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Enregistrement W4386046158 · doi:10.2174/2772270817666230821102441

Stevens-johnson Syndrome and Toxic Epidermal Necrolysis: An Overviewof Diagnosis, Therapy Options and Prognosis of Patients

2023· article· en· W4386046158 sur OpenAlexaff
Vivek Kumar Garg, Harpal S. Buttar, Sajad Ahmad Bhat, Nuftieva Ainur, Tannu Priya, Dharambir Kashyap, Hardeep Singh Tuli

Notice bibliographique

RevueRecent Advances in Inflammation & Allergy Drug Discovery · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDrug-Induced Adverse Reactions
Établissements canadiensUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésToxic epidermal necrolysisMedicineDermatologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Both Stevens-johnson syndrome (SJS) and Toxic-epidermal necrolysis (TEN) are generally medication-induced pathological conditions that mostly affect the epidermis and mucus membranes. Nearly 1 to 2 patients per 1,000,000 population are affected annually with SJS and TEN, and sometimes these maladies can cause serious life-threatening events. The reported death rates for SJS range from 1 to 5%, and 25 to 35% for TEN. The mortality risk may even be higher among elderly patients, especially in those who are affected by a significant amount of epidermal detachment. More than 50% of TEN patients who survive the illness may experience long-term lower quality of life and lesser life expectancy. The clinical and histopathological conditions of SJS and TEN are characterized by mucocutaneous discomfort, haemorrhagic erosions, erythema, and occasionally severe epidermal separation that can turn into ulcerative patches and dermal necrosis. The relative difference between SJS and TEN is the degree of ulcerative skin detachment, making them two extremes of a spectrum of severe cutaneous adverse drug-induced reactions (cADRs). In the majority of cases, serious drug-related hypercreativities are considered the main cause of SJS & TEN; however, herpes simplex virus and Mycoplasma pneumoniae infections may also produce similar type clinical conditions. The aetiology of a lesser number of cases and their underlying causative factors remain unknown. Among the drugs with a 'greater likelihood' of causing TEN & SJS are carbamazepine (CBZ), trimethoprim-sulfamethoxazole, phenytoin, aminopenicillins, allopurinol, cephalosporins, sulphonamides, antibiotics, quinolones, phenobarbital, and NSAIDs of the oxicam variety. There is also a strong genetic link between the occurrence of SJS and IEN in the Han Chinese population. Such genetic association is based on the human leukocyte antigen (HLA-B*1502) and the co-administration of carbamazepine. The diagnosis of SJS is made mostly on the gross observations of clinical symptoms, and confirmed by the histopathological examination of dermal biopsies of the patients. The differential diagnoses consist of the exclusion of Pemphigus vulgaris, bullous pemphigoid, linear IgA dermatosis, paraneoplastic pemphigus, disseminated fixed bullous drug eruption, acute generalized exanthematous pustulosis (AGEP), and staphylococcal scalded skin syndrome (SSSS). The management of SJS & TEN is rather difficult and complicated, and there is sometimes a high risk of mortality in seriously inflicted patients. Urgent medical attention is needed for early diagnosis, estimation of the SCORTEN prognosis, identification and discontinuation of the causative agent as well as highdose injectable Ig therapeutic interventions along with specialized supportive care. Historical aspects, aetiology, mechanisms, and incidences of SJS and TEN are discussed. An update on the genetic occurrence of these medication-related hypersensitive ailments as well as different therapy options and management of patients is also provided.

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: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,796
Score d'incertitude au seuil0,964

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,003
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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,290
Écart entre enseignants0,271 · 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'étudeObservationnel
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

Citations15
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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