Orbital decompression following treatment with teprotumumab for thyroid eye disease
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To quantify the observed decrease in orbital decompressions being performed at one tertiary care institution and to determine the rate and predictive factors of orbital decompression surgery following treatment with teprotumumab for thyroid eye disease. METHODS: Epic's SlicerDicer program was used to analyze recent trends in the overall number of thyroid eye disease (TED) patients evaluated in the oculoplastic surgery department, as well as usage trends of CPT codes 67445 (lateral orbitotomy with bone removal for decompression) and 67414 (orbitotomy with removal of bone for decompression). A retrospective chart review of active moderate-to-severe TED patients treated with teprotumumab was performed at a single tertiary care center. The main outcome measure was whether or not patients underwent bony orbital decompression surgery following treatment with teprotumumab. The SlicerDicer search demonstrated stable usage of CPT codes 67445 and 67414 from 2016 to 2019, followed by a significant decrease from 2020 to 2023, over a background of increasing numbers of TED patients evaluated in clinic. Following teprotumumab therapy, 25% of patients and 18% of orbits underwent bony decompression. Surgically decompressed patients had higher pre- and post-teprotumumab exophthalmometry measurements compared with patients who did not undergo bony decompression. Average time to decompression following conclusion or cessation of teprotumumab therapy was 12.6 months. CONCLUSION: While the number of TED patients treated at one tertiary care center has risen over recent years, the number of orbital decompression surgeries has declined. Orbital decompression, however, is still needed in select patients after treatment with teprotumumab.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».