Comparing interventions for chronic central serous chorioretinopathy: A network meta-analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
We compare efficacy of treatments for chronic central serous chorioretinopathy (CSCR) > 3 months. Four treatment classes were considered: photodynamic therapy (PDT), subthreshold laser therapies (SLT), mineralocorticoid receptor antagonists (MRA) and antivascular endothelial growth factor (anti-VEGF) agents. Pairwise and network meta-analyses (NMA) of the primary outcomes (complete resolution of subretinal fluid (SRF), mean change in best corrected visual acuity (BCVA as logMAR) and mean change in SRF) and secondary outcomes (mean change in central retinal thickness, and central choroidal thickness (μm), recurrence of SRF, and adverse events) at 3, 6, and 12 months were compared. Confidence in Network Meta-Analysis (CINeMA) informed the certainty of NMA evidence. Eleven RCTs of 458 eyes (450 patients) were included. NMA at 3 months showed that both PDT and SLT were superior to control for resolution of SRF (OR 4.83; 95% CI 1.72-13.55 and 2.27; 1.14-4.49, respectively) and SLT was superior to control for improving BCVA (MD -0.10; -0.17 to -0.04). PDT was superior to SLT for improving CRT (MD -42.88; -75.27 to -10.50). On probability ranking, PDT and SLT were consistently the best-ranked treatments for each outcome at 3 months, but low confidence of evidence and paucity of studies preclude definitive conclusions.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle