New and Emerging Pharmacotherapies for Pruritus: A Systematic Review and Network Meta-Analysis
Notice bibliographique
Résumé
Chronic pruritus, a common symptom of dermatologic diseases, impairs quality of life. No review exists that evaluates the efficacy of emerging therapies based on a single standardized scale. We assessed efficacy and adverse effects of novel treatments available for pruritus in patients diagnosed with common pruritic diseases using the proportions of patients experiencing a ≥4-point reduction as a standardized efficacy measure between studies. We searched PubMed, Web of Science, Embase, and Cochrane Central Register of Controlled Trials for phase II or III trials reporting change in numerical rating scale following interventions for pruritus from 2015 to 2023. The strongest improvements in pruritus were seen from ustekinumab (RR 4.30 [2.88; 6.41]) and ixekizumab (RR 4.42 [3.32; 5.88]) for psoriasis and upadacitinib (RR 5.54 [95% CI: 4.53-6.78]), abrocitinib (RR 3.76 [95% CI: 2.97-4.76]), and baricitinib (RR 3.63 [95% CI: 2.36-5.58]) for atopic dermatitis. Nemolizumab (RR 3.06 [95% CI: 1.63-5.74]) and dupilumab (RR 2.11 [95% CI: 1.30-3.41]) were most effective for prurigo nodularis, though fewer studies were available for comparison. Adverse effects were mild and similar between agents; discontinuation rates were low. This review evaluates efficacy of emerging pruritus treatments based on a single standardized measurement, highlighting the role of novel agents in the treatment of chronic pruritus.
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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 | 0,014 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,022 | 0,042 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 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 ».