Case Report: Upadacitinib in the management of refractory urticarial vasculitis
Notice bibliographique
Résumé
Urticarial vasculitis (UV) is a rare autoimmune condition characterized by persistent urticarial lesions with underlying small vessel leukocytoclastic vasculitis. It often presents with systemic symptoms and poses therapeutic challenges, especially in refractory cases. We report the case of a 39-year-old woman who presented with recurrent episodes of widespread, painful wheals lasting more than 24 h, along with arthralgia, myalgia, blurred vision, and fatigue. Her diagnosis was confirmed by skin biopsy, and she failed multiple lines of immunosuppressive and biologic therapies, including corticosteroids, colchicine, omalizumab, dapsone, rituximab, mycophenolate mofetil, and cyclosporine. After initiating treatment with Upadacitinib 30 mg daily orally, in combination with omalizumab and dapsone, she experienced a dramatic clinical improvement within one month, with near-complete resolution of cutaneous lesions and significant relief of systemic symptoms. This case highlights the potential role of JAK inhibitors, particularly Upadacitinib, as a novel therapeutic option in managing refractory urticarial vasculitis. Further studies are needed to evaluate its long-term efficacy and safety in this context.
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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 | 0,000 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».