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Enregistrement W4314434044 · doi:10.3928/23258160-20221122-01

The Impact of Residual Retinal Fluid Following Intravitreal Anti-Vascular Endothelial Growth Factor Therapy for Diabetic Macular Edema and Macular Edema Secondary to Retinal Vein Occlusion: A Systematic Review

2023· review· en· W4314434044 sur OpenAlexaff
Nikhil S. Patil, Andrew Mihalache, Arjan S. Dhoot, Marko M. Popovic, Rajeev H. Muni, Peter J. Kertes

Notice bibliographique

RevueOphthalmic surgery, lasers & imaging retina · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineVisual acuityOphthalmologyMacular edemaRetinal VeinRetinalCentral retinal vein occlusionBranch retinal vein occlusionEdemaRetinaSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association between residual retinal fluid and visual acuity for diabetic macular edema (DME) and macular edema (ME) secondary to retinal vein occlusion (RVO) is not well established. We conducted a systematic literature search for peer-reviewed articles reporting on visual acuity stratified by subretinal fluid (SRF), intraretinal fluid (IRF), or any retinal fluid at final follow-up after intravitreal anti-vascular endothelial growth factor therapy injection for treatment of DME or ME secondary to RVO. Two observational studies on ME secondary to RVO and one study for DME found no significant differences between eyes with and without residual retinal fluid for final BCVA. One randomized controlled trial (RCT) found that eyes with residual retinal fluid had significantly worse final best-corrected visual acuity in ME secondary to RVO, whereas another RCT found no significant difference for DME. There is a paucity of evidence examining the impact of residual retinal fluid on visual acuity in DME and ME secondary to RVO. The limited evidence suggests that aggressive fluid resolution is worthwhile. [ Ophthalmic Surg Lasers Imaging Retina 2023;54:50–58.]

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens strict)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,074
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0080,006
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,339
Écart entre enseignants0,312 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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