Itch improvement has a major and comparable effect on the Dermatology Life Quality Index in psoriasis and atopic dermatitis patients
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Background Itch is known to have a particularly high impact on psoriasis (PsO) and atopic dermatitis (AD) patients' quality of life. Although AD therapies have exhibited a high efficacy when it comes to itch control, itch control with PsO therapies is not as well documented. Objectives The aim of this post‐hoc analysis is to better understand the impact of itch on the patients' quality of life in PsO as well as AD by providing a pairwise correlation between itch improvement and patients' quality of life and determine the predictive factors in patients achieving Dermatology Life Quality Index score of 0 or 1 [DLQI (0/1)]. Methods Three phase III clinical studies, one in PsO and two in AD, were assessed. Pairwise correlations between objective improvement of visible signs of disease, quality of life, and itch intensity were investigated at 16 weeks of treatment. Predictive analyses methods were applied on the data to assess the impact of clinical and itch improvement on the DLQI improvement. Results This study shows that change in itch from baseline in AD and PsO patients correlate to change in DLQI from baseline. Change in itch from baseline was found to be the most important factor in predicting DLQI (0/1). Conclusions These results highlight the necessity to study itch in both PsO and AD clinical trials, and it is recommended that itch may be considered a coprimary or at minimum a secondary efficacy end‐point in all such clinical studies.
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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 | 0,001 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».