Topical Immunomodulators Improve Clinical Signs of Vernal Keratoconjunctivitis and Atopic Keratoconjunctivitis: A Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Objective: Topical immunomodulators cyclosporine A (CsA) and tacrolimus have been added in recent years to the armament to control severe chronic allergic ocular diseases such as atopic keratoconjunctivitis (AKC) and vernal keratoconjunctivitis (VKC). This meta-analysis summarizes the randomized controlled trials (RCTs) that utilized topical immunomodulators, to examine their effectiveness at decreasing clinical signs as assessed by clinicians in severe allergic eye disease.Methods: A systematic search identified thirteen studies and a total of 445 patients for inclusion, making this the largest meta-analysis published on the subject.Results: Thirteen RCTs were included. Eleven studies used Cyclosporine A as the treatment, and two used Tacrolimus. In total, 445 participants were included, 76.6% were male. The mean age of the participants was 14 years. All studies reported clinical signs as evaluated by an examining clinician. Signs were usually assessed by anatomical region, with the most common regions being the conjunctiva and the cornea, and the most common signs assessed were hyperemia and papillae. Three studies accounted for over 50% of the meta-analysis's weight. Effect size (d) ranged from -2.37 to -0.03, negative values favoring immunomodulators. Fixed Effect Meta-Analysis returned an SMD of -0.81 (95% CI: [-0.98, -0.65]). However, there was significant heterogeneity (I2=61%, Qw=30.76) in the outcome measure (P=0.0021); therefore, a random-effect meta-analysis was also completed where the pooled SMD was -0.98 (95% CI: [-1.26, -0.69], τ2 = 0.16).Conclusions: This study affirms that immunomodulators effectively treat clinical signs, including blepharitis, conjunctival hyperemia, edema, papillae, and corneal damage in severe ocular allergic disease.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,016 | 0,055 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».