Additional file 1 of Anti-vascular endothelial growth factor therapy for age-related macular degeneration: a systematic review and network meta-analysis
Notice bibliographique
Résumé
Additional file 1: Supplementary Online Content. The appendix include all supplemental data and information. eAppendix 1. Systematic Review Protocol as Registered in PROSPERO (CRD42015022041). eAppendix 2. PRISMA NMA Checklist of Items to Include When Reporting a Systematic Review Involving a Network Meta-analysis. eAppendix 3. Outcome Definitions. eAppendix 4. MEDLINE/EMBASE Literature Search Strategy. eTable 1. Recommended Dosage of Anti-VEGF Agents for Treatment of Wet AMD. eTable 2. Study Characteristics. eTable 3. Patient Characteristics. eFigure 1. Aggregate Risk of Bias Figure. eTable 4. Cochrane Risk of Bias Results for Individual Studies. eTable 5. Transitivity Assessment for all NMA Outcomes. eTable 6. All Network Meta-Analyses Results. eFigure 2. Comparison-adjusted Funnel Plots. Vision Gain. Vision Loss. Mean Change in Best-corrected Visual Acuity. Mortality. Arterial Thromboembolic Events. Adverse Events. eTable 7. All Pairwise Meta-Analysis Results. eTable 8. Sensitivity Network Meta-Analysis results. Outcome: VISION GAIN, Outcome: VISION LOSS, eTable 9. Surface Under the Cumulative Ranking Curve (SUCRA) Values for the Overall NMA and Subgroup Analyses for Vision Gain and Vision Loss. eTable 10. Surface Under the Cumulative Ranking Curve (SUCRA) Results for all Other Outcomes. eTable 11. Dose effects network meta-analysis (NMA) results. eTable 12. Confidence in Network Meta-Analysis (CINeMA) assessment for the outcome of vision gain. eTable 13. Confidence in Network Meta-Analysis (CINeMA) assessment for the outcome of vision loss. eFigure 3. Rank Heat Plot. eTable 14. Comparison to Previous Systematic Reviews.
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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 | 0,007 | 0,093 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,005 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,010 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,817 | 0,049 |
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 ».