Computerized planimetry to assess clinical responsiveness in a phase II randomized trial of topical R333 for discoid lupus erythematosus
Notice bibliographique
Résumé
Discoid lupus erythematosus (DLE) is a skin condition that causes red scaly lesions which often leave behind dyspigmentation (discolouration) and scars. It is an autoimmune disease, which means that the body's immune system attacks normal skin. Sunlight has also been shown to play a role in this disease with most patches, called lesions, occurring in body areas exposed to ultraviolet radiation. DLE involves the skin, with or without the type of lupus called systemic lupus erythematosus (SLE). About 15 to 30 percent of SLE patients will develop DLE. Janus Kinase, or JAK, are a group of enzymes in the body involved in the development of the disease. Researchers have been working to find medicines that will inhibit JAK as it is thought that doing so will improve patients’ symptoms. This study, from the United States and Canada, assessed the effectiveness of a therapy called R333. R333 is a ‘topical’ ointment, meaning a medicine applied directly to the skin, that works by blocking the signaling of JAK and spleen tyrosine kinase (Syk), which is also involved in the disease. In the trial, we compared R333 to a placebo ointment. The results showed that four weeks of R333 treatment did not result in significant clinical improvement. However, further studies with different formulations are necessary to determine the utility of JAK/Syk inhibitors in the treatment of autoimmune skin disease. In addition, it is often difficult to measure improvement of individual skin lesions when treated with topical medicines, when clearance may not be the same across all lesions. Therefore, we used the results of this study to evaluate an approach to assessing individual lesions. This method, called computerized planimetry, was used to digitally trace photos of specific skin lesions and was reliable for measuring the area of a DLE lesion. Therefore, this tool has the potential to be used to measure the extent of disease activity in individual lesions treated with topical medicines in future DLE trials.
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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 | 0,003 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
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.
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 ».