Anti-VEGF Monotherapy vs Anti-VEGF and Steroid Combination Therapy for Diabetic Macular Edema: A Meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To compare the safety and efficacy of antivascular endothelial growth factor (anti-VEGF) monotherapy vs anti-VEGF and steroid combination therapy in treatment-naïve and treatment-resistant patients with diabetic macular edema (DME). Methods: A systematic literature search was conducted from January 2005 to December 2022. Sixteen randomized control trials (RCTs) published in English that reported the efficacy or safety of monotherapy and combination therapy in patients with DME were included. Results: The 16 RCTs included 1166 eyes. Monotherapy was associated with a significantly better best-corrected visual acuity (BCVA) at the final follow-up (weighted mean difference [WMD], −0.04 logMAR; 95% CI, −0.07 to −0.02; P = .002; I 2 = 0%). No significant differences were observed in the change in BCVA between groups at the final observation. Monotherapy was associated with a significantly smaller change in retinal thickness at the final follow-up (WMD, 37.63 μm; 95% CI, 11.67-63.60; P = .005; I 2 = 78%) and with a significantly lower risk for intraocular pressure–related adverse events (AEs) (risk ratio, 0.27; 95% CI, 0.15-0.46; P ≤ .001; I 2 = 0%). The risk for cataract-related AEs was not significantly different between groups ( P = .06). The results in treatment-naïve patients were similar. In treatment-resistant patients, the change in retinal thickness at the final follow-up was similar between groups ( P = .14), but the risk for cataract-related AEs was significantly lower in the monotherapy group in 2 RCTs (risk ratio, 0.09; 95% CI, 0.01-0.66; P = .02; I 2 = 0%). Conclusions: The changes in BCVA were similar despite combination therapy being associated with greater changes in retinal thickness. However, increased complications were seen with combination therapy. Most results in treatment-naïve patients and treatment-resistant patients were similar.
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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 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,011 |
| 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) | 0,000 | 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 ».