Efficacy of tofacitinib in treatment of alopecia universalis in two patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Autoimmune-triggered non-scarring hair loss is a feature of alopecia areata (AA). Initially patchy and often self-limited, severe hair loss forms include the complete loss of scalp hair or alopecia totalis (AT) and complete loss of all hair or alopecia universalis (AU). For AT and AU a reliable treatment has remained elusive. The targeted kinase inhibitor tofacitinib, in current use for treatment of other immune diseases, has been hypothesized as a viable option for AA, AT and AU therapy and a few case reports support this. OBJECTIVE: Our study aims to provide evidence for the effectiveness of tofacitinib in the treatment of AU. METHODS: Two patients diagnosed with long-term AU were prescribed tofacitinib citrate at a dosage of 5 mg twice daily and observed for eight months. RESULTS: In the first patient, beard growth was significant by 3 months of treatment. By 6 months of treatment, hair growth was apparent throughout the entire body. By 8 months of treatment, scalp hair continued to grow longer and thicker. In addition, eyelashes and eyebrows were established. In the second patient, a noticeable increase in scalp hair was present just 1 month into treatment. By 4 months into treatment, significant scalp regrowth was observed as well as eyelash, eyebrow and beard regrowth. Axillary hair regrowth and isolated leg hair was noted by 8 months. CONCLUSION: In our patients, tofacitinib successfully alleviated AU in the absence of significant adverse side-effects. We recommend that further study be required to establish safety and confirm efficacy.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».