MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2944529732 · doi:10.1177/1203475419833609

The Use of Janus Kinase Inhibitors in Vitiligo: A Review of the Literature

2019· review· en· W2944529732 sur OpenAlexaff
Nicole Relke, Melinda Gooderham

Notice bibliographique

RevueJournal of Cutaneous Medicine and Surgery · 2019
Typereview
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
Thématiquemelanin and skin pigmentation
Établissements canadiensProbity Medical ResearchSKiN HealthQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésVitiligoMedicineJanus kinaseDermatologyDiseasestatImmunologyPathologySignal transductionCytokineSTAT3

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Vitiligo is a common acquired depigmenting disorder characterized by the development of white macules and patches due to the loss of melanocytes. Patients with vitiligo can be stigmatized by society, making the disease a source of psychological stress that can considerably affect quality of life. The goal of vitiligo treatment is to obtain skin repigmentation in the majority of cases, and less commonly to depigment the remaining normal skin. There is no consistent, long-term, durable therapy for vitiligo for all patients, highlighting the unmet need for new safe and effective therapies to control this disease. Recently, JAK inhibitors have been explored as a promising novel treatment option in vitiligo. The JAK and signal transducers and activators of transcription (STAT) pathway is an attractive therapeutic target because IFN-γ-dependent cytokines produced through this pathway have been implicated in the pathogenesis of disease. This literature review describes vitiligo pathophysiology, explains the usefulness of the JAK inhibitors for treatment, and summarizes published case reports, case series, and open-label studies. Research outlined here shows JAK inhibitors in patients with vitiligo have a favorable safety profile and effectively produce repigmentation of lesions, especially with concomitant ultraviolet exposure. Additional studies are required to confirm efficacy, establish safety, and investigate durability of repigmentation.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,830
Score d'incertitude au seuil0,307

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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.

Tête enseignante Opus0,052
Tête enseignante GPT0,317
Écart entre enseignants0,265 · 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.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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

Citations57
Publié2019
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Cutaneous Medicine and SurgeryMême sujetmelanin and skin pigmentationTravaux en français237 207