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Enregistrement W4411576387 · doi:10.1089/derm.2025.0121

Higher Levels of Immunoglobulin E and Thymus and Activation-Regulated Chemokine Are Associated with Conjunctivitis During Lebrikizumab Treatment in Patients with Moderate-to-Severe Atopic Dermatitis

2025· article· en· W4411576387 sur OpenAlexvenueno aff
Teppei Hagino, Hidehisa Saeki, Eita Fujimoto, Naoko Kanda

Notice bibliographique

RevueDermatitis · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineAtopic dermatitisImmunologyChemokineDermatologyImmunoglobulin EAntibodyInflammation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract: Background: Treatment with anti-interleukin (IL)-13 antibody lebrikizumab is sometimes associated with the occurrence of conjunctivitis in patients with atopic dermatitis (AD). However, predictive factors for its occurrence are unknown. Objective: To identify predictive factors for the occurrence of conjunctivitis during lebrikizumab treatment for AD. Methods: A prospective study was conducted in 140 Japanese patients with moderate-to-severe AD who received lebrikizumab 500 mg at weeks 0 and 2, followed by 250 mg every 2 weeks until week 16, thereafter every 4 weeks for median 24 (ranging 12–36) weeks. We compared baseline clinical and laboratory indices, and background factors between patients who developed conjunctivitis and those who did not. Results: Conjunctivitis occurred in 20 patients (14.3%) during lebrikizumab treatment. Patients with conjunctivitis had significantly higher immunoglobulin E (IgE) and thymus and activation-regulated chemokine (TARC) compared to those without. Logistic regression analysis showed that the occurrence of conjunctivitis was associated with higher IgE (odds ratio [OR]: 1, 95% confidence interval [CI]: 1.0–1.0, P = 0.0287) and TARC (OR: 1, 95% CI: 1.0–1.0, P = 0.0441). Conclusions: Higher IgE and TARC may predict conjunctivitis during lebrikizumab treatment for AD.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
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 enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,003

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,007
Tête enseignante GPT0,217
Écart entre enseignants0,209 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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