Short-Term Evaluation of the Real-World Efficacy and Safety of Dupilumab for the Treatment of Moderate-to-Severe Atopic Dermatitis: A Canadian Multicenter Retrospective Cohort Study
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Systemic therapy for atopic dermatitis (AD) has been challenging with limited safe and efficacious long-term treatment options. In 2017, dupilumab was approved in the United States, Europe, and Canada as the first targeted therapy for patients with moderate-to-severe AD. Despite promising efficacy and safety results in clinical trials, our understanding of dupilumab in clinical practice remains limited with few studies outside clinical trials in literature. OBJECTIVE: The aim of this study is to evaluate the efficacy and safety of dupilumab in clinical practice and discuss any differences in results between clinical trials and real-world results. METHODS: A retrospective chart review was conducted of consecutive patients receiving dupilumab treatment at two tertiary hospitals in Toronto, Canada, between December 2017 and May 2019. The primary efficacy endpoint was measured by Investigator's Global Assessment (IGA) score of 0/1 at 16 weeks and all adverse events (AEs) experienced by patients were recorded. RESULTS: Of the 93 patients included in the study, 51 (55%) reached IGA 0/1 and 38 (41%) experienced ≥1 AE. There were no severe AEs or discontinuation prior to 16 weeks due to an AE. CONCLUSIONS: These findings suggest a higher IGA-based efficacy profile with no newly identified safety concerns in patients treated with dupilumab at two tertiary hospitals in Toronto, Canada, compared to those in randomized controlled trials.
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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 | 0,004 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».