MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4401123996 · doi:10.7573/dic.2024-5-6

New and emerging oral therapies for psoriasis

2024· review· en· W4401123996 sur OpenAlexaff
Orhan Yılmaz, João Pedro Pinto, Tiago Torres

Notice bibliographique

RevueDrugs in Context · 2024
Typereview
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesAmgen
Mots-clésMedicineApremilastPsoriasisAdverse effectAcitretinMethotrexatePharmacologyClinical trialIntensive care medicineDermatologyImmunologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Psoriasis is a chronic inflammatory skin disease affecting 2-3% of the global population. Traditional systemic treatments, such as methotrexate, cyclosporine, acitretin and fumaric acid esters, have limited efficacy and are associated with significant adverse effects, necessitating regular monitoring and posing risks of long-term toxicity. Recent advancements have introduced biologic drugs that offer improved efficacy and safety profiles. However, their high cost and the inconvenience of parenteral administration limit their accessibility. Consequently, there is a growing interest in developing new, targeted oral therapies. Small molecules, such as phosphodiesterase 4 inhibitors (e.g. apremilast) and TYK2 inhibitor (e.g. deucravacitinib), have shown promising results with favourable safety profiles. Additionally, other novel oral agents targeting specific pathways, including IL-17, IL-23, TNF, S1PR1 and A3AR, are under investigation. These treatments aim to combine the efficacy of biologics with the convenience and accessibility of oral administration, addressing the limitations of current therapies. This narrative review synthesizes the emerging oral therapeutic agents for psoriasis, focusing on their mechanisms of action, stages of development and clinical trial results.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,006
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,045
Tête enseignante GPT0,326
Écart entre enseignants0,281 · 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'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDrugs in ContextMême sujetPsoriasis: Treatment and PathogenesisTravaux en français237 207