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Enregistrement W4404507245 · doi:10.1177/03000605241286832

IL-13 inhibition in the treatment of atopic dermatitis – new and emerging biologic agents

2024· review· en· W4404507245 sur OpenAlexaff
Carlos Eduardo Garcez Teixeira, Orhan Yilmaz, Diana Bernardo, Tiago Torres

Notice bibliographique

RevueJournal of International Medical Research · 2024
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensUniversity of Saskatchewan
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtopic dermatitisImmune dysregulationDupilumabImmune systemPopulationClinical trialDysbiosisAdverse effectImmunologyDiseasePharmacologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atopic dermatitis (AD) is a common, chronic, and recurrent inflammatory skin condition that affects a considerable portion of the population, and is particularly prevalent among children. The development of AD is influenced by environmental and genetic factors, which cause epidermal barrier dysfunction, immune dysregulation, and dysbiosis. In immune dysregulation, there is excessive production of cytokines. Among the cytokines, interleukin (IL)-13 plays a major role in the pathogenesis of AD. Searching for new and more selective treatments for moderate-to-severe cases is important because of the considerable effect of AD on the quality of life. Tralokinumab and lebrikizumab are selective IL-13 inhibitors that have demonstrated safety and efficacy as treatment options for AD in phase III trials. Tralokinumab is approved for use in Europe and the USA, while lebrikizumab is approved only in Europe. Cendakimab, which is another IL-13 selective inhibitor, has shown promising results in phase II trials, providing safe and effective outcomes. Eblasakimab, which disrupts IL-13 and IL-4 signaling pathways, is currently in phase II trials following well-tolerated administration in phase I studies. This narrative review aims to outline the current state of knowledge regarding the effectiveness and safety of these four biologic agents targeting IL-13 signaling.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,950
Score d'incertitude au seuil0,524

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,161
Tête enseignante GPT0,507
Écart entre enseignants0,347 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreSynthèse

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

En bref

Citations12
Publié2024
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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