A Review of the Clinical Trial Landscape in Psoriasis: An Update for Clinicians
Notice bibliographique
Résumé
As our understanding of the pathogenesis of psoriasis has evolved over the past two decades, so has the number of treatment options. The introduction of biologic agents targeting specific cytokines in the interleukin (IL)-23/IL-17 pathway has proven successful in promoting skin clearance among patients. However, their use is often limited owing to cost, parenteral administration, and possible reduced efficacy over time. Topical therapies have also seen limited advancement, with agents such as corticosteroids and vitamin D derivatives remaining the mainstay of treatment, despite side effects limiting their long-term use. New therapeutic agents are needed to improve disease management for patients. In this review, we summarize pipeline and recently approved therapies undergoing clinical trials for psoriasis during a 12-month search period (30 June 2021 to 30 June 2022) using ClinicalTrials.gov. New-generation biologics and oral small molecules in phase II or III development were included, and pivotal data identified through various search modalities (PubMed, conference presentations, etc.) evaluating each drug candidate will be discussed. Topical therapies will also be discussed in line with recent US Food and Drug Administration approvals. As new therapies continue to enter the treatment landscape, long-term data and comparative trials will be needed to better understand their place among existing therapeutic agents.
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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 | 0,008 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,007 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,002 |
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 ».