Perbandingan Efektivitas Injeksi Agen-Agen Anti-Vegf pada Pengobatan Age-Related Macular Degeneration
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Age-related Macular Degeneration (AMD) adalah salah satu penyebab utama kebutaan pada orang > 60 tahun di negara-negara maju. Patogenesis AMD neovaskular melibatkan peningkatan permeabilitas pembuluh darah koroid, yang menyebabkan hipoksia dan produksi faktor pro-inflamasi dan pro-angiogenik, terutama faktor pertumbuhan endotel pembuluh darah (VEGF). Pengobatan AMD neovaskular melibatkan terapi anti-VEGF, yang menghambat pertumbuhan pembuluh darah yang tidak normal. Sejumlah penelitian telah menunjukkan efektivitas dan efek samping dari masing-masing agen Anti-VEGF. Berdasarkan latar belakang ini, Penulis tertarik untuk melakukan tinjauan pustaka yang merangkum efektivitas dan efek samping dari masing-masing agen Anti-VEGF. Metode yang digunakan adalah Literature Review. Jurnal di kumpulkan menggunakan GoogleScholar atau Google Cendekia, PubMed dan Proquest dalam jangka waktu 10 tahun terakhir. Sebanyak 10 jurnal yang memenuhi kriteria inklusi-eksklusi untuk dikaji dan diuji kelayakan dengan Ottawa score. Hasil dari tinjauan pustaka ini menunjukkan agen-agen anti-VEGF termasuk bevacizumab, ranibizumab, aflibercept, pegaptanib sodium, brolucizumab, dan abicipar pegol telah terbukti sama-sama efektif dalam meningkatkan penglihatan dan mempertahankan penglihatan stabil pasien AMD neovaskular. Namun, pengobatan anti-VEGF ini juga dapat menyebabkan efek samping seperti peradangan intraokular, peningkatan tekanan intraokular, dan masalah pembuluh darah.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.002 | 0.001 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.005 | 0.002 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it