Real-world evidence on the benefits of optimal itch relief and skin clearance in atopic dermatitis management: a study from the TARGET-DERM AD registry
Notice bibliographique
Résumé
In atopic dermatitis (AD), the real-world impact of achieving itch and skin lesion treatment targets compared to partial improvement remains unclear. We assessed the relationship between itch relief (reduction in Worst Itch Numeric Rating Scale [WI-NRS]) and skin clearance (Investigator Global Assessment [IGA] 0/1) with other patient-reported outcomes. Using TARGET-DERM AD registry data on adults receiving standard-of-care treatment, we described and modeled the relationship of itch severity (Worst Itch Numeric Rating Scale [WI-NRS]) and skin lesion severity (IGA) outcomes with patient-reported (quality of life ([DLQI)], AD severity [(POEM]), sleep ([Sleep-NRS]), and skin pain [(Pain-NRS]). Among 1,920 participants (58.6% female; 54.5% Non-Hispanic White; 93.8% US; mean age 45 years), ideal outcomes (DLQI 0/1, POEM 0-2, Sleep-NRS 0/1, and Pain-NRS 0/1) were most frequent for those achieving the optimal targets for itch (WI-NRS 0/1; 52.1%, 53.7%, 57.3%, and 83.1%, respectively) and skin clearance (IGA 0/1; 44.7%, 44.3%, 44.7%, and 74.3%, respectively). The odds ratios of ideal outcomes were greatest for participants with complete or near-complete resolution of both itch and skin (DLQI 0/120.0; POEM 0-2: 41.7; Sleep-NRS: 16.1; Pain-NRS: 6.0). Achieving optimal treatment targets for both itch and skin lesion improvement markedly enhances patient-reported AD outcomes. The results of this study support using minimal disease activity criteria to assess therapeutic effectiveness.
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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 ».