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Enregistrement W4391930651 · doi:10.1016/j.ophtha.2024.02.014

TENAYA and LUCERNE

2024· article· en· W4391930651 sur OpenAlexaff
Arshad M. Khanani, Aachal Kotecha, Andrew Chang, Shih‐Jen Chen, Youxin Chen, Robyn H. Guymer, Jeffrey S. Heier, Frank G. Holz, Tomohiro Iida, Jane A. Ives, Jennifer I. Lim, Hugh Lin, Stephan Michels, Carlos Quezada-Ruiz, Ursula Schmidt‐Erfurth, David G. Silverman, Rishi P. Singh, Balakumar Swaminathan, Jeffrey R. Willis, Ramin Tadayoni, Ashkan M. Abbey, Elmira Abdulaeva, Prema Abraham, Hansjürgen Agostini, Arturo Alezzandrini, Virgil Alfaro, Arghavan Almony, Lebriz Altay, Payam Amini, Andrew N. Antoszyk, Etelka Aradi, Luís Arias, Jennifer Arnold, Riaz Asaria, Sergei Astakhov, Yury S. Astakhov, Carl C. Awh, Chandra Balaratnasingam, Sanjiv Banerjee, Caroline R. Baumal, Matthias Becker, Rubens Belfort, Galina Bratko, William Bridges, Jamin S. Brown, David M. Brown, M V Budzinskaya, S. Buffet, Stuart C Burgess, Ik Soo Byon, Carlo Cagini, Jorge I. Calzada, Stone Cameron, Peter A. Campochiaro, John S. Carlson, Ângela Carneiro, Clement Chan, Emmanuel Chang, Daniel L. Chao, Nauman Chaudhry, Caroline Chee, Andrew Cheek, San‐Ni Chen, Saradha Chexal, Mark Chittum, David R. Chow, Abosede Cole, B. Connolly, Pierre Loïc Cornut, Stephen Couvillion, Carl J. Danzig, Vesselin Daskalov, Amr Dessouki, François Devin, Michael Dollin, Rosa Dolz, Louise Downey, Richard F. Dreyer, Pravin U. Dugel, David Eichenbaum, Bora Eldem, Robert E. Engstrom, Joan Josep Escobar, Nicole Eter, David Faber, Naomi S. Falk, Leonard Feiner, Alvaro Fernandez Vega, Philip J. Ferrone, Marta S. Figueroa, Howard F. Fine, Mitchell S. Fineman, Gregory M. Fox, Catherine Français, Pablo Moreno Franco, Samantha Fraser‐Bell, Nicholas Fung, Federico Furno Sola, Richard Gale, Alfredo García‐Layana, Julie Gasperini, Maciej Gawęcki, Faruque Ghanchi, Manjot K. Gill, Michel Giunta, David L. Glaser, Michaella Goldstein, Francisco Gomez Ulla, Fumi Gomi, Víctor H. González, J. L. GRAFF, Sunil Gupta, Rainer Guthoff, Anton Haas, Robert L. Hampton, Katja Hatz, Ken Hayashi, Ewa Herba, Vrinda Hershberger, Patrick Higgins, Nancy M. Holekamp, Shigeru Honda, J. G. Howard, Allen Hu, Stephen Huddleston, Hiroko Imaizumi, Yasuo Ito, Yasuki Ito, Sujit Itty, Golnaz Javey, Cameron Javid, T. Kaga, J Kałuzný, Se Woong Kang, Kapil Kapoor, Levent Karabaş, Tsutomu Kawasaki, Patrick Kelty, Ágnes Kerényi, Ramin Khoramnia, Rahul N. Khurana, Kazuhiro Kimura, Kendra Klein-Mascia, Namie Kobayashi, Laurent Kodjikian, Hideki Koizumi, Gregg T. Kokame, Alexey N. Kulikov, Henry Kwong, Robert Kwun, Timothy Y. Y. Lai, Chi‐Chun Lai, Laurent Lalonde, Paolo Lanzetta, Michael Larsen, Adrian Lavina, Won Ki Lee, Ji Eun Lee, Seong Lee, Jaime Levy, Lucas Lindsell, Mimi Liu, Nikolas London, Andrew Lotery, David Lozano Rechy, Alan Luckie, David Maberley, Takatoshi Maeno, Sajjad Mahmood, Fuad Makkouk, Dennis M. Marcus, Alan Margherio, Hélène Massé, Hisashi Matsubara, Raj K. Maturi, Sonia Mehta, Geeta Menon, Jale Menteş, Mark Michels, Yoshinori Mitamura, Paul Mitchell, Quresh Mohamed, Jordi Monés, Rodrigo Montemayor Lobo, Javier Montero, Jeffrey S. Moore, Ryusaburo Mori, Haia Morori-Katz, Rajarshi Mukherjee, Toshinori Murata, Maria Muzyka−Woźniak, Marco Nardi, Niro Narendran, Massimo Nicolò, Jared S. Nielsen, Tetsuya Nishimura, Kousuke Noda, Anna Nowińska, Hideyasu Oh, Matthew Ohr, Annabelle A. Okada, Piotr Oleksy, Shinji Ono, Şengül Özdek, Banu Öztürk, Luís E. Pablo, Kyu Hyung Park, D. Wilk Parke, Maria Cristina Parravano, Praveen J. Patel, Apurva R. Patel, Sunil Patel, Sugat Patel, Daniel Pauleikhoff, Ian Pearce, Joel Pearlman, Iva Petkova, Dante J. Pieramici, N. A. Pozdeyevа, Jawad Qureshi, Dorota Raczyńska, Juan Ramirez Estudillo, Rajiv Rathod, Hessam Razavi, Carl D. Regillo, Gayatri Reilly, Federico Ricci, Ryan Rich, Bożena Romanowska‐Dixon, Irit Rosenblatt, José M. Ruiz‐Moreno, Stefan Sacu, Habiba Saedon, Usman Saeed, Min Sagong, Taiji Sakamoto, Sukhpal S. Sandhu, Laura Sararols, Mario Saravia, Ramin Schadlu, Patricio G. Schlottmann, Tetsuju Sekiryu, András Seres, Figen Şermet, Sumit P. Shah, Rohan Shah, Ankur Shah, Tom Sheidow, Veeral Sheth, Chieko Shiragami, Bartosz L. Sikorski, Rufino Silva, Lawrence J. Singerman, Robert A. Sisk, Torben Lykke Sørensen, Eric H. Souied, David-J. Spinak, Giovanni Staurenghi, Robert L. Steinmetz, Glenn Stoller, Robert Stoltz, Eric Suan, Iván J. Suñer, Suzanne Yzer, Kanji Takahashi, Kei Takayama, Alexandre Chater Taleb, James Talks, Hiroko Terasaki, John F. Thompson, Edit Tóth‐Molnár, Khoi Tran, Raman Tuli, Eduardo Uchiyama, Attila Vajas, Janneke Van Lith-Verhoeven, Balázs Varsányi, Francesco Viola, Gianni Virgili, Gábor Vogt, Michael Völker, David Warrow, Pamela Weber, John A. Wells, Sanjeewa Wickremasinghe, Mark R. Wieland, Geoff Williams, Thomas N. Williams, David T. Wong, King Wong, James S. W. Wong, Ian Chi Kei Wong, Robert Wong, Bogumił Wowra, Charles C. Wykoff, Ayana Yamashita, Kanako Yasuda, Gürsel Yılmaz, Glenn Yiu, Ai Yoneda, Young Hee Yoon, Yoreh Barak, Hyeong Gon Yu, Seung Young Yu, Tatiana Yurieva, Alberto Zambrano, Barbara Zatorska, Carlos Zeolite

Notice bibliographique

RevueOphthalmology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensRoche (Canada)
Organismes subventionnairesF. Hoffmann-La RocheRoche
Mots-clésMedicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To evaluate 2-year efficacy, durability, and safety of the bispecific antibody faricimab, which inhibits both angiopoietin-2 and VEGF-A. DESIGN: TENAYA (ClinicalTrials.gov identifier, NCT03823287) and LUCERNE (ClinicalTrials.gov identifier, NCT03823300) were identically designed, randomized, double-masked, active comparator-controlled phase 3 noninferiority trials. PARTICIPANTS: Treatment-naive patients with neovascular age-related macular degeneration (nAMD) 50 years of age or older. METHODS: Patients were randomized (1:1) to intravitreal faricimab 6.0 mg up to every 16 weeks (Q16W) or aflibercept 2.0 mg every 8 weeks (Q8W). Faricimab fixed dosing based on protocol-defined disease activity at weeks 20 and 24 up to week 60, followed up to week 108 by a treat-and-extend personalized treatment interval regimen. MAIN OUTCOME MEASURES: Efficacy analyses included change in best-corrected visual acuity (BCVA) from baseline at 2 years (averaged over weeks 104, 108, and 112) and proportion of patients receiving Q16W, every 12 weeks (Q12W), and Q8W dosing at week 112 in the intention-to-treat population. Safety analyses included ocular adverse events (AEs) in the study eye through study end at week 112. RESULTS: Of 1326 patients treated across TENAYA/LUCERNE, 1113 (83.9%) completed treatment (n = 555 faricimab; n = 558 aflibercept). The BCVA change from baseline at 2 years was comparable between faricimab and aflibercept groups in TENAYA (adjusted mean change, +3.7 letters [95% confidence interval (CI), +2.1 to +5.4] and +3.3 letters [95% CI, +1.7 to +4.9], respectively; mean difference, +0.4 letters [95% CI, -1.9 to +2.8]) and LUCERNE (adjusted mean change, +5.0 letters [95% CI, +3.4 to +6.6] and +5.2 letters [95% CI, +3.6 to +6.8], respectively; mean difference, -0.2 letters [95% CI, -2.4 to +2.1]). At week 112 in TENAYA and LUCERNE, 59.0% and 66.9%, respectively, achieved Q16W faricimab dosing, increasing from year 1, and 74.1% and 81.2%, achieved Q12W or longer dosing. Ocular AEs in the study eye were comparable between faricimab and aflibercept groups in TENAYA (55.0% and 56.5% of patients, respectively) and LUCERNE (52.9% and 47.5% of patients, respectively) through week 112. CONCLUSIONS: Treat-and-extend faricimab treatment based on nAMD disease activity maintained vision gains through year 2, with most patients achieving extended dosing intervals. FINANCIAL DISCLOSURE(S): Proprietary or commercial disclosure may be found in the Footnotes and Disclosures at the end of this article.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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: Autre · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,063

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,003

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 Opus0,017
Tête enseignante GPT0,336
Écart entre enseignants0,319 · 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
GenreAutre

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

En bref

Citations179
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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