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Enregistrement W4281287539 · doi:10.1111/bjd.21673

The road to biologics in patients with hidradenitis suppurativa: a nationwide drug utilization study

2022· article· en· W4281287539 sur OpenAlexaff
Hans Christian Ring, Yiqiu Yao, Julia‐Tatjana Maul, John R Ingram, John W. Frew, Jonathan Thorsen, Mia‐Louise Nielsen, Jashin J. Wu, Jacob P. Thyssen, Simon Francis Thomsen, Alexander Egeberg

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2022
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHidradenitis Suppurativa and Treatments
Établissements canadiensInstitute of Infection and Immunity
Organismes subventionnairesH. Lundbeck A/SLundbeckfonden
Mots-clésHidradenitis suppurativaMedicineDermatologyDrugMEDLINEInternal medicinePharmacologyDisease

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Prolonged systemic antibiotic treatment is often a part of management of hidradenitis suppurativa (HS). Although biologic therapies are now available, the patient's treatment journey leading to biologic therapy is unclear. OBJECTIVES: To examine treatment patterns and duration of systemic treatment use in patients with HS preceding biologic therapy. METHODS: We identified all patients with HS receiving treatment with biologics in the Danish National Patient Registry from 2010 to 2018 and extracted their entire prescription history of specific systemic treatments from the Danish National Prescription Registry since its inception in 1995. The patients' treatment journeys are graphically displayed through Sankey diagrams and box plots generated to show temporal distributions. Descriptive patient characteristics were presented as frequencies with percentages for categorical variables and as means with SDs or medians with interquartile ranges (IQRs) for continuous variables. RESULTS: A total of 225 patients with HS were included. Patients had most frequently been treated with penicillin (n = 214; 95·1%), dicloxacillin (n = 194; 86·2%), tetracycline (n = 145; 64·4%) and rifampicin/clindamycin (n = 111; 49·3%), as well as the retinoids isotretinoin and acitretin, and dapsone. Prior to biologic therapy, patients received a mean of 4·0 (SD 1·3) different systemic therapies, across a mean of 16·9 (SD 11·3) different treatment series. The mean time from first systemic therapy until biologic therapy was initiated was 15·3 (SD 5·1) years [8·2 (SD 5·9) years when excluding penicillin and dicloxacillin]. CONCLUSIONS: Patients with HS who receive biologic therapy have long preceding treatment histories with multiple drug classes and treatment series, many of which are supported by relatively weak evidence in HS. Delay in the initiation of biologic therapy may represent a missed opportunity to prevent disease progression. What is already known about this topic? The treatment journey leading to biologic therapy in patients with HS has not previously been investigated. What does this study add? Our data from 225 patients with HS illustrate that patients who receive biologic therapy have long preceding treatment histories with multiple drug classes and treatment series, many of which are supported by relatively weak evidence in HS.

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 enseignants0,255
Score d'incertitude au seuil0,367

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,262
Écart entre enseignants0,248 · 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

Citations21
Publié2022
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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