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Enregistrement W3119565724 · doi:10.1097/der.0000000000000658

Off-label Studies on the Use of Ruxolitinib in Dermatology

2021· article· en· W3119565724 sur OpenAlexvenueno aff
Kyle Tegtmeyer, Mohan Ravi, Jeffrey Zhao, Nolan J. Maloney, Peter Lio

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueMyeloproliferative Neoplasms: Diagnosis and Treatment
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésRuxolitinibMedicineAlopecia areataDermatologyClinical trialMyelofibrosisAtopic dermatitisRandomized controlled trialMEDLINEPsoriasisVitiligoOff-label useInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE: Ruxolitinib (Jakafi) is a Janus kinase 1 and 2 small molecule inhibitor that the Food and Drug Administration approved for myelofibrosis and polycythemia vera. It has been expanded to off-label treatment for a variety of dermatologic conditions, with several clinical trials ongoing. A review of available studies and cases of off-label uses was performed to guide clinicians seeking evidence on the efficacy of this Janus kinase inhibitor for dermatologic disorders. MATERIALS AND METHODS: PubMed/MEDLINE, EMBASE, Scopus, and ClinicalTrials.gov databases were searched with the term "ruxolitinib," and results were manually reviewed to identify published data on off-label uses of ruxolitinib. Studies included are structured by quality of evidence available. RESULTS: Ruxolitinib may have utility in the treatment of atopic dermatitis, psoriasis, and vitiligo, with data from open-label and randomized trials supporting efficacy of topical formulations. Evidence of utility for alopecia areata is mixed and differs depending on topical versus oral form. Evidence for numerous other conditions is available through case reports and case series. CONCLUSIONS: There is growing evidence supporting potential off-label use of oral and topical ruxolitinib for a wide range of skin conditions. There are several ongoing investigations of ruxolitinib use in dermatology that will undoubtedly better define its efficacy and appropriate use in dermatology.

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 distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,184
Score d'incertitude au seuil0,288

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,128
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,210 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations14
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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