Anti‐vascular endothelial growth factor therapy and retinal non‐perfusion in diabetic retinopathy: A meta‐analysis of randomised trials
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Purpose Retinal non‐perfusion (RNP) is fundamental to disease onset and progression in diabetic retinopathy (DR). Whether anti‐vascular endothelial growth factor (anti‐VEGF) therapy can modify RNP progression is unclear. This investigation quantified the impact of anti‐VEGF therapy on RNP progression compared with laser or sham at 12 months. Methods A systematic review and meta‐analysis of randomised controlled trials (RCTs) were performed; Ovid MEDLINE, EMBASE and CENTRAL were searched from inception to 4th March 2022. The change in any continuous measure of RNP at 12 months and 24 months was the primary and secondary outcomes, respectively. Outcomes were reported utilising standardised mean differences (SMD). The Cochrane Risk of Bias Tool version‐2 and the Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation (GRADE) guidelines informed risk of bias and certainty of evidence assessments. Results Six RCTs (1296 eyes) and three RCTs (1131 eyes) were included at 12 and 24 months, respectively. Meta‐analysis demonstrated that RNP progression may be slowed with anti‐VEGF therapy compared with laser/sham at 12 months (SMD: −0.17; 95% confidence interval [CI]: −0.29, −0.06; p = 0.003; I 2 = 0; GRADE rating: LOW) and 24‐months (SMD: −0.21; 95% CI: −0.37, −0.05; p = 0.009; I 2 = 28%; GRADE rating: LOW). The certainty of evidence was downgraded due to indirectness and due to imprecision. Conclusion Anti‐VEGF treatment may slightly impact the pathophysiologic process of progressive RNP in DR. The dosing regimen and the absence of diabetic macular edema may impact this potential effect. Future trials are needed to increase the precision of the effect and inform the association between RNP progression and clinically important events. PROSPERO Registration CRD42022314418.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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 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 ».