MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W3194351009 · doi:10.1177/2050313x211039477

Improvement of granulomatous skin conditions with tofacitinib in three patients: A case report

2021· article· en· W3194351009 sur OpenAlexaff
Meghan L. McPhie, William C Swales, Melinda Gooderham

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medical Case Reports · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSkin Diseases and Diabetes
Établissements canadiensProbity Medical ResearchSKiN HealthQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésTofacitinibMedicineNecrobiosis lipoidicaGranuloma annulareJanus kinaseDermatologyChronic granulomatous diseaseGranulomatous diseaseGranulomaRuxolitinibDiseaseImmunologyPathologySarcoidosisRheumatoid arthritisCytokineMyelofibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Granulomatous skin conditions are poorly understood inflammatory skin diseases consisting predominantly of macrophages. Granuloma annulare (GA) is the most common granulomatous skin disease and the generalized variant is particularly difficult to treat due to the prolonged course and lack of efficacious treatment options. Necrobiosis lipoidica (NL) is another granulomatous disorder of uncertain etiology. There is a growing body of evidence for the use of Janus kinase (JAK) inhibitors in the management of inflammatory skin diseases. In our report, we describe three patients with recalcitrant granulomatous disease including NL and generalized GA who responded favourably to treatment with the JAK inhibitor tofacitinib. JAK inhibitors may be a beneficial therapeutic option for patients with granulomatous skin diseases that are unresponsive to conventional therapies. Further research is required to determine the long-term efficacy and safety of JAK inhibitors in treating granulomatous skin conditions.

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)0,002
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,008

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0030,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,300
Écart entre enseignants0,289 · 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

Citations22
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSAGE Open Medical Case ReportsMême sujetSkin Diseases and DiabetesTravaux en français237 207