Predicting treatment response in retinal vein occlusions using baseline optical coherence tomography biomarkers: A systematic review
Notice bibliographique
Résumé
This systematic review examines the prognostic value of baseline optical coherence tomography (OCT) biomarkers in predicting visual acuity (VA) outcomes for eyes with macular edema secondary to retinal vein occlusions (RVO) treated with anti-VEGF therapies, steroids, laser photocoagulation, or combination treatments. VA predictions at 6, 12, and 24 months post-treatment were assessed using a narrative synthesis approach and vote counting based on effect direction relative to a minimal clinically important difference. Certainty of evidence was evaluated using GRADE guidelines. Confounding factors, biomarker variability, and inconsistent outcome measurements were critically analyzed. A total of 116 studies assessing 31 unique OCT biomarkers were included. 'Low' certainty evidence indicated that an intact external limiting membrane (ELM) at baseline predicted better VA at 6 months, while baseline ellipsoid zone (EZ) integrity predicted better VA at 12 months at 5-letter change, however, these associations were not observed at thresholds of 10 and 15 letters. Certainty of evidence was often downgraded due to confounding factors, variability in biomarker definitions, and inconsistent outcomes. These findings highlight OCT biomarkers' potential for prognostication in RVO patients, but underscore the need for standardized definitions and further research to address confounders, improving the reliability and clinical utility of OCT-based biomarkers.
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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 | 0,004 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,008 | 0,010 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».