Targeting Interleukin 13 for the Treatment of Atopic Dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
Atopic dermatitis (AD) is a common chronic inflammatory skin condition that has a significant impact on a patient's quality of life and requires ongoing management. Conventional topical and systemic therapies do not target specific components of AD pathogenesis and, therefore, have limited efficacy and may be associated with long-term toxicity. Thus, AD management is challenging, with a significant proportion of patients not achieving clear skin or a reduction in pruritus. There remains a large unmet need for effective therapeutic strategies with favorable safety profiles that can be used long-term in patients with refractory AD. The emergence of targeted biological and small molecule therapies has effectively broadened available treatment options for moderate-to-severe AD. Most recently, interleukin 13 (IL-13) inhibitors were shown to be efficacious and well-tolerated, with tralokinumab already approved for use in this patient population. It is important for dermatologists to be aware of the evidence behind this emerging class of biologic agents to guide treatment choices and improve outcomes in patients with AD. The main objective of this paper is to review the current literature regarding the efficacy and safety of current and emerging anti-IL-13 monoclonal antibodies, including tralokinumab, lebrikizumab, cendakimab, and eblasakimab, for the treatment of moderate-to-severe AD.
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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) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».