Efficacy and safety of repository corticotropin injection for refractory cutaneous dermatomyositis: a prospective, open-label study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: Cutaneous dermatomyositis (DM) is often refractory to multiple medications. Repository corticotropin injection (RCI) is FDA-approved for DM, but little is known about its efficacy and safety for treating cutaneous DM. We conducted a prospective, open-label trial assessing efficacy and safety of RCI for treating refractory cutaneous DM. METHODS: DM patients with moderate-to-severe cutaneous activity [Cutaneous Dermatomyositis Disease Area and Severity Index activity (CDASI-A)] >14 despite prior treatment with ≥2 systemic agents were enrolled. Patients were initiated on 80 u RCI twice weekly for 6 months. Primary outcomes included significant decreases in CDASI-A and Physician's Global Assessment (PGA) scores at 6 months. RESULTS: Of 19 patients enrolled, 15 patients (11 females, four males) with DM (seven classic, eight amyopathic) completed 6 months of RCI treatment. Patients were treated with a median 3.0 systemic medications prior to enrolment and were taking a median of 2.0 systemic medications at enrolment. Median baseline CDASI-A score was 19.0 and median PGA activity score was 2.5/10. For patient-reported outcomes, baseline median patient global skin score (PtGSS) was 3.0/10 and median dermatology life quality index (DLQI) score was 7.0/10. At 6 months, there were statistically significant improvements in CDASI-A scores (median = 10.0), PGA scores (median = 0.8/10), PtGSS scores (median = 7.0) and DLQI scores (median = 2.0), among others. Adverse effects were mild. CONCLUSIONS: RCI treatment resulted in statistically significant and clinically meaningful improvement in cutaneous DM activity and quality of life. Our results suggest RCI is an effective, safe and well-tolerated treatment for patients with refractory cutaneous dermatomyositis. CLINICAL TRIAL REGISTRATION: This clinical trial was registered with ClinicalTrials.gov (ClinicalTrials.gov Identifier: NCT01906372).
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 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 | 0,004 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».