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Enregistrement W4391609148 · doi:10.1093/bjd/ljad498.030

525 - Real-world effectiveness of upadacitinib in moderate-to-severe atopic dermatitis (AD): Results from cross-sectional analyses of the CorEvitas AD Registry

2024· article· en· W4391609148 sur OpenAlexaff
Jonathan I. Silverberg, Melinda Gooderham, Brian Calimlim, Ayman Grada, Yolanda Muñoz Maldonado, Alvin Li, Margaux M. Crabtree, Eric L. Simpson

Notice bibliographique

RevueBritish Journal of Dermatology · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensProbity Medical ResearchQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtopic dermatitisMedicineDermatologyCross-sectional studyPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract Introduction/Background Upadacitinib is an oral Janus kinase inhibitor approved to treat moderate-to-severe atopic dermatitis (AD). While clinical trials have demonstrated its efficacy in treating the signs and symptoms of AD, less is known about its effectiveness in a real-world setting. Objectives This cross-sectional study describes the real-world clinical and patient-reported outcomes of adults with AD enrolled in the CorEvitas AD Registry and treated with upadacitinib for at least four or more weeks. Methods The CorEvitas AD Registry is a prospective, non-interventional registry of adults diagnosed with AD by a dermatologist or qualified dermatology practitioner. The current analysis included participants enrolled between July 21, 2020 through August 7, 2023 who were treated with upadacitinib for at least 4 weeks at the time of evaluation by their provider. Outcome measures included assessments of: skin clearance (Validated Investigators Global Assessment Scale for Atopic Dermatitis [vIGA-AD™], Eczema Area and Severity Index [EASI]); worst itch in the past 24 hours (Peak Pruritus Numeric Rating Scale [PP-NRS]); symptom frequency (Patient-Oriented Eczema Measure [POEM]); quality of life (Dermatologic Life Quality Index [DLQI]); and disease control (Atopic Dermatitis Control Tool [ADCT]). Outcomes were cross-sectionally summarized using data collected at the latest registry visit (Overall cohort), as well as 1 to less than 5 months (1-5 months) and 5-9 months following upadacitinib initiation (Month 1-5 cohort and Month 5-9 cohort, respectively). Subgroup analyses were also conducted based on prior use of biologics indicated for AD (bio-naïve, bio-experienced). Data were analyzed as observed with no imputation. Safety events were not assessed in this ­analysis. Results A total of 335 patients (mean age 45.6 years; 51.6% female; 64.2% White) were treated with upadacitinib (15 mg: n=221 [70.8%]; 30 mg: n=91 [29.2%]; median treatment duration: 6.9 months). Some patients reported concomitant use of topical corticosteroids (28.1%) and prior use of biologics indicated for AD (dupilumab: 45.4%; tralokinumab: 6.0%). For the Overall cohort, 57.3% had clear or almost clear skin (vIGA-AD 0/1). An EASI ≤3 was observed in 74.8% of patients and 45.3% reported no/minimal itch (PP-NRS 0/1); 40.9% had both EASI ≤3 and PP-NRS 0/1. Most patients (69.3%) reported that their AD was controlled (ADCT <7), 36.4% reported clear or almost clear disease (POEM 0–2), and 39.8% reported no impact of AD on their quality of life (DLQI 0/1). Similar results were observed for the Month 1-5 (n=144) and Month 5-9 (n=194) cohorts; results in bio-naïve and bio-experienced patients were comparable. Conclusions More than half of patients with ≥4 weeks of upadacitinib treatment had clear or almost clear skin and greater than two-thirds reported controlled disease, with similar results observed in both bio-naïve and bio-experienced patients. Over a third reported no/minimal symptom and disease burden. These findings suggest that low levels of disease severity are observed with real-world use of upadacitinib. Future analyses will aim to report changes in disease severity and burden due to persistent upadacitinib treatment.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,015
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,033

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,015
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,029
Tête enseignante GPT0,343
Écart entre enseignants0,314 · 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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations1
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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