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Enregistrement W4411494660 · doi:10.1177/2050313x251350332

Treatment of Hailey-Hailey disease with the Janus kinase inhibitor abrocitinib: A case report

2025· article· en· W4411494660 sur OpenAlexaff
Molly Gunyon, Megha Udupa, Farhan Mahmood, William D. Foulkes, Kevin Pehr, Elena Netchiporouk

Notice bibliographique

RevueSAGE Open Medical Case Reports · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineBiochemistry, Genetics and Molecular Biology
ThématiqueGenetic and rare skin diseases.
Établissements canadiensMcGill UniversityJewish General HospitalMcGill University Health Centre
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésHailey–Hailey diseaseMedicineIntertriginousTofacitinibDermatologyDiseaseInternal medicinePemphigus

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Hailey-Hailey disease is a rare, chronic, autosomal dominant skin disorder characterized by recurrent painful erosions and macerated plaques, primarily affecting intertriginous areas. It is caused by mutations in the ATP2C1 gene, leading to impaired calcium homeostasis and keratinocyte adhesion. Many patients experience poor disease control despite conventional therapies. We report a case of a female in her 60s with refractory Hailey-Hailey disease affecting the perianal, inguinal, and cervical folds, with painful, eroded plaques resistant to conventional treatments. Despite multiple failed therapies, including methotrexate, dapsone, acitretin, and naltrexone, she showed rapid improvement within 2 weeks of abrocitinib (100 mg daily), a JAK1 inhibitor, with sustained control at 2 months follow-up. JAK inhibitors, initially approved for inflammatory diseases such as atopic dermatitis, are emerging as promising therapies for genodermatoses. By suppressing IL-4/IL-13-driven inflammation, JAK1 inhibition may restore epithelial integrity and reduce chronic skin inflammation. This case adds to growing evidence that JAK inhibitors, particularly abrocitinib, may serve as an effective targeted therapy for refractory Hailey-Hailey disease. Further clinical trials are needed to confirm its long-term efficacy and safety.

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)0,001
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: Étude de cas · Signal consensuel: Étude de cas
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,010
Score d'incertitude au seuil0,013

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,002
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0040,002
Études des sciences et des technologies0,0040,002
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0020,002
Intégrité de la recherche0,0100,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,002

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 Opus0,008
Tête enseignante GPT0,285
Écart entre enseignants0,277 · 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'étudeÉtude de cas
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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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