Integrated Assessment of OCT, Multimodal Imaging, and Cytokine Markers for Predicting Treatment Responses in Retinal Vein Occlusion Associated Macular Edema: A Comparative Review of Anti-VEGF and Steroid Therapies
Notice bibliographique
Résumé
Retinal vein occlusion (RVO) is a significant cause of vision loss, characterized by the occlusion of retinal veins, leading to conditions such as central retinal vein occlusion (CRVO) and branch retinal vein occlusion (BRVO). Macular edema (ME), a prevalent consequence of RVO, is the primary cause of vision impairment in affected patients. Anti-VEGF agents have become the standard treatment, showing efficacy in improving visual acuity (VA) and reducing ME. However, a subset of patients exhibit a suboptimal response to anti-VEGF therapy, necessitating alternative treatments. Corticosteroids, which address inflammatory pathways implicated in ME, have shown promise, particularly in cases resistant to anti-VEGF. This review aims to identify biomarkers that predict treatment response to corticosteroids in RVO-associated ME, utilizing multimodal imaging and cytokine assessments. Baseline imaging, including SD-OCT and OCT-A, is essential for evaluating biomarkers like hyperreflective foci (HRF), serous retinal detachment (SRF), and central retinal thickness (CRT). Elevated cytokine levels, such as IL-6 and MCP-1, correlate with ME severity and poor anti-VEGF response. Early identification of these biomarkers can guide timely transitions to corticosteroid therapy, potentially enhancing treatment outcomes. The practical conclusion of this review is that integrating biomarker assessment into clinical practice enables personalized treatment decisions, allowing for earlier and more effective management of RVO-associated ME by transitioning patients to corticosteroid therapy when anti-VEGF agents are insufficient. Advanced diagnostics and machine learning may further refine personalized treatment strategies, improving the management of RVO-associated ME.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».