Effects of Tralokinumab on Clinical and Laboratory Indexes in Atopic Dermatitis: A 24-Week Real-World Study
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Tralokinumab, a monoclonal anti-IL-13 antibody, is approved for treating atopic dermatitis (AD). Real-world data on its effectiveness and safety are limited. Objective: To evaluate the real-world effectiveness and safety of tralokinumab and the transition of laboratory indexes during 24-week treatment for AD patients. Methods: This retrospective study included 104 patients with moderate-to-severe AD treated with tralokinumab 300 mg every 2 weeks after primary 600 mg. Clinical and laboratory indexes were assessed until week 24. Results: At week 24, achievement rates of Eczema Area and Severity Index 75 (EASI 75), EASI 90, and investigator’s global assessment 0 out of 1 in systemic therapy-naïve patients, 83.3%, 72.2%, and 44.4%, respectively, were higher than those in systemic therapy-experienced patients, 46.7%, 20.0%, and 6.7%, respectively. Serum levels of immunoglobulin E (IgE), thymus and activation-regulated chemokine (TARC), and lactate dehydrogenase (LDH) significantly decreased at week 24, whereas neutrophil-to-lymphocyte ratio (NLR) and systemic inflammation response index (SIRI) significantly decreased at week 12 from baseline. Twenty-nine patients (27.9%) experienced mild treatment-emergent adverse events. Conclusions: Tralokinumab treatment showed prosperous therapeutic effects and good tolerability in real-world practice for AD, with higher effectiveness in patients without prior systemic therapy compared with those with prior systemic therapy. Tralokinumab treatment significantly decreased clinical and laboratory indexes, EASI, Peak Pruritus-Numerical Rating Scale, IgE, TARC, LDH, NLR, and SIRI.
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 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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».