Cenegermin treatment for pediatric neurotrophic keratopathy: a systematic review
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This systematic review evaluates the efficacy and safety of cenegermin in pediatric neurotrophic keratopathy (NK), assessing treatment outcomes, predictors of efficacy, and adverse effects. METHODS: Adhering to PRISMA guidelines, we reviewed studies from Embase, MEDLINE, HealthSTAR, and other databases up to July 28, 2024. Studies were included if they involved pediatric patients (≤18 years) treated with cenegermin for NK. Two reviewers independently screened and extracted data, assessing the risk of bias using Joanna Briggs Institute tools. RESULTS: Of the 20 articles reviewed, 8 case reports or series met inclusion criteria, encompassing 21 pediatric cases (33% female), with an average age of 5.87 ± 3.05 years. Etiologies included congenital conditions, radiotherapy, and infections. Cenegermin was administered as a 0.002% drop 6 times daily for 8 weeks. Treatment was typically initiated after the failure of conventional methods. Improvements in corneal transparency were observed in all cases, with visual acuity improved in 4 out of 6 studies reporting this metric. Factors associated with improvement in corneal transparency were the severity of preexisting corneal scarring and ocular surface instability. CONCLUSIONS: Cenegermin is a viable treatment option for pediatric NK, showing efficacy in improving corneal transparency and, to a lesser extent, visual acuity. However, its adoption is constrained by limited pediatric data, cost, and potential side effects. Further research is needed to establish long-term safety and effectiveness, and to optimize treatment protocols for this vulnerable population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,007 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».