Response to Ustekinumab in a Patient with Severe Psoriasis when Adalimumab Dose Escalation Fails
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: To report a case of response to ustekinumab in a patient with severe psoriasis when adalimumab dose escalation fail.Case Description: A 35-year-old Caucasian male was diagnosed as having psoriasis. He was started on methotrexate followed cyclosporine. Despite these treatments, the patient experienced an abrupt deterioration of his psoriasis [PASI 35]. The patient started treatment with adalimumab: initial dose of 80mg followed by 40mg in week 2. At week 3 he continued on adalimumab 40mg/two weeks with significant reduction of psoriasis. After 8 months of adalimumab therapy, he referred that adalimumab was effective only during the first week of treatment. The patient gave his written informed consent for adalimumab dose intensification. He started adalimumab 40mg/week, with an improvement of psoriasis. After 7 months of adalimumab dose intensification, the psoriasis worsened [PASI score =25 and CDLQI score 20]. We discontinued adalimumab and started therapy with ustekinumab, 45mg subcutaneously, was administered at weeks 0, 4 and every 12 weeks. The clinical response was impressive; at week 12 a PASI 90 response was achieved while the CDLQI score fell to the scale of 7. Efficacy was maintained after a 12 months of ustekinumab therapy.Conclusions: This case report provides valuable insight into the efficacy and tolerability of ustekinumab in a patient with severe psoriasis when adalimumab dose escalation fails. To our knowledge this is the first case published to date that describes the clinical efficacy of ustekinumab when adalimumab intensification dose escalation fails.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».