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Enregistrement W4410513111 · doi:10.3899/jrheum.2025-0390.pv068

ALL SUBCOMPONENTS OF THE CUTANEOUS LUPUS ERYTHEMATOSUS DISEASE AREA AND SEVERITY INDEX-ACTIVITY (CLASI-A) ARE RELEVANT TO IDENTIFY AND DETECT CHANGES IN SKIN ACTIVITY

2025· article· en· W4410513111 sur OpenAlexvenueno aff
Victoria P. Werth, Joseph F. Merola, Qianyun Li, Yang Wei-hong, Catherine Barbey

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSystemic Lupus Erythematosus Research
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineCutaneous Lupus ErythematosusDermatologyLupus erythematosusConnective tissue diseaseSeverity of illnessDiseaseInternal medicineAutoimmune diseaseImmunologyAntibody

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PV068 / #344 Poster Topic: AS07 - Cutaneous Lupus Background/Purpose Part B of the Phase 2 LILAC study ( NCT02847598 ) demonstrated the efficacy of litifilimab vs placebo, with a significant decrease in percent change from baseline in CLASI-A score at Week 16 in participants with active cutaneous lupus erythematosus (CLE) with or without systemic manifestations.[1] CLASI-A measures disease activity in CLE across several anatomical locations, based on 5 clinical subcomponents: erythema, scale/hypertrophy, mucous membrane lesions, recent hair loss (preceding 30 days), and non-scarring alopecia.[2] This exploratory analysis examined the contribution of all 5 CLASI-A subcomponents or anatomical locations in the total scoring change and explored the association between sunlight-exposed body areas and severity of the symptom. Methods The study design and participants’ baseline characteristics for LILAC Part B have been reported previously.[1] The distribution of the CLASI-A clinical subcomponents for the pooled Part B population (all litifilimab doses and placebo; N = 132) was analyzed by anatomical location at baseline and at Week 16. Change in CLASI-A scores by clinical subcomponent for the pooled study population at Week 16 was evaluated using point improvement/worsening from baseline at each anatomical location. Reported changes in CLASI-A subcomponent point scores could fall into the following ranges: erythema (from −3 to +3), scale/hypertrophy (from −2 to +2), mucous membrane lesions and recent hair loss (from −1 to +1), and non-scarring alopecia (from −3 to +3). Data are reported as observed; no imputation of missing data was conducted. Results At baseline, a higher proportion of participants reported ‘red’ (score 2) and ‘dark red’ (score 3) erythema in the more sunlight-exposed areas of the frontal V-neck area, ears, arms, nose (including malar area), and rest of the face (ranges across these anatomical areas: 25.0%–34.1% [‘red’], 2.3%–18.9% [‘dark red’]) than in the less-exposed areas of the feet, legs, and abdomen (ranges: 4.5%–6.1% [‘red’], 0.8%–3.8% [‘dark red’]) (Table 1). At Week 16, changes in CLASI-A scores by subcomponents were observed at all anatomical locations and were consistent with the distribution of scores at baseline, with the greatest improvements observed in the more highly exposed areas (Table 2). Both 1-point and 2-point improvements in the erythema subcomponent score were reported at all anatomical locations, in up to 33.3% and 12.4% of participants per location, respectively. A 3-point improvement in erythema was observed at almost all locations, in up to 2.9% of participants per location. Similar findings were observed for scale/hypertrophy. Table 1: Distribution of CLASI-A subcomponent scores for each anatomical location at baseline Table 2: Distribution of change from baseline in CLASI-A subcomponent scores for each anatomical location at Week 16 Conclusions No single subcomponent of the measure drives the CLASI-A score or the CLASI-A score changes. CLASI-A is able to identify skin activity in terms of both the overall severity and changes in the visible and uncovered areas that are most vulnerable to photosensitivity and that are important to patients. This further supports the relevance of all 5 subcomponents of CLASI-A in describing disease activity in CLE. References: [1.] Werth V. N Engl J Med 2022;387:321-31. [2.] Albrecht J. J Invest Dermatol 2005;125:889-94. Funding: This study was funded by Biogen (Cambridge, MA, USA). Writing and editorial support were provided by Selene Medical Communications (Macclesfield, UK), funded by Biogen.

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)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,035

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,023
Tête enseignante GPT0,311
Écart entre enseignants0,288 · 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

Citations0
Publié2025
Routes d'admission1
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