Association of Anti-VEGF Therapy with Reported Ocular Adverse Events
Notice bibliographique
Résumé
Objective Anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) therapies have transformed the management of neovascular age-related macular degeneration, diabetic macular edema, and macular edema secondary to retinal vein occlusion (RVO). This class-wide pharmacovigilance study evaluated the disproportionality of reported ocular adverse events (AEs) among anti-VEGF agents using real-world data. Design A population-based, observational pharmacovigilance study. Participants Reports from the FDA Adverse Event Reporting System (FAERS) database (January 2004–September 2024) for individuals treated with anti-VEGF agents. Methods Ocular AEs were identified from FAERS, and disproportionality was assessed by comparing each anti-VEGF agent to background reporting using reporting odds ratios (RORs, 95% CI); signals were considered significant if IC 025 >0. Ranibizumab, aflibercept, brolucizumab, and faricimab were evaluated to compare ocular AE profiles amongst agents. Main Outcome Measures Disproportionality of reported ocular AEs among anti-VEGF agents. Results Across included patients receiving anti-VEGF agents with ocular AEs, most were female and aged 65–85 years. When comparing intraocular inflammation (IOI) signals across anti-VEGF agents, the strongest association was observed with brolucizumab (ROR=633.32), followed by faricimab (ROR=156.44), aflibercept (ROR=51.29), and ranibizumab (ROR=16.90). Faricimab was notably associated with elevated disproportionality signals for reports of anterior segment inflammation, including anterior chamber flare (ROR=270.95), unspecified anterior chamber inflammation (ROR=226.28), iridocyclitis (ROR=214.60), and iritis (ROR=88.90). For posterior segment involvement, increased reporting of vitritis was observed with brolucizumab (ROR=1769.33), faricimab (ROR=466.99), aflibercept (ROR=165.31), and ranibizumab (ROR=56.67), Rare but clinically significant complications were reported across all agents, including for reports of endophthalmitis (aflibercept ROR=208.88, ranibizumab ROR=114.69, faricimab ROR=99.75, brolucizumab ROR=56.15), non-infectious endophthalmitis (aflibercept, ROR=846.11, 244.42 for brolucizumab, 65.45 for ranibizumab, and 59.08 for faricimab), and pseudoendophthalmitis, which showed the strongest signal with faricimab (ROR=262.31; all 95%CI=29.37-649.50, P<0.0001, IC 025 >0). Faricimab also demonstrated increased reporting of retinal vascular inflammation but showed comparatively lower signals for non-inflammatory occlusive events and other serious ocular complications relative to other anti-VEGF agents. Conclusions This global pharmacovigilance study revealed variability in ocular AE reporting across anti-VEGF agents. Brolucizumab showed the strongest signal for intraocular inflammation, while aflibercept showed the highest signal for endophthalmitis. Continued real-world monitoring is warranted to define evolving safety profiles across anti-VEGF agents.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».