Understanding the atopic dermatitis-psoriasis phenotypic switch through a mechanistic epidemiology approach
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Atopic Dermatitis (AD) and psoriasis (PsO) are two frequent dermatologic conditions that may co-occur in a cluster of patients, yet current understanding of how these two conditions relate to one-another remains poorly understood. One way to better understand their relationship is through a process called phenotypic switching, where AD and PsO can turn into one another. We utilized a pharmacovigilance-based epidemiological approach to better understand this phenomenon. By generating adverse event-related disproportionality signals for various therapies and therapeutic classes used in AD and PsO, several potential mechanisms for the AD-PsO phenotypic switch were uncovered. This includes mechanisms involving T H 2 and T H 22 repolarization, T H 17 and T H 22 repolarization, and immune shifting between T H 1, T H 17, and T H 2 cells. Clinically and immunologically related conditions were also analyzed to gain a clearer understanding of the specificity of the switch from PsO to an eczematous phenotype. Together, these findings provide mechanistic insight into the underpinnings behind the AD-PsO phenotypic switch through a novel approach, adding evidence to the fluid nature of immune phenotypes in common medical conditions. One Sentence Summary The atopic dermatitis-psoriasis phenotypic switch creates an overlap phenotype that is likely T H 22-driven.
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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 | 0,005 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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 ».