Long-term efficacy of anti-IL-4 receptor antibody in a patient with aspirin-exacerbated respiratory disease and IgG4-related disease
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Aspirin-exacerbated respiratory disease (AERD) and IgG4-related disease (IgG4RD) share a common pathway of Th2-mediated immune mechanism; there have been several cases of IgG4RD developed in patients with asthma, especially in those comorbid with chronic rhinosinusitis (CRS). IgG4RD has often been treated with systemic corticosteroids, rituximab, or immune-suppressive agents, but frequently failed with relapse. CASE PRESENTATION: Here, we present a case of a 64-year-old male patient with severe AERD with CRS complicated with IgG4RD, who has been successfully treated and maintained with anti-IL-4 receptor antibody, dupilumab after achieving unsatisfactory responses with previous treatments including steroids, rituximab, omalizumab, and reslizumab. The patient's symptoms (periorbital swelling and asthmatic/nasal symptoms) were remarkably improved; serum levels of IgG4/IgE as well as plasmablast/eosinophil counts progressively decreased without any recurrence sign for over 2 years of dupilumab treatment. CONCLUSION: These findings demonstrate that blocking the IL-4/IL-13 pathway with dupilumab can be an effective treatment with long-term safety in patients with severe AERD with CRS complicated by IgG4RD.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».