Prescription Pattern of Tofacitinib for Alopecia Areata Among the Dermatologists in Saudi Arabia: A Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Introduction Alopecia areata (AA) is a complex autoimmune condition that causes nonscarring hair loss. In Saudi Arabia, AA accounts for 1-2% of new dermatological outpatient visits. It typically presents with sharply demarcated round patches of hair loss and may present at any age. Traditional medical therapies include corticosteroids and immunotherapy. Choosing the ideal treatment depends on multiple factors such as patient age, disease severity, efficacy, side effects, and remission rate. Recent medications that have been used for treating AA are Janus kinase inhibitors. Aim The aim of the study is to assess the awareness and attitude of dermatologists and their use of Tofacitinib in treating AA. Method A cross-sectional study was conducted in 2019 across 14 major cities in Saudi Arabia. A self-administered online questionnaire was specifically developed and used. Dermatologists from government hospitals and private clinics were included through non-probability convenience sampling. The collected data was entered into Microsoft Excel and analyzed using SPSS program version 24. Results In total, out of 546 Dermatologists across Saudi Arabia who responded to the questionnaire, 127 (23.2%) physicians prescribed Tofacitinib in their practice. Out of those who prescribed the drug for AA cases, 58 dermatologists (45.6%) prescribed Tofacitinib after the failure of steroid injections. Among the 127 dermatologists who have utilized Tofacitinib in their practice, 92 (72.4%) believe that Tofacitinib is effective in treating AA. Almost 200 (47.7%) Dermatologists who never prescribed Tofacitinib reported that the main reason was due to the unavailability of the drug in the clinic they were practicing. Conclusions To conclude, out of 546 dermatologists working in Saudi Arabia, 127 (23.2%) prescribe Tofacitinib to treat AA. Ninety-two (72.4%) of the participants reported the effectiveness of Tofacitinib. Two hundred (47.7%) dermatologists who never prescribe Tofacitinib reported that the main reason was due to the unavailability. However, this would raise the need for more research regarding JAK inhibitors generally and Tofacitinib specifically, focusing on the effectiveness versus the side effects of Tofacitinib.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 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) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».