Efficacy and safety of abrocitinib in patients with moderate‐to‐severe atopic dermatitis and comorbid allergies
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Abrocitinib efficacy by comorbidity status in patients with moderate-to-severe atopic dermatitis (AD) has not been previously assessed. This post hoc analysis evaluated the efficacy and safety of abrocitinib in patients with AD and allergic comorbidities. METHODS: Data were pooled from patients who received abrocitinib 200 mg, 100 mg, or placebo in phase 2b (NCT02780167) and phase 3 (NCT03349060, NCT03575871) monotherapy trials. Patients with and without allergic comorbidities (allergic asthma, rhinitis, conjunctivitis, or food allergy) were evaluated for Investigator's Global Assessment (IGA) response (clear [0] or almost clear [1]), ≥75% improvement in the Eczema Area and Severity Index (EASI-75), ≥4-point improvement in Peak Pruritus Numerical Rating Scale (PP-NRS4), and Dermatology Life Quality Index (DLQI) response (<2 with baseline score ≥2). Other outcomes were Patient-Oriented Eczema Measure (POEM), SCORing Atopic Dermatitis (SCORAD), Pruritus and Symptoms Assessment for Atopic Dermatitis (PSAAD), and treatment-emergent adverse events (TEAEs). RESULTS: Of 942 patients, 498 (53%) reported at least one allergic comorbidity (asthma only, 33%; conjunctivitis only or rhinitis only or both, 17%; food allergies only, 15%; >1 allergic comorbidity, 34%). Regardless of comorbidity status, from Week 2 to Week 12, higher percentages of patients treated with either abrocitinib dose achieved IGA 0/1, EASI-75, PP-NRS4, or DLQI 0/1 versus placebo-treated patients. Changes from baseline in POEM, SCORAD, and PSAAD were greater with abrocitinib than with placebo in patients with and without allergic comorbidities. Most TEAEs were mild or moderate. CONCLUSIONS: Efficacy and safety data support abrocitinib use to manage AD in patients with or without allergic comorbidities.
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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 | 0,000 |
| 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 ».