MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4385607366 · doi:10.1186/s13223-023-00825-z

Long-term efficacy of anti-IL-4 receptor antibody in a patient with aspirin-exacerbated respiratory disease and IgG4-related disease

2023· article· en· W4385607366 sur OpenAlexvenueno aff
Hyun-Seob Jeon, Jae-Hyuk Jang, Youngsoo Lee, Hae‐Sim Park

Notice bibliographique

RevueAllergy Asthma and Clinical Immunology · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSinusitis and nasal conditions
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineImmunologyDiseaseDupilumabIgG4-related diseaseAsthmaRituximabInternal medicineAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,020
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,306 · 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'étudeÉtude de cas
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations4
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueAllergy Asthma and Clinical ImmunologyMême sujetSinusitis and nasal conditionsTravaux en français237 207