The role of anti-tumour necrosis factor in wound healing: A case report of refractory ulcerated necrobiosis lipoidica treated with adalimumab and review of the literature
Notice bibliographique
Résumé
Necrobiosis lipoidica is a chronic granulomatous disease historically associated with diabetes. Necrobiosis lipoidica commonly presents with erythematous papules or plaques on the anterior lower extremities, which can be ulcerated in up to 30% of patients. The pathophysiology of necrobiosis lipoidica is unknown but proposed to be predominantly linked to microangiopathy. No treatment option for necrobiosis lipoidica has shown consistent efficacy. Previous case reports have shown immune-modulating agents to be reasonable treatment options for ulcerative necrobiosis lipoidica. However, evidence for the tumour necrosis factor-alpha inhibitor, adalimumab, is limited and contradictory. We report a case of a 74-year-old type 2 diabetic female with a 2-year history of multiple ulcerated necrobiosis lipoidica plaques resistant to topical and systemic therapy. Treatment with adalimumab showed complete re-epithelization of all ulcers by week 28. Adalimumab may be an effective treatment option for ulcerated necrobiosis lipoidica that has failed traditional therapies. Further reports of adalimumab treatment of necrobiosis lipoidica and other chronic inflammatory wounds are needed.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,001 |
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 ».