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Enregistrement W4386390585 · doi:10.1093/bjd/ljad320

A detailed evaluation of the effect of dupilumab on sleep in adults with atopic dermatitis

2023· letter· en· W4386390585 sur OpenAlexaffabout
Erika Yue Lee, Aaron M. Drucker

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2023
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of TorontoSt. Michael's Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtopic dermatitisConceptualizationMedicineFamily medicineLibrary scienceDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

While itch is considered the main symptom and an important treatment target in atopic dermatitis (AD), the burden of the disease is multifactorial.1 One central driver of AD burden is sleep disturbance, with consequent daytime sleepiness and fatigue.2 Dupilumab has been shown to improve sleep in adults with AD in five clinical trials that used either sleepiness visual analogue scale (VAS) from SCORing Atopic Dermatitis (SCORAD) or frequency of sleep disruption owing to AD from the Patient-Oriented Eczema Measure.3 However, those trials did not study the effect of dupilumab on sleep quality and duration in detail. In this issue of the BJD, Merola et al. report results from Dupilumab Effect on Sleep in AD Patients (DUPISTAD), a randomized placebo-controlled trial examining the effect of dupilumab on sleep after 12 weeks of treatment in 127 patients aged ≥ 18 years with moderate-to-severe AD.4 The study used multiple metrics to study sleep, including a modified sleep numeric rating scale (NRS) (the primary outcome), sleep-related impairment (SRI) T-score and the Epworth Sleepiness Scale (ESS). Sleep NRS significantly improved among patients treated with dupilumab compared with placebo at week 12, as did SCORAD sleep VAS, SRI T-score and ESS score. The improved sleep outcomes were seen as early as week 2 of treatment. Similarly to other trials, improvements were also seen in disease severity and quality of life (QoL). The study also used sleep diary and actigraphy data to assess sleep efficiency, total sleep time, wake after sleep onset, and sleep onset latency – there was no difference in these outcomes between the groups.

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)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,034
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,022
Score d'incertitude au seuil0,075

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,034
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,003
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0220,002

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 Opus0,009
Tête enseignante GPT0,256
Écart entre enseignants0,247 · 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'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

Citations0
Publié2023
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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