Successful Dupilumab Administration in Adolescent with Alopecia Areata and Atopic Dermatitis: Clinical Case
Notice bibliographique
Résumé
Background. Alopecia areata is an autoimmune disease characterized by hair loss that develops with the involvement of CD8+ T-cells of the immune system and cytokines produced by T-helper 2 cells (Th2). Efficacy of alopecia areata management is limited. The one potentially effective variant for treatment of severe forms of alopecia areata complicated with atopic dermatitis (AD) is genetically engineered biologic drug dupilumab (interleukin 4 receptor antagonist that suppresses Th2 response). Clinical case description. 11 years old boy was admitted to the dermatology department with complaints on aggravation of AD and numerous hair loss foci. Dupilumab, 300 mg, was prescribed once every 4 weeks. Severity of erythematous papular rashes significantly decreased within 9 months, as well as irritation intensity. Complete restoration of hair growth was noted in areas of former alopecia areata foci. Conclusion. Dupilumab can be effective in the management of severe forms of alopecia areata in children with comorbid AD. Clinical studies on the efficacy and safety of such therapy are needed to confirm this hypothesis.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».