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Enregistrement W4382181890 · doi:10.1001/jamanetworkopen.2023.20351

Janus Kinase Inhibitors for Alopecia Areata

2023· review· en· W4382181890 sur OpenAlexaff
Ming Liu, Ya Gao, Yuan Yuan, Kelu Yang, Caiyi Shen, Jiancheng Wang, Jinhui Tian

Notice bibliographique

RevueJAMA Network Open · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueHair Growth and Disorders
Établissements canadiensMcMaster UniversityImpact
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineInternal medicineAdverse effectGuidelinePlaceboAlopecia areataRandomized controlled trialOdds ratioMeta-analysisClinical trialDermatologyAlternative medicinePathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Importance: Alopecia areata (AA) is a common chronic tissue-specific autoimmune disease. Several studies have reported outcomes of Janus kinase (JAK) inhibitors for treating AA, but limited evidence has emerged. Objective: To evaluate the effectiveness and safety associated with JAK inhibitors for AA. Data Sources: MEDLINE, Embase, and CENTRAL (Cochrane Central Register of Controlled Trials) were searched from inception until August 2022. Study Selection: Only randomized clinical trials (RCTs) were included. Pairs of reviewers independently and in duplicate selected the studies. Data Extraction and Synthesis: Hartung-Knapp-Sidik-Jonkman random-effects models were used for meta-analysis. Certainty of evidence was evaluated using the Grading of Recommendations, Assessment, Development, and Evaluations (GRADE) approach. This study is reported according to the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-analyses (PRISMA) reporting guideline. Main Outcomes and Measures: The primary outcomes of interest were (1) proportion of patients who achieved 30%, 50%, and 90% improvement in Severity of Alopecia Tool (SALT) score from baseline, (2) change from baseline SALT score, and (3) treatment-related adverse event (AE). Results: Seven RCTs with 1710 patients (1083 females [63.3%]; mean [SD] age range, 36.3 [10.4] to 69.7 [16.2] years) were eligible and included in the study. JAK inhibitors were associated with more patients achieving 50% improvement (odds ratio [OR], 5.28 [95% CI, 1.69-16.46]; GRADE assessment: low certainty) and 90% improvement (OR, 8.15 [95% CI, 4.42-15.03]; GRADE assessment: low certainty) in SALT score from baseline compared with placebo. JAK inhibitors were associated with more lowered SALT scores from the baseline compared with placebo (mean difference [MD], -34.52 [95% CI, -37.80 to -31.24]; GRADE assessment: moderate certainty), and JAK inhibitors were not associated with more treatment-related AEs (relative risk [RR], 1.25 [95% CI, 1.00-1.57]; GRADE assessment: high certainty) compared with placebo. High certainty of evidence showed that JAK inhibitors may not be associated with more severe AEs compared with placebo (RR, 0.77; 95% CI, 0.41-1.43). The subgroup analysis showed that oral JAK inhibitors were more efficient than placebo (change from baseline SALT scores: MD, -36.80; 95% CI, -39.57 to -34.02), and no difference was found between external JAK inhibitors and placebo (change from baseline SALT scores: MD, -0.40; 95% CI, -11.30 to 10.50). Conclusions and Relevance: Results of this systematic review and meta-analysis suggest that JAK inhibitors, compared with placebo, were associated with hair regrowth and that the outcome of oral JAK inhibitors was better than the external route of administration. Although the safety and tolerability of JAK inhibitors were acceptable, longer RCTs are needed to further assess the effectiveness and safety of these treatments for AA.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,008
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,020
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,044

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0080,020
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0050,007
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0050,000

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 Opus0,146
Tête enseignante GPT0,412
Écart entre enseignants0,266 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations53
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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