Exploring the role of retinal fluid as a biomarker for the management of diabetic macular oedema
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
Anti-VEGF therapies are associated with significant gains in visual acuity and fluid resolution in the treatment of diabetic macular oedema (DMO) and have become the standard of care. However, despite their efficacy, outcomes can be unpredictable, vary widely between individual eyes, and a large proportion of patients have persistent fluid following initial treatment, with a negative impact on visual outcomes. Anatomical parameters measured by optical coherence tomography (OCT), in addition to visual acuity, are key to monitoring treatment effectiveness and guiding retreatment decisions; however, existing guidelines on the management of DMO lack clear recommendations for interpretation of OCT parameters, or proposed thresholds of various markers to guide retreatment decisions. Although central subfield thickness (CSFT) has been widely used as a marker for retreatment decisions in clinical trials in DMO, and a reduction in CSFT has generally been shown to accompany improvements in best-corrected visual acuity with treatment, analyses of the relationship between these parameters show that the correlation is small to moderate. A more direct relationship can be seen between an increased magnitude of CSFT fluctuations over time and poorer visual acuity, suggesting that control of CSFT could be important in maximising visual outcomes. The relationship between visual outcomes and qualitatively assessed intraretinal fluid and subretinal fluid is also unclear, although quantitative assessments of fluid parameters suggest that untreated intraretinal fluid and subretinal fluid negatively impact visual outcomes. These findings highlight a need for clearer guidelines on the management of retinal fluid to improve visual outcomes for patients with DMO.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| 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 découle