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Enregistrement W4413905048 · doi:10.1016/j.oret.2025.08.018

Association of Anti-VEGF Therapy with Reported Ocular Adverse Events

2025· article· en· W4413905048 sur OpenAlexaff
Moiz Lakhani, Angela T.H. Kwan, Deeksha Kundapur, Marko M. Popovic, Karim F. Damji, Bernard Hurley

Notice bibliographique

RevueOphthalmology Retina · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueRetinal Diseases and Treatments
Établissements canadiensUniversity of TorontoUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePharmacovigilanceAdverse effectVEGF receptorsOphthalmologyPharmacologyBevacizumabInternal medicineChemotherapy

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,009
Score d'incertitude au seuil0,381

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,310
Écart entre enseignants0,295 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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