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Enregistrement W4377088514 · doi:10.1089/derm.2022.0096

A Review of Dupilumab-Induced Adverse Events to Dermatologists and the Potential Pathogenesis in the Treatment of Atopic Dermatitis

2023· review· en· W4377088514 sur OpenAlexvenueno aff
Jun-Hong Tsai, Tsen-Fang Tsai

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDupilumabMedicineAtopic dermatitisDermatologyAdverse effectDiscontinuationPsoriasisEfalizumabSecukinumabMEDLINEInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,730
Score d'incertitude au seuil0,915

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0000,001
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 Opus0,042
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,296 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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