Abstract 122: Efficacy and Safety of Hyperbaric Oxygen Therapy for Retinal Artery Occlusion: A Systematic Review and Meta‐Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Background Retinal artery occlusion (RAO) is a vision‐threatening condition with limited therapeutic options. Hyperbaric oxygen therapy (HBOT) has emerged as a potential treatment to enhance retinal oxygenation and salvage ischemic tissue, though its efficacy and safety remain debated. Methods We followed the Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta‐Analyses (PRISMA) guidelines and the Cochrane Handbook for Systematic Reviews of Interventions. Databases were searched through November 2024 for studies comparing HBOT with control in RAO patients. Risk of bias was assessed using the Newcastle‐Ottawa Scale (NOS). Meta‐analyses evaluated visual acuity (VA), best‐corrected visual acuity (BCVA), and adverse events (AEs). Results Nine studies with 499 patients (286 HBOT, 213 non‐HBOT) met the inclusion criteria. HBOT was associated with improved BCVA (MD: ‐0.63, 95% CI: [‐1.14, ‐0.12], p=0.01) after sensitivity analysis. No significant differences were observed in uncorrected VA or lines of improvement. AEs included seizures (1.47%), ear barotrauma (1.65%), and epistaxis (0.83%) in the HBOT group. Notably, HBOT was associated with lower rates of neovascular glaucoma (7.89% vs. 15.79%) and stroke (4.3% vs. 16.6%) compared to controls. Conclusions HBOT demonstrates potential for improved visual outcomes in RAO patients, particularly BCVA, with a generally favorable safety profile. However, heterogeneity among studies and limited sample sizes highlight the need for robust prospective trials to clarify its role in RAO management. Highlights Hyperbaric oxygen therapy (HBOT) improves best‐corrected visual acuity (BCVA) in retinal artery occlusion (RAO) patients with a favorable safety profile. Patients receiving HBOT show lower rates of glaucoma (7.89% vs. 15.79%) and stroke (4.3% vs. 16.6%) compared to controls. Further large‐scale prospective trials are needed to validate HBOT's role in RAO treatment due to study variability. image image
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».