Characteristics and Treatment Patterns of Patients with Diabetic Macular Edema Non-Responsive to Anti-Vascular Endothelial Growth Factor Treatment in Ontario, Canada
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To understand the demographics, clinical characteristics, treatment patterns, visual and anatomic responses of patients with diabetic macular edema (DME) initially treated with anti-vascular endothelial growth factor (anti-VEGF) agents in the real-world clinical setting. Patients and Methods: This retrospective cohort study used electronic health records to identify consecutively presenting patients with DME who received their first documented anti-VEGF injection (index injection) on or after 1 October 2015 and before 30 September 2016 (index period) at 4 clinical sites in Ontario, Canada. Patients receiving anti-VEGF injections in the study eye were followed for ≥18 months. After the first 3 monthly injections, patients were classified as "responder" (≥20% reduction in central retinal thickness [CRT] from index date) or "nonresponder" (<20% reduction in CRT) to anti-VEGF treatment. Results: At 12 months, change from baseline (CFB) in best visual acuity (BVA) of responders (n = 30) was mean (SD) 12.8 (13.00) letters; CFB in nonresponders (n = 56) was 3.2 (16.3) letters. Sensitivity analyses stratified by initial BVA were supportive. Mean (SD) change in CRT (μm) was -160.4 (111.4) in responders and -62.2 (98.6) in nonresponders. While changes in anti-VEGF therapy were lower in responders versus nonresponders (10.0% vs 23.2%), mean number of injections was similar (8.3 in each cohort). Conclusion: Despite receiving a substantial number of injections and requiring changes in therapy more frequently, nonresponders showed a lack of clinically meaningful change in BVA and CRT. Nonresponders could be identified after 3 anti-VEGF injections. There remains an unmet need for treatment options in patients with DME who show a nonresponse after 3 months of anti-VEGF treatment.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 ».