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Enregistrement W4385064705 · doi:10.1038/s41433-023-02637-2

Exploring the role of retinal fluid as a biomarker for the management of diabetic macular oedema

2023· review· en· W4385064705 sur OpenAlexaff
Ramin Khoramnia, Quan Dong Nguyen, Peter J. Kertes, Laura Sararols Ramsay, Stela Vujosevic, Majid Anderesi, Franklin Igwe, Nicole Eter

Notice bibliographique

RevueEye · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science Centre
Organismes subventionnairesNovartis PharmaNovartis
Mots-clésMedicineVisual acuityOptical coherence tomographyOphthalmologyRetinalOptometryDiabetic retinopathyRandomized controlled trialDiabetes mellitusSurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,018
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,007
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,018
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,140
Tête enseignante GPT0,377
Écart entre enseignants0,238 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations19
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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