Perbandingan Efektivitas Injeksi Agen-Agen Anti-Vegf pada Pengobatan Age-Related Macular Degeneration
Pourquoi ce travail est dans la base
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Notice bibliographique
Résumé
Age-related Macular Degeneration (AMD) adalah salah satu penyebab utama kebutaan pada orang > 60 tahun di negara-negara maju. Patogenesis AMD neovaskular melibatkan peningkatan permeabilitas pembuluh darah koroid, yang menyebabkan hipoksia dan produksi faktor pro-inflamasi dan pro-angiogenik, terutama faktor pertumbuhan endotel pembuluh darah (VEGF). Pengobatan AMD neovaskular melibatkan terapi anti-VEGF, yang menghambat pertumbuhan pembuluh darah yang tidak normal. Sejumlah penelitian telah menunjukkan efektivitas dan efek samping dari masing-masing agen Anti-VEGF. Berdasarkan latar belakang ini, Penulis tertarik untuk melakukan tinjauan pustaka yang merangkum efektivitas dan efek samping dari masing-masing agen Anti-VEGF. Metode yang digunakan adalah Literature Review. Jurnal di kumpulkan menggunakan GoogleScholar atau Google Cendekia, PubMed dan Proquest dalam jangka waktu 10 tahun terakhir. Sebanyak 10 jurnal yang memenuhi kriteria inklusi-eksklusi untuk dikaji dan diuji kelayakan dengan Ottawa score. Hasil dari tinjauan pustaka ini menunjukkan agen-agen anti-VEGF termasuk bevacizumab, ranibizumab, aflibercept, pegaptanib sodium, brolucizumab, dan abicipar pegol telah terbukti sama-sama efektif dalam meningkatkan penglihatan dan mempertahankan penglihatan stabil pasien AMD neovaskular. Namun, pengobatan anti-VEGF ini juga dapat menyebabkan efek samping seperti peradangan intraokular, peningkatan tekanan intraokular, dan masalah pembuluh darah.
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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 | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,002 |
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