Due to the presence of heterogeneity, a random-effects model has been utilized that suggested significant IOP reduction (IOPR) by repeat SLT at 24 months follow-up. CONCLUSION: Based on our results, repeat SLT could be an effective procedure in reducing IOP for patients with glaucoma for up to 24 months. Efficacy of third, fourth, or further SLT remains to be verified. More data from long-term, high-quality randomized-controlled trials (RCTs) are required to make conclusions. CLINICAL SIGNIFICANCE: Repeat SLT may be an effective treatment for lowering IOP with minimal complications or safety issues. This may allow the use of SLT as a primary treatment for POGA, allowing the discontinuation of medications or eye drops and lead to additional benefits. HOW TO CITE THIS ARTICLE: Repeat Selective Laser Trabeculoplasty for Glaucoma Patients: A Systematic Review and Meta-analysis. J Curr Glaucoma Pract 2021;15(3):117-124.
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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 | 0,004 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,009 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,002 |
| 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 ».