Efficacy of Tumor Necrosis Factor Inhibitors for Refractory Leg Ulcers in Cutaneous Polyarteritis Nodosa: A Case Series
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Cutaneous polyarteritis nodosa (cPAN) is a rare necrotizing vasculitis that affects primarily small- to medium-sized arteries in subcutaneous tissue. cPAN is often characterized by a chronic and relapsing disease that presents with skin ulcers, livedo, and painful erythema. In this study, we evaluated the efficacy of tumor necrosis factor inhibitor (TNFi) treatment for cPAN-associated refractory leg ulcers. METHODS: This retrospective study was conducted between 2016 and 2023 at 3 medical institutions in Japan and targeted patients with cPAN presenting with refractory leg ulcers who were treated with TNFi. The diagnosis of cPAN was histologically confirmed, and patients with secondary PAN were excluded. Data on the clinical background, treatment, ulcer status, and glucocorticoid (GC) dosage were collected, and the therapeutic efficacy of the treatment was evaluated. RESULTS: Ten patients were included, with a mean age of 51 years, and 9 were female. All patients presented with recurrent leg ulcers. TNFi included adalimumab (5 cases), etanercept (4 cases), and infliximab (1 case). Complete epithelialization of the leg ulcers was achieved in all patients, and the average GC dose was successfully reduced from 20 mg/day to 3.5 mg/day. Additionally, 5 patients achieved a GC-free status. No serious adverse events were observed in any of the patients. CONCLUSION: TNFi showed therapeutic efficacy for cPAN-associated refractory leg ulcers and enabled ulcer epithelialization and significant GC dose reduction. These findings support the utility of TNFi in the management of refractory leg ulcers in cPAN, highlighting the need for further large-scale studies to validate the results.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».