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Enregistrement W2020659835 · doi:10.1097/mop.0b013e328362c3f6

New therapies under development for psoriasis treatment

2013· review· en· W2020659835 sur OpenAlexaff
Martha‐Estrella García‐Pérez, Tatjana Stevanovic, Patrice E. Poubelle

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Pediatrics · 2013
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensUniversité LavalCentre de Géomatique du Québec
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsoriasisJanus kinaseClinical trialAdverse effectMechanism (biology)ApremilastIntensive care medicineBioinformaticsPharmacologyDermatologyImmunologyCytokineInternal medicinePsoriatic arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: An improved understanding of the psoriasis pathogenesis has provided new insights into potential new therapeutic targets, which has positively influenced the development of novel therapies. This monograph reviews recent clinical trials concerning new small molecules and biotech products under investigation for plaque psoriasis treatment. Emphasis is placed on mechanism of action, efficacy and adverse effects of these new agents. RECENT FINDINGS: Recent literature has shown that there are several new drugs under development for psoriasis treatment including new A3 adenosine receptor agonists, biologics like anti-tumor necrosis factor, anti-interleukin-17, anti-interleukin-12/23 and anti-interleukin-17 receptor agents, as well as Janus kinase and phosphodiesterase 4 inhibitors, among others. Although clinical trials were too short for predicting the real long-term safety of these treatments, other studies longer than those presently available are expected in the future. SUMMARY: On the basis of novel advances in psoriasis therapy, treatment paradigms could change in the following years. However, the real contribution of these new drugs to the antipsoriatic therapeutic armamentarium still needs to be established.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,001

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.

Tête enseignante Opus0,146
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,222 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations16
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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