Combination Therapies for Hidradenitis Suppurativa: A Retrospective Chart Review of 31 Patients
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Although a variety of medical and surgical interventions exist for the treatment of hidradenitis suppurativa (HS), it remains a challenging disease to manage because of its variable presentation and unpredictable clinical course. Apart from the combination of clindamycin and rifampin, the success of other combination therapies is largely unknown. OBJECTIVES: The goal of our study was to examine the clinical utility of various combination therapies for the treatment of HS. METHODS: We conducted a qualitative retrospective chart review of 31 patients with dermatologist-diagnosed HS who were seen at an academic teaching hospital between 2014 and 2018. Demographic data, disease location, disease severity, and treatment protocol were retrieved for analysis. Hurley stage was used to classify disease severity on initial presentation, and the International Hidradenitis Suppurativa Severity Score System (IHS4) was used to track changes across visits. RESULTS: = 37.7 years; 67.7% female) included in the study, 6 (19.4%), 11 (35.5%), and 14 (45.2%) patients were classified as Hurley stages I, II, and III, respectively. Although no statistical results are provided because of the small sample size, we have identified several drug combinations that show promising clinical response for patients with HS based on their IHS4 score, such as isotretinoin/spironolactone for mild disease, isotretinoin or doxycycline with adalimumab for moderate disease, and cyclosporine/adalimumab for severe disease. CONCLUSIONS: This preliminary work demonstrates that HS treatment with combination therapy appears to be a promising method of disease management.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».