Treatment of Psoriasis with Secukinumab in Challenging Patient Scenarios: A Review of the Available Evidence
Notice bibliographique
Résumé
Psoriasis (PsO) is a common, systemic, chronic, inflammatory disease characterized by key clinical symptoms, including itching, pain, and scaling. PsO is associated with a high prevalence of comorbidities, including other autoimmune diseases and malignancies. Furthermore, special populations, such as pregnant, pediatric, and elderly patients, and those with erythrodermic PsO, are challenging to treat and require tightly monitored disease and treatment management. Because certain populations have demographic or clinical characteristics that can affect the presentation of PsO and complicate treatment responses, these patient populations are largely excluded from clinical trials; therefore, most clinical evidence for the treatment of these patients is derived from case reports and series. Secukinumab, a fully human monoclonal interleukin-17A antibody, has been shown in several clinical trials to be effective and safe for the treatment of PsO; however, these studies offer only limited data on the use of secukinumab in patients with chronic illnesses or in special populations. This review explores the use of secukinumab for PsO in special populations, including pregnant women, children, elderly people, patients with erythrodermic PsO, and those with chronic illnesses, including latent tuberculosis, hepatitis B and C, HIV, multiple sclerosis, and malignancies.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».