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Enregistrement W4402087507 · doi:10.1038/s41433-024-03312-w

Sustained disease control with aflibercept 8 mg: a new benchmark in the management of retinal neovascular diseases

2024· article· en· W4402087507 sur OpenAlexaff
Jean‐François Korobelnik, Paolo Lanzetta, Charles C. Wykoff, Tien Yin Wong, Xin Zhang, Peter Morgan-Warren, Scott M. Fitzpatrick, Sergio Leal, Lynne R. Brunck, Zoran Hasanbasic, Karen Chu, Kimberly Reed, Sobha Sivaprasad

Notice bibliographique

RevueEye · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensBayer (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAfliberceptMedicineOphthalmologyRetinalOptometrySurgeryBevacizumabChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Retinal neovascular diseases, such as neovascular age-related macular degeneration (nAMD), diabetic retinopathy (DR), diabetic macular oedema (DMO), and retinal vein occlusion (RVO), are major causes of visual impairment worldwide [ 1 , 2 , 3 ]. Vascular endothelial growth factor (VEGF) is considered critical in the pathophysiology of these conditions and randomized trials have established the efficacy and safety of agents with an anti-VEGF mechanism of action [ 4 ]. Extensive real-world studies of ranibizumab or aflibercept 2 mg have also demonstrated that effectiveness in clinical practice is possible [ 5 , 6 , 7 , 8 ], including maintenance of vision gains through 4 years with a proactive treat-and-extend (T&E) regimen in patients with nAMD [ 5 ], and vision gains over 3 years with a meaningful reduction in treatment burden after early, consistent dosing in patients with DMO [ 6 ].

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,178
Score d'incertitude au seuil0,328

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,259
Écart entre enseignants0,254 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

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

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

En bref

Citations9
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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