MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4404455285 · doi:10.25251/skin.8.supp.463

Impact of Therapeutic Inertia on Patient-Reported Outcomes in Moderate-to-Severe Atopic Dermatitis: A 12-Month Longitudinal Study from the TARGET-DERM AD Registry

2024· article· en· W4404455285 sur OpenAlexaboutno aff
Brenda Simpson, Ayman Grada, Keith Knapp, Breda Muñoz, Julie Crawford, Jonathan I. Silverberg

Notice bibliographique

RevueSKIN The Journal of Cutaneous Medicine · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAtopic dermatitisMedicineLongitudinal studyDermatologyPatient registryPediatricsPathology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Background: Therapeutic inertia, the delay or reluctance to modify treatment when goals are unmet, is a significant challenge in managing chronic diseases, including atopic dermatitis (AD). This inertia can lead to suboptimal disease control and affect patient outcomes. Objectives: This study evaluates the effect of therapeutic inertia on patient-reported outcomes (PROs) in moderate-to-severe AD patients undergoing systemic treatment over 3 to 12 months. Methods: We analyzed longitudinal data from the TARGET-DERM AD registry, which includes 3,457 patients with moderate-to-severe AD from 39 centers across the U.S. and Canada. Eligible patients had documented patient-reported outcomes (PROs) at the initiation of systemic therapy and at subsequent 3-month intervals up to 12 months of follow-up. We assessed the proportion of patients not meeting treatment targets based on expert consensus. Patients had a validated Investigator Global Assessment (vIGA-AD) score of 3 or more at initiation of either an advanced systemic therapy (AST) such as biologics or JAK inhibitors or a conventional systemic therapy (CST) such as cyclosporine, methotrexate, or prednisone. PROs were evaluated at 3-month intervals up to 12 months, assessing achievement against the predefined treatment targets. PRO measures included Worst-Itch (PROMIS Itch-Severity), POEM, PO-SCORAD, NRS-sleep, and NRS-pain with specific moderate and optimal target levels established for each. Itch-Severity (range: 0–10; moderate target: ≥4-point reduction, optimal target: score ≤1), POEM (range: 0-28; moderate target: ≥4-point reduction, optimal target: score ≤2), PO-SCORAD (range: 0-103; moderate target: score ≤24; optimal target: score ≤10), NRS-sleep and NRS-pain (range: 0-10; moderate target: reduction ≥3-points; optimal target: score ≤1). Results: Out of 2107 patients with moderate-to-severe AD, 445 qualifying participants were included (63.8% adult, 62.0% female, 45.4% Non-Hispanic White, mean age of 31 years). Most patients (88.8%) initiated AST, with dupilumab being the most common (86.5%). At 6 months, significant proportions of AST-treated patients failed to reach moderate and optimal targets for itch (67% and 79%, respectively), POEM (46% and 69%), and NRS-sleep (59% and 47%). By 12 months, these figures were similar, with 66% and 88% failing to meet itch targets, 53% and 73% failing to meet POEM targets, and 62% and 45% failing to meet NRS-sleep targets, respectively. A similar pattern was observed for other PROs. CST-treated patients exhibited similar trends. Conclusions: The study highlights the profound impact of therapeutic inertia on the quality of life of patients with moderate-to-severe AD. Despite systemic therapy, a considerable proportion failed to meet treatment targets over a 12-month period, underscoring the need for more proactive and responsive treatment strategies in AD management.

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)0,005
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,027

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0050,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,022
Tête enseignante GPT0,314
Écart entre enseignants0,292 · 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'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

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

En bref

Citations0
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueSKIN The Journal of Cutaneous MedicineMême sujetDermatology and Skin DiseasesTravaux en français237 207