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Enregistrement W4367834411 · doi:10.1001/jamadermatol.2023.0846

Efficacy of Roflumilast Foam, 0.3%, in Patients With Seborrheic Dermatitis

2023· article· en· W4367834411 sur OpenAlexaffabout
Matthew Zirwas, Zoe Draelos, Janet DuBois, Leon Kircik, Angela Moore, Linda Stein Gold, Javier Alonso‐Llamazares, Michael Bukhalo, Suzanne Bruce, Kimmie Eads, Lawrence J. Green, Scott Guenthner, Laura K. Ferris, Seth Forman, Steven Kempers, Edward Lain, Charles Lynde, David M. Pariser, Darryl Toth, Paul S. Yamauchi, Robert Higham, David Krupa, Patrick Burnett, David R. Berk

Notice bibliographique

RevueJAMA Dermatology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueNail Diseases and Treatments
Établissements canadiensXLV Diagnostics (Canada)Probity Medical ResearchLynde Centre for DermatologyUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineErythemaSeborrheic dermatitisDiscontinuationScalpClinical trialPhysical therapyInternal medicineSurgeryDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Current topical treatment options for seborrheic dermatitis are limited by efficacy and/or safety. Objective: To assess safety and efficacy of roflumilast foam, 0.3%, in adult patients with seborrheic dermatitis affecting the scalp, face, and/or trunk. Design, Setting, and Participants: This multicenter (24 sites in the US and Canada) phase 2a, parallel group, double-blind, vehicle-controlled clinical trial was conducted between November 12, 2019, and August 21, 2020. Participants were adult (aged ≥18 years) patients with a clinical diagnosis of seborrheic dermatitis for a 3-month or longer duration and Investigator Global Assessment (IGA) score of 3 or greater (at least moderate), affecting 20% or less body surface area, including scalp, face, trunk, and/or intertriginous areas. Data analysis was performed from September to October 2020. Interventions: Once-daily roflumilast foam, 0.3% (n = 154), or vehicle foam (n = 72) for 8 weeks. Main Outcomes and Measures: The main outcome was IGA success, defined as achievement of IGA score of clear or almost clear plus 2-grade improvement from baseline, at week 8. Secondary outcomes included IGA success at weeks 2 and 4; achievement of erythema score of 0 or 1 plus 2-grade improvement from baseline at weeks 2, 4, and 8; achievement of scaling score of 0 or 1 plus 2-grade improvement from baseline at weeks 2, 4, and 8; change in Worst Itch Numeric Rating Scale (WI-NRS) score from baseline; and WI-NRS success, defined as achievement of 4-point or greater WI-NRS score improvement in patients with baseline WI-NRS score of 4 or greater. Safety and tolerability were also assessed. Results: A total of 226 patients (mean [SD] age, 44.9 [16.8] years; 116 men, 110 women) were randomized to roflumilast foam (n = 154) or vehicle foam (n = 72). At week 8, 104 (73.8%) roflumilast-treated patients achieved IGA success compared with 27 (40.9%) in the vehicle group (P < .001). Roflumilast-treated patients had statistically significantly higher rates of IGA success vs vehicle at week 2, the first time point assessed. Mean (SD) reductions (improvements) on the WI-NRS at week 8 were 59.3% (52.5%) vs 36.6% (42.2%) in the roflumilast and vehicle groups, respectively (P < .001). Roflumilast was well tolerated, with the rate of adverse events similar to that of the vehicle foam. Conclusions and Relevance: The results from this phase 2a randomized clinical trial of once-daily roflumilast foam, 0.3%, demonstrated favorable efficacy, safety, and local tolerability in the treatment of erythema, scaling, and itch caused by seborrheic dermatitis, supporting further investigation as a nonsteroidal topical treatment. Trial Registration: ClinicalTrials.gov Identifier: NCT04091646.

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 enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,390

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,242
Écart entre enseignants0,235 · 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

Citations36
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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