Improvement of Pruritus and Efficacy in the Early Stage of Therapy with Upadacitinib, Abrocitinib, or Dupilumab in Chinese Patients with Moderate-to-Severe Atopic Dermatitis: Prospective, Cohort, Observational Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Atopic dermatitis (AD) is an immune system-mediated, complex skin disease. Additional treatment options are needed to provide a better and faster clinical response for patients with AD. Objective: Investigate the difference in efficacy for the rapid relief from pruritus in adults with moderate-to-severe AD. Methods: A 12-week prospective, cohort, observational, single-center study was conducted in adults with moderate-to-severe AD. Patients were assigned randomly (in a 1:1:1 ratio) to receive upadacitinib, abrocitinib, or dupilumab. Pruritus is a key symptom of AD, so the primary endpoint was a reduction in the weekly average worst pruritus Numerical Rating Scale (NRS) score by ≥3 points from baseline at week 4. In addition, we analyzed the response rate at each visit for 75% improvement in Eczema Area and Severity Index (EASI75) and validated Investigator's Global Assessment for Atopic Dermatitis 0/1 (vIGA-AD 0/1). Results: Baseline characteristics was balanced among treatment groups, including measures of disease severity. After 4 weeks of treatment, there was a significant increase in the proportion of patients treated with Janus kinase (JAK) inhibitors who experienced a reduction of ≥3 points in the NRS score compared with those receiving dupilumab. After further treatment, JAK inhibitors resulted in a further reduction of NRS in patients, with a higher percentage of patients achieving EASI75 and vIGA 0/1 (particularly upadacitinib). In addition, no additional serious adverse events were observed during the 12-week follow-up period. Conclusions: JAK inhibitors could be considered as effective treatment options for patients with moderate-to-severe AD, particularly upadacitinib, which has shown the greatest efficacy in reducing itching with a favorable safety profile.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».