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Enregistrement W4405942507 · doi:10.1016/j.ajo.2024.12.023

Comparison of Renal Adverse Events Between Intravitreal Anti–Vascular Endothelial Growth Factor Agents: A Meta-Analysis

2024· review· en· W4405942507 sur OpenAlexaff
Ryan S. Huang, Michael Balas, Aaditeya Jhaveri, Marko M. Popovic, Peter J. Kertes, Rajeev H. Muni

Notice bibliographique

RevueAmerican Journal of Ophthalmology · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensSt. Michael's HospitalSunnybrook Health Science CentreUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAdverse effectVascular endothelial growth factorMeta-analysisRanibizumabOphthalmologyInternal medicineVEGF receptorsBevacizumabChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare the risk of renal adverse events, particularly acute kidney injury (AKI), between intravitreal anti-vascular endothelial growth factor (anti-VEGF) agents. DESIGN: Meta-analysis. METHODS: A systematic literature search was conducted on Ovid Medline, Embase, and the Cochrane Library for randomized controlled trials (RCTs) published from January 2005 to February 2024 involving adult patients receiving anti-VEGF intravitreal injections for age-related macular degeneration, diabetic macular edema, and macular edema secondary to retinal vein occlusion. The primary outcome was the comparative risk of AKI between anti-VEGF agents and sham injections. Secondary outcomes involved other renal adverse events. Subgroup analyses were conducted by specific disease indications. A random-effects model was used for meta-analysis to estimate risk ratios (RRs) and their 95% confidence intervals, with a P value of <.05 representing statistical significance. Risk of bias was assessed using the Cochrane Risk of Bias 2 (ROB2) tool, and the certainty of evidence was evaluated through the Cochrane Grading of Recommendations, Assessment, Development and Evaluation (GRADE) framework. RESULTS: A total of 10,031 eyes from 11 RCTs were included. No significant differences were found in the risk of acute or chronic renal conditions, obstructive uropathies, neoplasia, or infectious processes between anti-VEGF agents and sham therapy. AKI was reported in 5.4% (n = 10/185) of patients treated with bevacizumab, 1.3% (n = 6/456) with sham, 1.0% (n = 48/4724) with aflibercept, 0.8% (n = 15/1929) with faricimab, 0.5% (n = 5/1098) with brolucizumab, and 0.3% (n = 5/1639) with ranibizumab. No significant differences in AKI risk were observed between any of the anti-VEGF agents and sham (P > .05 for all comparisons). However, there was an increased risk of patient-reported symptoms with 1.25 mg bevacizumab compared to 2 mg aflibercept (RR = 3.26, 95% CI = 1.07-9.93, P = .04), driven primarily by reports of hematuria: 4.3% (bevacizumab), 0.7% (sham), 0.2% (aflibercept), 0.1% (faricimab), and 0.1% (ranibizumab). CONCLUSIONS: US Food and Drug Administration (FDA)-approved intravitreal anti-VEGF agents do not significantly increase the risk of AKI compared to sham injections. Nevertheless, variations in patient-reported renal symptoms were observed across different anti-VEGF drugs. These variations were influenced primarily by differences in hematuria events, which may be a result of differential systemic absorption by these agents. These results underscore the importance of continuous monitoring and pharmacovigilance.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,012
Score d'incertitude au seuil0,024

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0020,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,026
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,143
Tête enseignante GPT0,448
Écart entre enseignants0,305 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeMéta-analyse
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

Citations8
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentnon

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