Faculty Opinions recommendation of Randomized, controlled trial of TNF-α antagonist in CTL-mediated severe cutaneous adverse reactions.
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND.Cytotoxic T lymphocyte-mediated (CTL-mediated) severe cutaneous adverse reactions (SCARs), including Stevens-Johnson syndrome (SJS) and toxic epidermal necrolysis (TEN), are rare but life-threatening adverse reactions commonly induced by drugs.Although high levels of CTL-associated cytokines, chemokines, or cytotoxic proteins, including TNF-α and granulysin, were observed in SJS-TEN patients in recent studies, the optimal treatment for these diseases remains controversial.We aimed to evaluate the efficacy, safety, and therapeutic mechanism of a TNF-α antagonist in CTL-mediated SCARs. METHODS.We enrolled 96 patients with SJS-TEN in a randomized trial to compare the effects of the TNF-α antagonist etanercept versus traditional corticosteroids. RESULTS.Etanercept improved clinical outcomes in patients with SJS-TEN.Etanercept decreased the SCORTEN-based predicted mortality rate (predicted and observed rates, 17.7% and 8.3%, respectively).Compared with corticosteroids, etanercept further reduced the skin-healing time in moderate-to-severe SJS-TEN patients (median time for skin healing was 14 and 19 days for etanercept and corticosteroids, respectively; P = 0.010), with a lower incidence of gastrointestinal hemorrhage in all SJS-TEN patients (2.6% for etanercept and 18.2% for corticosteroids; P = 0.03).In the therapeutic mechanism study, etanercept decreased the TNF-α and granulysin secretions in blister fluids and plasma (45.7%-62.5% decrease after treatment; all P < 0.05) and increased the Treg population (2-fold percentage increase after treatment; P = 0.002), which was related to mortality in severe SJS-TEN. CONCLUSIONS.The anti-TNF-α biologic agent etanercept serves as an effective alternative for the treatment of CTL-mediated SCARs.
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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 | 0,006 | 0,050 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,187 | 0,014 |
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 ».