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Enregistrement W4402377594 · doi:10.3390/diagnostics14171983

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

2024· review· en· W4402377594 sur OpenAlexaff
Marion R. Munk, Lala Ćeklić, Richard Stillenmunkes, Varun Chaudhary, Nadia K. Waheed, Jay Chhablani, Marc D. de Smet, Anne Tillmann

Notice bibliographique

RevueDiagnostics · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesAllergan
Mots-clésMedicineRetinal VeinMacular edemaCentral retinal vein occlusionBranch retinal vein occlusionOcclusionRanibizumabRetinalOphthalmologyBiomarkerVisual acuitySurgeryBevacizumabChemotherapyBiology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,383
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,000
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 Opus0,043
Tête enseignante GPT0,405
Écart entre enseignants0,361 · 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.

Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations17
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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