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Enregistrement W4386350153 · doi:10.1007/s13555-023-01000-3

Comparative Efficacy of Targeted Systemic Therapies for Moderate-to-Severe Atopic Dermatitis without Topical Corticosteroids: An Updated Network Meta-analysis

2023· article· en· W4386350153 sur OpenAlexaff
Jonathan I. Silverberg, Hwanhee Hong, Brian Calimlim, Wan‐Ju Annabelle Lee, Henrique D. Teixeira, Eric B. Collins, Marjorie M. Crowell, Scott J. Johnson, April W. Armstrong

Notice bibliographique

RevueDermatology and Therapy · 2023
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensProbity Medical ResearchUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesAbbVie
Mots-clésAtopic dermatitisMedicineMeta-analysisDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: The treatment landscape for moderate-to-severe atopic dermatitis (AD) continues to expand. This network meta-analysis (NMA) updates a previously conducted NMA to include data from the most recent phase 3 trials to assess the comparative efficacy of targeted systemic therapies without the addition of topical corticosteroids (TCS) and/or topical calcineurin inhibitors (TCI) in adults with moderate-to-severe AD. METHODS: Data from recent phase 3 monotherapy trials of lebrikizumab, ADvocate1 (NCT04146363) and ADvocate2 (NCT04178967), were included in the analyses, along with other eligible phase 3/4 randomized placebo-controlled trials for abrocitinib, baricitinib, dupilumab, tralokinumab, and upadacitinib identified through a systemic literature review in Silverberg et al. (Dermatol Ther (Heidelb) 12(5):1181-1196, 2022). The proportion of patients achieving Eczema Area and Severity Index (EASI) improvement ≥ 90% from baseline (EASI-90), EASI improvement ≥ 75% from baseline (EASI-75), ≥ 4-point improvement on Pruritus Numerical Rating Scale from baseline (ΔNRS ≥ 4), and Investigator Global Assessment (IGA) score of 0 or 1 (clear or almost clear) and reduction of ≥ 2 points from baseline (IGA 0/1) were evaluated using a Bayesian network meta-analysis. RESULTS: The updated NMA analyzed 13 unique placebo-controlled trials involving 7105 patients in 32 arms across 6 targeted therapies. Upadacitinib 30 mg was the most efficacious therapy across all endpoints at the primary timepoint (week 12 or 16) and at earlier timepoints, generally followed by abrocitinib 200 mg, upadacitinib 15 mg, dupilumab 300 mg, and lebrikizumab 250 mg or abrocitinib 100 mg. Baricitinib 2 mg and tralokinumab were generally ranked lower across outcomes. CONCLUSIONS: Many factors need to be considered for treatment selection for AD, especially as new treatments continue to emerge. After incorporating recent placebo-controlled phase 3 data of lebrikizumab, upadacitinib 30 mg, upadacitinib 15 mg, and abrocitinib 200 mg remain the most efficacious targeted systemic therapies over 12-16 weeks of therapy in AD. These updated findings can help healthcare providers when creating a patient's personalized treatment plan.

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)0,027
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,037
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,027
Score d'incertitude au seuil0,143

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0270,037
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0130,046
Bibliométrie0,0040,004
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0030,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,069
Tête enseignante GPT0,340
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 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'étudeMéta-analyse
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

Citations55
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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