Abrocitinib Treatment Modes: Impact on Prognosis and Relapse Rates in Atopic Dermatitis
Notice bibliographique
Résumé
Abstract: Background: Although clinical studies have demonstrated the effectiveness and safety of abrocitinib for moderate to severe atopic dermatitis (AD), real-world evidences are limited. In particular, studies exploring the impact of different treatment modes on prognosis are currently lacking. Objective: This study aimed to investigate the effects of various abrocitinib treatment regimens on the prognosis of AD. Methods: A retrospective study was conducted at the Southwest Hospital of the Army Military Medical University and involved patients with moderate to severe AD receiving abrocitinib. After disease control, patients were given the option to continue, taper, or discontinue abrocitinib based on their preferences. Clinical data from eligible patients were retrospectively collected between August 2023 and April 2024. Results: In the maintenance group (100 mg/day), EASI-75, and pp-NRS4 were achieved by 33.3% and 58.3% of patients, respectively, with a mean reduction of 12.8 points in Dermatology Quality of Life Index (DLQI) compared with baseline. Patients who completed the 12-week induction period (including both maintenance and tapering groups) showed greater improvement in SCORing atopic dermatitis ( P < 0.0001; P = 0.0002), Eczema Area and Severity Index ( P < 0.0001; P = 0.0002), Peak Pruritus Numerical Rating Scale (all P < 0.0001), and DLQI (all P < 0.0001), as well as a longer time to relapse, compared to those in the discontinuation group. Conclusion: Continuous treatment with abrocitinib and completion of the 12-week induction period were associated with improved outcomes and reduced relapse rates in AD patients.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».