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Enregistrement W4407391296 · doi:10.1089/derm.2024.0402

Efficacy and Safety of Dupilumab in Treating Intrinsic and Extrinsic Atopic Dermatitis in Older Patients With and Without Atopic Comorbidities: A Retrospective Study

2025· article· en· W4407391296 sur OpenAlexvenueno aff
Ge Yang, Xiyuan Zhou, Jianing Yang, Juhua Zhao, Jing Xiang, Xuejun Chen, Lixia Zhang

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésDupilumabAtopic dermatitisMedicineDermatologyRetrospective cohort studyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: Despite the widespread use of dupilumab in atopic dermatitis (AD) treatment, evidence supporting its use in older patients with intrinsic AD (IAD) versus those with extrinsic AD (EAD) and in those with and without atopic comorbidities remains limited. Objective: We aimed to assess the clinical efficacy and safety of dupilumab treatment in elderly patients with IAD versus EAD and in those with and without atopic comorbidities. Methods: We enrolled 113 older patients with severe AD who received dupilumab for 48 weeks. The inclusion criteria were age ≥60 years and Scoring Atopic Dermatitis ≥25. Patients were classified as IAD or EAD and based on the presence of atopic comorbidities. The primary outcome was a reduction in the Eczema Area and Severity Index, Numeric Rating Scale, Dermatology Life Quality Index, and Atopic Dermatitis Control Test. Secondary measures were the types and rates of adverse events. Results: Dupilumab treatment resulted in a substantial improvement in AD symptoms, with no significant difference between patients with IAD and EAD or those with and without atopic comorbidities. Conclusions: Dupilumab showed good efficacy and safety in improving AD symptoms in older patients, irrespective of IAD or EAD subtypes and the presence of atopic comorbidities.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,006

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,249
Écart entre enseignants0,243 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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