Expert consensus on the systemic treatment of atopic dermatitis in special populations
Notice bibliographique
Résumé
With the increasing number of options for the treatment of moderate-to-severe atopic dermatitis, clinicians need guidance on a practical approach to selecting a systemic agent for specific patient populations. We convened an expert panel consisting of 12 members to conduct a literature review and summarize relevant data related to six scenarios of clinical interest: comorbid asthma, ocular surface disease, history of cancer, past and ongoing infections of interest (including herpes simplex virus, herpes zoster, hepatitis B, and tuberculosis), pregnancy and lactation, and the elderly. We performed a literature search and examined each clinical scenario with respect to three major categories of available systemic agents: traditional systemics (azathioprine, cyclosporine A, methotrexate, and mycophenolate mofetil), Janus kinase inhibitors (abrocitinib, baricitinib, and upadacitinib), and biologics (dupilumab, lebrikizumab, and tralokinumab). The expert panel and steering committee met virtually to review the data and discuss the drafted consensus statements. A modified Delphi process was used to arrive at a set of final consensus statements related to the systemic treatment of AD in these specific patient populations. To provide practical guidance on the choice of systemic therapy for atopic dermatitis in these six topics of clinical interest, 25 expert consensus statements and a summary of the supporting data are presented herein.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».