Novel Vehicles For Drug Delivery In Atopic Dermatitis: A Narrative Review
Notice bibliographique
Résumé
INTRODUCTION: Atopic dermatitis (AD) causes dry and itchy skin and inflammation that severely impairs the quality of life of affected children and adults. While topical glucocorticosteroid application is typically the first-line treatment of choice, steroid treatment is associated with side effects and, increasingly, patient concerns about prolonged use. Novel drugs and drug delivery vehicles are required for patients with AD. OBJECTIVES: To summarize the current literature on novel topical agents for atopic dermatitis and novel delivery vehicles. METHODS: A literature search was conducted, and a narrative review was compiled to summarize recent evidence. RESULTS: Novel topical drugs approved or in late-phase clinical trials for the treatment of AD include the Janus kinase inhibitor ruxolitinib, the phosphodiesterase-4 inhibitors crisaborole, and roflumilast, and the aryl hydrocarbon receptor activator tapinarof. While current topical drugs for AD are delivered via creams, ointments, gels, and related vehicles, novel delivery approaches such as electrospun patches, sprays, liposomes, nanoparticles, and lasers are being developed to enhance transdermal delivery, reduce side effects, and increase treatment adherence. CONCLUSIONS: Topical application of creams or ointments is currently the predominant vehicle for the delivery of atopic dermatitis drugs. In vitro studies on novel vehicles show promising results to overcome the issues associated with topical delivery. Still, these findings have to be corroborated by controlled studies with human patients in the future.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».