A Review of Dupilumab-Induced Adverse Events to Dermatologists and the Potential Pathogenesis in the Treatment of Atopic Dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
Dupilumab, a monoclonal antibody targeting interleukin-4 antibody, is approved for use in many type 2 inflammatory diseases, including atopic dermatitis. It is generally well tolerated with no need of routine laboratory monitoring. However, several adverse events have been reported during real-world practice and in pivotal trials. We conducted a systematic literature research of the PubMed, Medline, and Embase databases to identify articles recording the clinical manifestation and potential pathogenesis of these adverse events with interests (AEIs) to dermatologists. In total, 547 cases from 134 studies have developed 39 AEIs 1 day to 2.5 years after dupilumab treatment. The most common AEIs are facial and neck dermatitis (299 cases), psoriasis (70 cases), arthralgia (56 cases), alopecia (21 cases), cutaneous T cell lymphoma (19 cases), severe ocular diseases (19 cases), and drug eruption (6 cases). Most of the AEIs recorded in this review resolved or improved after dupilumab discontinuation or the addition of another treatment, whereas 3 of the cases died of severe AEI. The potential pathogenesis included T help type 1 (Th1)/T help type 2 (Th2) imbalance, Th2/T help type 17 (Th17) imbalance, immune reconstitution, hypersensitivity reaction, transient hypereosinophilia related, and Th1 suppression. Clinicians should be alert of these AEIs for timely diagnosis and appropriate treatment.
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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) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».