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Enregistrement W4408003542 · doi:10.1080/1750743x.2025.2464528

ROCKET: a phase 3 program evaluating the efficacy and safety of rocatinlimab in moderate-to-severe atopic dermatitis

2025· article· en· W4408003542 sur OpenAlexaff
Emma Guttman‐Yassky, Eric L. Simpson, Robert Bissonnette, Lawrence F. Eichenfield, Kenji Kabashima, Paula Carolina Luna, Jana Hercogová, Lynda Spelman, Margitta Worm, Ehsanollah Esfandiari, Takahiro Arai, Hirotaka Mano, Prista Charuworn, Andrea Wang, Greg Kricorian

Notice bibliographique

RevueImmunotherapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensInnovaderm (Canada)
Organismes subventionnairesAmgen
Mots-clésAtopic dermatitisMedicineDermatologyRocket (weapon)EngineeringAeronautics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Atopic dermatitis (AD) is a chronic inflammatory disease affecting ~ 10% of adults and ~ 20% of children globally. Many patients with moderate-to-severe AD receiving systemic therapies, including biologics and Janus kinase (JAK) inhibitors, fail to reach or maintain treatment goals due to lack of durable response or safety/tolerability issues. Rocatinlimab is a T-cell rebalancing therapy that inhibits and reduces pathogenic T cells by targeting the OX40 receptor. ROCKET, a large, global phase 3 program of eight clinical trials (NCT05398445; NCT05651711; NCT05724199; NCT05899816; NCT05704738; NCT05633355; NCT05882877; NCT06224192), will evaluate the efficacy, durability of response, and long-term safety of rocatinlimab as monotherapy and combination therapy in adult and adolescent patients with moderate-to-severe AD with or without prior exposure to biologics or systemic JAK inhibitors.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,961
Score d'incertitude au seuil0,321

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
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 Opus0,021
Tête enseignante GPT0,372
Écart entre enseignants0,351 · 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'étudeAutre devis
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

Citations16
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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