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Enregistrement W4414384827 · doi:10.1097/iae.0000000000004687

ASSOCIATION BETWEEN ANTIBIOTIC PROPHYLAXIS AND ENDOPHTHALMITIS AFTER INTRAVITREAL INJECTION

2025· review· en· W4414384827 sur OpenAlexaboutno aff
Liu Xiao, Ping Li, Jiawei Wang, Zhihui Song

Notice bibliographique

RevueRetina · 2025
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueOcular Infections and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEndophthalmitisAntibiotic prophylaxisAntibioticsAntibacterial agentRisk factorRisk assessment

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: To compare the incidence of endophthalmitis after intravitreal injection with versus without topical antibiotic prophylaxis. METHODS: We systematically searched PubMed, Embase, and the Cochrane Library from each database's inception through August 2024. The primary outcome measure was the endophthalmitis rates after intravitreal injection, whereas the secondary outcomes included the distribution and quantity of microorganisms and best-corrected visual acuity changes. Study quality was assessed using the Newcastle-Ottawa Scale. For the meta-analysis, pooled summary estimates were calculated using a random-effects model. RESULTS: Eighteen studies (3,138,778 intravitreal injections; 1,426 endophthalmitis cases) showed no significant difference in endophthalmitis incidence between prophylaxis and no-prophylaxis groups (odds ratio 1.85, 95% confidence interval [CI] 0.72‒4.76; P = 0.2). For microbial analysis, we selected 11 studies that demonstrated no significant difference in culture-positive rates between prophylaxis and nonprophylaxis groups (OR, 1.23; 95% CI, [0.53‒2.84]; P = 0.63). Four studies provided best-corrected visual acuity changes from baseline to final follow-up, antibiotic prophylaxis group showed a decrease by 4.5 ETDRS letters compared with the no-prophylaxis group, although this difference was not statistically significant ( P = 0.65). CONCLUSION: Topical antibiotics did not reduce endophthalmitis risk or improve visual outcomes postintravitreal injection. Given potential risks, routine prophylaxis is not recommended.

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: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,915
Score d'incertitude au seuil0,824

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
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 GPT0,313
Écart entre enseignants0,300 · 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'étudeAutre devis
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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