Choroidal Neovascularization Associated With Birdshot Chorioretinopathy
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND AND OBJECTIVE: Patients with birdshot chorioretinopathy (BCR) may develop visual compromise due to choroidal neovascularization (CNV), and few series address management strategies in the anti-vascular endothelial growth factor (VEGF) era. The purpose of this study was to describe the clinical outcomes of combination anti-VEGF and immunosuppressive therapy for CNV associated with BCR. PATIENTS AND METHODS: Retrospective, interventional case series. Patients with BCR from two tertiary uveitis and retina practices were reviewed. Patients with CNV in association with BCR were identified and reviewed in detail. Clinical features, treatments utilized (ie, anti-VEGF injections, immunosuppressive therapy), and functional and structural outcomes over long-term follow-up were recorded. Outcomes measured included Snellen visual acuity, spectral-domain optical coherence tomography macular thickness during treatment, number and type of anti-VEGF injections, the need for initiation or escalation of immunosuppression, and incidence of CNV in macula-involved versus macula-sparing BCR. RESULTS: Four of 36 BCR patients were diagnosed with choroidal neovascularization (11%). Identification of CNV in all patients prompted treatment with intravitreal anti-VEGF injections and an increase or initiation of local or systemic immunosuppression. Mean Snellen visual acuity improved from 20/60 to 20/30 at final follow-up (P = .02). Mean central subfield thickness improved from 443 μ to 254 μ (P = .04). CNV in association with BCR occurred at a rate of 0.11 events per patient-year (95% CI, 0.02-0.31) in macula-involved BCR versus zero events/patient-year in macula-spared BCR (95% CI, 0-0.058; P = .009). CONCLUSION: Anti-VEGF therapy was effective for the treatment of CNV in BCR patients. A combination of systemic or local immunosuppression and anti-VEGF therapy may be useful in the management of CNV associated with BCR. [Ophthalmic Surg Lasers Imaging Retina. 2016;47:450-457.].
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 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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,002 | 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 ».