MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4386530720 · doi:10.1016/j.jaci.2023.08.029

Systemic treatments for atopic dermatitis (eczema): Systematic review and network meta-analysis of randomized trials

2023· review· en· W4386530720 sur OpenAlexaff
A. Chu, Melanie Wong, Daniel Rayner, Gordon Guyatt, Juan Pablo Díaz Martinez, Renata Ceccacci, Irene X. Zhao, Eric McMullen, Archita Srivastava, Jason Wang, Aaron Wen, Fang Wang, Romina Brignardello‐Petersen, Ariel Izcovich, Paul Oykhman, Kathryn E. Wheeler, Julie Wang, Jonathan M. Spergel, Jasvinder A. Singh, Jonathan I. Silverberg, Peck Y. Ong, Monica O’Brien, Stephen A. Martin, Peter Lio, Mary Laura Lind, Jennifer LeBovidge, Elaine Kim, Joey Huynh, Matthew Greenhawt, Donna D. Gardner, Winfred Frazier, Kathy Ellison, Lina Chen, Korey Capozza, Anna De Benedetto, Mark Boguniewicz, Wendy Smith Begolka, Rachel N. Asiniwasis, Lynda C. Schneider, Derek K. Chu

Notice bibliographique

RevueJournal of Allergy and Clinical Immunology · 2023
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensSt. Joseph’s Healthcare HamiltonUniversity of SaskatchewanWestern UniversityImpactMcMaster University
Organismes subventionnairesNational Institutes of HealthLEO PharmaSanofi GenzymeIncyteKiniksa PharmaceuticalsRegeneron PharmaceuticalsCelgeneGlaxoSmithKlineGaldermaEli Lilly and CompanyBristol-Myers SquibbCastle BiosciencesDermiraNational Eczema AssociationSanofiFoundation of the American College of Allergy, Asthma & ImmunologyAmerican Academy of Allergy Asthma and ImmunologyPfizerSeres TherapeuticsAmgen
Mots-clésAtopic dermatitisMedicineMeta-analysisRandomized controlled trialDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

BACKGROUND: Atopic dermatitis (AD) is an inflammatory skin condition with multiple systemic treatments and uncertainty regarding their comparative impact on AD outcomes. OBJECTIVE: We sought to systematically synthesize the benefits and harms of AD systemic treatments. METHODS: For the 2023 American Academy of Allergy, Asthma & Immunology and American College of Allergy, Asthma, and Immunology Joint Task Force on Practice Parameters AD guidelines, we searched MEDLINE, EMBASE, CENTRAL, Web of Science, and GREAT databases from inception to November 29, 2022, for randomized trials addressing systemic treatments and phototherapy for AD. Paired reviewers independently screened records, extracted data, and assessed risk of bias. Random-effects network meta-analyses addressed AD severity, itch, sleep, AD-related quality of life, flares, and harms. The Grading of Recommendations Assessment, Development and Evaluation approach informed certainty of evidence ratings. This review is registered in the Open Science Framework (https://osf.io/e5sna). RESULTS: The 149 included trials (28,686 patients with moderate-to-severe AD) evaluated 75 interventions. With high-certainty evidence, high-dose upadacitinib was among the most effective for 5 of 6 patient-important outcomes; high-dose abrocitinib and low-dose upadacitinib were among the most effective for 2 outcomes. These Janus kinase inhibitors were among the most harmful in increasing adverse events. With high-certainty evidence, dupilumab, lebrikizumab, and tralokinumab were of intermediate effectiveness and among the safest, modestly increasing conjunctivitis. Low-dose baricitinib was among the least effective. Efficacy and safety of azathioprine, oral corticosteroids, cyclosporine, methotrexate, mycophenolate, phototherapy, and many novel agents are less certain. CONCLUSIONS: Among individuals with moderate-to-severe AD, high-certainty evidence demonstrates that high-dose upadacitinib is among the most effective in addressing multiple patient-important outcomes, but also is among the most harmful. High-dose abrocitinib and low-dose upadacitinib are effective, but also among the most harmful. Dupilumab, lebrikizumab, and tralokinumab are of intermediate effectiveness and have favorable safety.

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)0,010
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche, Méta-épidémiologie (sens large)
Catégories consensuellesMéta-épidémiologie (sens large)
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,172
Score d'incertitude au seuil0,995

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0100,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0550,015
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0010,000
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 Opus0,232
Tête enseignante GPT0,468
Écart entre enseignants0,236 · 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; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.

Devis d'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations153
Publié2023
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueJournal of Allergy and Clinical ImmunologyMême sujetDermatology and Skin DiseasesTravaux en français237 207