Case of alemtuzumab-related alopecia areata management in MS
Notice bibliographique
Résumé
We report a case of alopecia associated with alemtuzumab treatment for MS, the third case described in the literature, to our knowledge.1,2 A 31-year-old woman diagnosed with relapsing-remitting MS in February 2015 presented with demyelinating lesions in the medulla, cerebellar peduncle, cerebellar hemisphere in addition to >9 T2 supratentorial lesions on brain MRI. She was treated with an MS disease-modifying therapy (dimethyl fumarate 240 mg twice a day) for 8 months and experienced 2 clinical relapses during this time, prompting escalation to treatment with alemtuzumab (60 mg) in June 2016. Her second course of treatment with alemtuzumab (36 mg) occurred in June 2017, with lymphocyte count reaching 0.5 × 109/L 30 days posttreatment. Following alemtuzumab treatment, the patient was healthy without clinical or radiologic MS disease activity and had no other medical concerns. Two months after second course of treatment with alemtuzumab, the patient had a lymphocyte count of 0.7 × 109/L and experienced significant patchy hair loss, and a dermatologist confirmed the diagnosis of alopecia areata (AA). Hair loss continued over a period of 5 months, during which her lymphocyte count ranged from 0.7 to 0.8 × 109/L. She had a positive hair pull test, indicating further hair loss, despite treatment with intralesional scalp injections of triamcinolone acetonide (5 mg/cc, 3 cc total) in most of the affected areas both on AA diagnosis and 1 month later. Six months after the second course of alemtuzumab, the patient experienced a sensory partial transverse myelitis relapse, which was acutely managed with intravenous methylprednisolone 1,000 mg for 5 days. Within 4 weeks after her systemic steroid treatment, hair regrowth including regions of depigmentation was noted. The patient's lymphocyte count during this time was 0.9 × 109/L. Within 4 months of steroid treatment, hair regrowth was present over the entire scalp (figure). The authors thank Krista Barclay for her help in managing the patient.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».