Efficacy and Safety of Aurolab Aqueous Drainage Implant Compared With Baerveldt Glaucoma Implant for Refractory Glaucoma at One Year: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Background: Glaucoma stands as a prominent contributor to irreversible vision impairment on a global scale. For decades, the Baerveldt Glaucoma Implant (BGI) has been used to treat refractory glaucoma. Yet, the cost‐effective Aurolab Aqueous Drainage Implant (AADI) has gained clinical attention as a viable alternative for managing glaucoma. Objective: The purpose of this study was to evaluate and compare the efficacy and safety of AADI and BGI in the treatment of refractory glaucoma. Methods: Following PRISMA guidelines, we conducted a systematic search of multiple databases, identifying relevant comparative studies assessing AADI versus BGI in patients with refractory glaucoma. Key outcomes included postoperative IOP, surgical success rates, antiglaucoma medication reduction (AGMR), and complication rates. Quality assessment was performed using the Newcastle–Ottawa Scale (NOS). Results: Three studies comprised a total of 176 individuals with refractory glaucoma, with 107 patients receiving the AADI and 69 patients receiving the BGI. The meta‐analysis revealed a statistically borderline significant reduction in postoperative IOP favoring the AADI at 3 months (mean difference [MD] = −2.74, p = 0.05). There was no significant difference in the MD of AGMR between the AADI and BGI groups. The rates of total complications and surgical success did not differ significantly between the AADI and BGI groups. Conclusion: AADI demonstrates promising results in reducing IOP at 3 months compared to BGI, with comparable surgical outcomes and complication rates over the long term. Further studies with larger samples are warranted to validate these findings and assess cost‐effectiveness, particularly in developing countries.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,014 | 0,002 |
| 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 | 0,001 |
| 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 découle