Recent progress in Stevens–Johnson syndrome/toxic epidermal necrolysis: diagnostic criteria, pathogenesis and treatment
Notice bibliographique
Résumé
Stevens-Johnson syndrome (SJS) and toxic epidermal necrolysis (TEN) represent a severe spectrum of rare mucocutaneous reactions that are primarily drug-induced and characterized by significant morbidity and mortality. These conditions manifest in extensive skin detachment, distinguishing them from other generalized skin eruptions. The rarity and severity of SJS/TEN underscore the importance of accurate diagnostic criteria and effective treatments, which are currently lacking consensus. This review proposes new diagnostic criteria to improve specificity and global applicability. Recent advances in understanding the immunopathogenesis of SJS/TEN are explored, emphasizing the role of drug-specific T-cell responses and human leucocyte antigen polymorphisms in disease onset. The review also addresses current therapeutic approaches, including controversies surrounding the use of immunosuppressive agents and the emerging role of tumour necrosis factor-α inhibitors. Novel therapeutic strategies targeting specific pathogenic mechanisms, such as necroptosis and specific immune cell pathways, are discussed. Furthermore, the development of new drugs based on these insights, including targeted monoclonal antibodies and inhibitors, are examined. The review concludes by advocating for more robust and coordinated efforts across multidisciplinary medical fields to develop effective treatments and diagnostic tools for SJS/TEN, with the aim of improving patient outcomes and understanding the disease and its mechanisms.
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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 | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».