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Enregistrement W4406607168 · doi:10.1016/j.oret.2025.01.012

A Meta-Analysis of Intravitreal Ranibizumab versus Laser Photocoagulation for the Treatment of Retinopathy of Prematurity

2025· review· en· W4406607168 sur OpenAlexafffund
Abed Baiad, Catherine Q. Sun, Grace Yin, Marko M. Popovic, Rajeev H. Muni, Kamiar Mireskandari, Peter J. Kertes

Notice bibliographique

RevueOphthalmology Retina · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinopathy of Prematurity Studies
Établissements canadiensSunnybrook Health Science CentreSt. Michael's HospitalUniversity of TorontoMcMaster UniversityQueen's UniversityHospital for Sick ChildrenUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesMcGill University
Mots-clésRetinopathy of prematurityMedicineRanibizumabOphthalmologyOptometryBevacizumabSurgeryGestational agePregnancy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Laser photocoagulation (LPC) has been a traditional treatment for retinopathy of prematurity (ROP). However, intravitreal anti-VEGF agents such as bevacizumab and intravitreal ranibizumab (IVR) have also been increasingly used. This meta-analysis aims to rigorously compare IVR to LPC in the treatment of ROP. DESIGN: Meta-analysis. PARTICIPANTS: One thousand nine hundred forty-seven eyes from 1007 infants were included. METHODS: Medline, Embase, and Cochrane CENTRAL were used to identify studies comparing IVR monotherapy to LPC (PROSPERO ID: CRD42023390855). The primary outcome was ROP regression. Secondary outcomes included likelihood of additional treatment, time from treatment to reactivation or retreatment, refractive outcomes, and adverse events such as retinal detachment, cataract, macular dragging/ectopia, vitreous or retinal hemorrhage, glaucoma, and endophthalmitis. A random-effects meta-analysis was designed. RESULTS: A total of 2361 articles were identified. One thousand nine hundred forty-seven eyes from 7 cohort studies, 1 case-control study, and 2 randomized controlled trials were included with a median follow-up of 21 months (range, 11-75 months). There was no significant difference in disease regression between IVR and LPC (risk ratio [RR], 0.96; 95% confidence interval [CI], 0.83-1.10; P = 0.52); however, eyes that underwent IVR were associated with a higher likelihood of requiring additional treatment (RR, 2.70; CI, 1.55-4.68; P < 0.001). Although less frequent, retreatment occurred earlier with LPC compared with IVR (weighted mean difference [WMD], -4.29 weeks; CI, -6.48 to -2.10; P < 0.001). Furthermore, eyes that received IVR had a lower refractive error, with a WMD of -0.93 diopters (CI, -1.54 to -0.32; P = 0.003) at a median age of assessment of 5.0 years (range, 1.5-6.3 years). There was no difference in the rate of adverse events between LPC and IVR (P > 0.05 for RD, MDR, VH, and cataract). Quality of evidence was rated moderate for likelihood and time of additional treatment, as well as refractive error, but was considered low for disease regression and adverse events. CONCLUSIONS: Compared with LPC, IVR was associated with a higher likelihood of requiring additional treatment but a lower risk of myopia. More studies are needed to evaluate dose-response relationships and temporal trends in ROP regression after these treatments. FINANCIAL DISCLOSURE(S): Proprietary or commercial disclosure may be found in the Footnotes and Disclosures at the end of this article.

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)0,017
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
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 enseignants0,020
Score d'incertitude au seuil0,092

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0170,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0200,062
Bibliométrie0,0060,005
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0030,003
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 Opus0,242
Tête enseignante GPT0,437
Écart entre enseignants0,195 · 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

Citations0
Publié2025
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Résumé présentoui

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