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Enregistrement W4411698955 · doi:10.1007/s13555-025-01469-0

Impact of Achieving Optimal Treatment Targets and Minimal Disease Activity on Health-Related Quality of Life and Satisfaction in Patients with Atopic Dermatitis

2025· article· en· W4411698955 sur OpenAlexaff
Jonathan I. Silverberg, Melinda Gooderham, Andreas Wollenberg, Andrew Pink, Diego Ruiz Dasilva, Shawn G. Kwatra, Yousef Binamer, Norito Katoh, Valéria Aoki, Alvaro Moreira, Ayman Grada, Chao Li, Brian Calimlim, Wan‐Ju Lee, Christopher G. Bunick

Notice bibliographique

RevueDermatology and Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensTrent UniversityProbity Medical ResearchSKiN HealthQueen's University
Organismes subventionnairesAbbVie
Mots-clésAtopic dermatitisQuality of life (healthcare)MedicineDiseaseDermatologyInternal medicineNursing

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Guidance from the Aiming Higher in Eczema/Atopic Dermatitis initiative identified moderate and optimal treatment targets for clinician-reported outcomes (ClinROs) and patient-reported outcomes (PROs) and defined minimal disease activity (MDA) as simultaneously meeting optimal targets in ClinRO and PRO. This post hoc analysis investigates the impact of achieving individual optimal targets or MDA on patient health-related quality of life (HRQoL) outcomes in patients with atopic dermatitis. METHODS: Patients from phase 3 Measure Up 1 (NCT03569293), Measure Up 2 (NCT03607422), and AD UP (NCT03568318) were randomized 1:1:1 to receive daily oral upadacitinib at either 15 mg or 30 mg, or placebo for the first 16 weeks. Patients were pooled for this analysis regardless of intervention and stratified into three mutually exclusive response groups meeting optimal, moderate, or neither treatment target for each ClinRO or PRO, and the achievement of MDA at week 16. Impact on the patient's HRQoL was measured across eight outcomes: itch, skin symptoms, quality of life, sleep, daily activities, emotional state, work productivity, and treatment satisfaction. RESULTS: Patients who achieved optimal treatment targets, compared with those achieving moderate or neither treatment target, reported greater improvement in patient HRQoL outcomes (1.1-20.2-fold for optimal versus moderate, 1.3 to > 50-fold for optimal versus neither target, and 1.2-16.3-fold for moderate versus neither target groups). In addition, patients who achieved MDA, versus those achieving optimal ClinRO or PRO alone, were more likely to report improved patient HRQoL outcomes. CONCLUSIONS: These results highlight the value of reaching optimal treatment targets and MDA in disease management of atopic dermatitis.

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)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,004
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,020

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,004
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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 Opus0,014
Tête enseignante GPT0,309
Écart entre enseignants0,295 · 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

Citations5
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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