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Enregistrement W3201393437 · doi:10.1007/s13555-021-00586-w

Practical Management of Patients with Atopic Dermatitis on Dupilumab

2021· article· en· W3201393437 sur OpenAlexaff
Kim Papp, Chih-ho Hong, M. Perla Lansang, Irina Turchin, David N. Adam, Jennifer Beecker, Robert Bissonnette, Melinda Gooderham, Carolyn Jack, Marissa Joseph, Charles Lynde, Neil H. Shear

Notice bibliographique

RevueDermatology and Therapy · 2021
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensLynde Centre for DermatologyWomen's College HospitalMcGill University Health CentreUniversity of OttawaMcGill UniversityOttawa HospitalHealth Sciences CentreUniversity of TorontoSunnybrook Health Science CentreSKiN HealthHospital for Sick ChildrenInnovaderm (Canada)Probity Medical Research
Organismes subventionnairesSanofi GenzymeSanofi
Mots-clésDupilumabAtopic dermatitisMedicineStatement (logic)Adverse effectDermatologyMEDLINEFamily medicineIntensive care medicineInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Dupilumab is approved to treat moderate-to-severe atopic dermatitis (AD) in several countries in patients as young as 6 years of age. Since its approval, practical issues related to the use of dupilumab for AD have arisen, with particular interest in transitioning from current therapies and managing medication overlap, considerations for special populations of patients with AD, and management of potential adverse events. METHODS: This article aims to review the literature addressing several practical management issues related to dupilumab use for AD and to provide a framework for clinical decision-making in these circumstances and sub-populations. Each statement was reviewed, revised and voted on by authors to provide their level of agreement and degree of uncertainty for each statement. RESULTS: An agreement level > 80% was achieved for all of the statements. CONCLUSION: The expert panel provides statements considering the practical management of patients with AD taking dupilumab to inform clinical decision-making in specific but frequently encountered clinical situations.

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)0,000
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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,294

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 Opus0,013
Tête enseignante GPT0,280
Écart entre enseignants0,266 · 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

Citations8
Publié2021
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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