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Enregistrement W4407722366 · doi:10.1089/derm.2024.0191

Unmet Needs of Effective Advanced Systemic Therapies in Moderate-to-Severe Atopic Dermatitis Patients in the TARGET-DERM AD Registry

2025· article· en· W4407722366 sur OpenAlexvenueno aff
Dawn Z. Eichenfield, Keith Knapp, Ami Claxton, Breda Muñoz, Julie M. Crawford, Sanjeev Balu, Yestle Kim, Shannon Schneider, Michael A. Haft, Jonathan I. Silverberg, Diamant Thaçi, Lawrence F. Eichenfield, Jerry Bagel, Jamie W. Rhoads, Amy S. Paller

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtopic dermatitisDermatologyIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In the United States, 40-50% of patients with atopic dermatitis (AD) have moderate-to-severe disease, often necessitating advanced systemic therapies (ASTs; biologics or Janus kinase inhibitors). TARGET-DERM AD is an observational, longitudinal registry that tracks the natural history and treatment of AD, including patients with moderate-to-severe disease. Among enrollees, we defined 4 patient subgroups: AST-Naïve, AST-Retrospective (AST initiated prior to enrollment), AST-Prospective (AST initiated at or after enrollment), and AST-Failed (failed at any point). This analysis describes AST-patient demographics, treatment patterns, and longitudinal outcomes. Of 598 qualifying participants (22% adolescent, 78% adult), 34% were AST-Naive, 27% AST-Retrospective, 31% AST-Prospective, and 8% AST-Failed. Comparing the adult subgroups showed significant differences in enrollment age, and race/ethnicity, but not among adolescents. There was no significant difference in AST prescription rates. Literature-based validated thresholds were used to define unchanged or worsening for each outcome, which was combined into a single category, "lacked improvement." At 52 weeks of AST, AST-Prospective adolescents lacked improvement on Validated Investigator's Global Assessment of Atopic Dermatitis (vIGA-AD) (26%), body surface area (BSA) (34%), Numeric Rating Scale (NRS)-Pain (63%), and NRS-Sleep (52%); AST-Prospective adults lacked improvement on vIGA-AD (21%), BSA (51%), NRS-Pain (66%), and NRS-Sleep (60%). As one-third of participants did not progress to AST, and noteworthy proportions of patients lacked improvement, this study highlights unmet needs and treatment inadequacies in patients with moderate-to-severe AD.

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)0,004
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 enseignants0,003
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,244
Écart entre enseignants0,239 · 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

Citations6
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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