Intravitreal anti-vascular endothelial growth factor for the treatment of chronic central serous retinopathy: a meta-analysis of the literature
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: The purpose of this study was to evaluate the role of anti-vascular endothelial growth factor (anti-VEGF) treatment on the functional and structural parameters of chronic central serous retinopathy (CSR). METHODS: PubMed was used to systematically review literature published from 1 January 2009 to 1 July 2022. Studies were included if patients in their cohort had symptoms for more than 3 months, anti-VEGF treatment was provided and the following outcomes were reported: best-corrected visual acuity (BCVA), central macular thickness (CMT) and proportion of subretinal fluid (SRF) resolution. RESULTS: 339 eyes met inclusion criteria with a mean patient age of 45.8±4.9 years. The weighted mean baseline BCVA for the 20 studies was 0.39±0.23 logMAR, which improved to 0.28±0.24 after treatment with anti-VEGF injections (p=0.069). The weighted baseline CMT for the 20 studies decreased from 395.2±52.0 µm to 243.0±41.9 µm (p<0.001). The weighted overall percentage of SRF resolution was 68.4%. CONCLUSION: Anti-VEGF treatment demonstrated significantly decreased macular thickness and resolution of SRF in the treatment of chronic CSR without any reported adverse effects. However, BCVA did not significantly improve with pharmacotherapy.
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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 | 0,008 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,010 | 0,020 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».