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Enregistrement W3038257460 · doi:10.1186/s13223-020-00458-6

Facial erythema after the treatment of dupilumab in SLE patient

2020· article· en· W3038257460 sur OpenAlexvenueno aff
Dong Hyek Jang, Jae In Lee, Joo Yoon Bae, Hye Jung Jung, Mi Yeon Park, Jiyoung Ahn

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2020
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDupilumabDermatologyMedicineErythemaAtopic dermatitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Dupilumab is a receptor antagonist binding to the alpha subunit of the interleukin-4 receptor. Through binding to it, dupilumab inhibits signaling of both IL-4 and IL-13, the representative Th2 biomarkers. Recently, in addition to the treatment effects for atopic dermatitis (AD), there is an emerging adverse event as facial erythema. CASE PRESENTATION: A twenty-seven-year-old female patient developed erythema and desquamation on the face and neck after dupilumab administration. She had AD on her arms, legs, and trunk before the treatment but there was no atopic clinical feature in her face and neck. With the treatment of dupilumab, her skin lesions of the body have improved from the beginning of the treatment. In the patch test, including dupilumab, there was no specific finding other than the 1+ response to neomycin on day 2. In the intradermal test to dupilumab, a positive result was observed 15 min later, but negative both days 1 and 2. The blood examination showed an elevation of both ANA as 1:80 and anti-phospholipid antibodies (Anti-cardiolipin IgM, IgG, and Anti- beta 2 GPI IgG). She was diagnosed with Systemic lupus erythematosus (SLE) based on diagnostic criteria by a rheumatologist. CONCLUSION: Dupilumab is an emerging therapeutic agent for AD, and treatment cases are increasing in Korea. However, there are several adverse events during the treatment of dupilumab. Herein, we report the unexpected adverse event during the treatment of dupilumab in SLE patients.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,002
Score d'incertitude au seuil0,007

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,297
Écart entre enseignants0,276 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations17
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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