Predictive model for immunotherapy of alopecia areata with diphencyprone.
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Immunotherapy with diphencyprone (diphenylcyclopropenone) is used in the treatment of alopecia areata (AA). Response rates have varied in the literature. OBJECTIVES: To determine the efficacy of diphencyprone therapy for AA in the largest reported cohort of patients; to identify patient and treatment factors predictive of therapeutic success; and to develop a practical model for predicting patient response. METHODS: The medical records of 148 consecutive patients treated with diphencyprone were reviewed. A clinically significant response to diphencyprone therapy was defined as a cosmetically acceptable response or greater than 75% terminal hair regrowth. Survival analyses using the Kaplan-Meier method and the Cox proportional hazards model were performed to determine significant factors predictive of regrowth and relapse. RESULTS: Using a survival analysis model, the cumulative patient response at 32 months was 77.9% (95% confidence interval, 56.8%-98.9%). Variables independently associated with clinically significant regrowth were age at onset of disease and baseline extent of AA. Older age at onset of AA portended a better prognosis. A cosmetically acceptable end point was obtained in 17.4% of patients with alopecia totalis/universalis, 60.3% with 75% to 99% AA, 88.1% with 50% to 74% AA, and 100% with 25% to 49% AA. A lag of 3 months was present between initiation of therapy and development of significant hair regrowth in the first responders. Relapse after achieving significant regrowth developed in 62.6% of patients. CONCLUSIONS: Response to diphencyprone treatment in AA is affected by baseline extent of AA and age at disease onset. A prolonged treatment course might be necessary. A predictive model has been developed to assist with patient prognostication and counseling.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,000 | 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 découle