Characteristics and Outcomes of Antivascular Endothelial Growth Factor Therapy in a Large Cohort of Patients With Pachychoroid Neovasculopathy
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To examine the long-term visual and morphologic outcomes in a large series of patients with pachychoroid neovasculopathy treated with intravitreal antivascular endothelial growth factor (anti-VEGF) injections. Methods: A retrospective, observational study of anti-VEGF injections was performed in 249 eyes of 237 patients with pachychoroid neovasculopathy at 1 retina center over 7 years. Results: Mean patient age was 65.5 years and mean follow-up was 1.91 years (range, 3 months to 7.14 years). At baseline, mean best-corrected visual acuity (BCVA) was 20/60 Snellen, with an improvement of 2.30 Early Treatment Diabetic Retinopathy Study (ETDRS) letters by the study endpoint ( P = .04). From baseline to endpoint, mean central subfield thickness decreased by 78.2 μm, and mean choroidal thickness decreased by 35.4 μm (each P < .05). Treat-and-extend was utilized in 192 eyes (77.9%), with a 42.3% recurrence rate on extension. Treatment cessation was trialed in 70 eyes (28.1%), of which 53 eyes required no further treatment. Adjunct photodynamic therapy was utilized in 34 eyes (13.7%), resulting in a mean vision improvement of 0.44 ETDRS letters, compared with a mean improvement of 2.30 ETDRS letters in patients who received anti-VEGF only ( P = .6). Conclusions: Anti-VEGF therapy improved BCVA and anatomic features in this large cohort of patients with pachychoroid neovasculopathy. Continued treatment was required in 196 eyes (78.7%) at the study endpoint.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».