An overview of drug discovery efforts for eczema: why is this itch so difficult to scratch?
Notice bibliographique
Résumé
Introduction: Atopic dermatitis (AD) is a type of allergic/inflammatory dermatitis characterized by itch and an impairment in quality of life.Areas covered: Herein, the authors review drug discovery efforts for AD, highlighting the clinical efficacy of novel drugs, with a particular focus on the relief of pruritus. Topical agents include emollients, topical antihistamines, corticosteroids, calcineurin inhibitors and herbs. Recently, topical phosphodiesterase E4 (PDE4) inhibitors like crisaborole have become available and are efficacious for mild to moderate AD with few side effects. For more severe AD, monoclonal antibodies like dupilumab are considered as efficacious subcutaneous treatment options. In severe and recalcitrant AD, systemic treatment can ameliorate AD symptoms.Expert opinion: Many topical and systemic medications have demonstrated therapeutic benefits for AD. Indeed, randomized trials have shown that topical PDE4 inhibitors and subcutaneous dupilumab are safe and efficacious. Objective tools to evaluate itch and gauge treatment efficacy is important, but current methodology relies primarily on clinical scores. AD is a systemic atopic disease with a lot of complicated psychosocial issues. Suboptimal efficacy is often due to poor compliance and unrealistic expectation of curative treatment, rendering treatment difficult despite the existence of effective medications.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».