MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W4413992604 · doi:10.1007/s13555-025-01503-1

Network Meta-analysis of 1.5% Ruxolitinib Cream Versus Systemic Agents in the Treatment of Moderate Atopic Dermatitis

2025· article· en· W4413992604 sur OpenAlexaff
Melinda Gooderham, Chih-ho Hong, Di Wang, Becky Hooper, Avery Hughes-Martin, H. Cameron, Ping Wu, Ali Mojebi, Grace Lai‐Hung Wong, Marie-Lise Dion, M.H. Larbi

Notice bibliographique

RevueDermatology and Therapy · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensMD Precision (Canada)University of British ColumbiaEVERSANA (Canada)SKiN Health
Organismes subventionnairesIncyte
Mots-clésRuxolitinibAtopic dermatitisMedicineDermatologyMeta-analysisInternal medicineMyelofibrosis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

INTRODUCTION: Atopic dermatitis (AD) is a chronic, highly pruritic, relapsing inflammatory disease associated with high quality-of-life burden. Topical 1.5% ruxolitinib cream is a selective Janus kinase (JAK)1/JAK2 inhibitor that is well tolerated and effective in improving itch and lesion clearance in patients ≥ 12 years old. This analysis estimates comparative efficacy for 1.5% ruxolitinib cream relative to systemic therapies for treatment of patients ≥ 12 years with AD. METHODS: A systematic literature review (SLR) identified randomized controlled trials evaluating 1.5% ruxolitinib cream, oral JAK inhibitors, monoclonal antibodies, phosphodiesterase 4 inhibitors, and systemic immunosuppressants. A feasibility assessment evaluated whether indirect treatment comparison (ITC) was appropriate and determined appropriate ITC methods. This network meta-analysis (NMA) assessed the comparative efficacy of 1.5% ruxolitinib cream against systemic therapies in a "systemic-eligible moderate AD" subgroup defined as ≥ 12 years old and eligible for topical and systemic therapies (Investigator's Global Assessment [IGA] = 3, Eczema Area and Severity Index [EASI] ≥ 16, and body surface area ≥ 10%); an ITC with the full study populations was not feasible. A frequentist framework using a penalized likelihood NMA included outcomes of IGA 0/1 with at least a 2-point improvement from baseline, EASI-75, and Itch Numerical Rating Scale 4 (NRS4). RESULTS: The SLR identified 25 studies, of which 12 reported outcomes for the relevant subgroup for four interventions: 1.5% ruxolitinib cream, dupilumab 300 mg, upadacitinib (15 mg, 30 mg), and abrocitinib (100 mg, 200 mg), which were compared against placebo or placebo + topical corticosteroids. There were no statistically significant differences between active comparators for IGA 0/1, EASI-75, and Itch NRS4, although point estimates numerically favored 1.5% ruxolitinib cream for IGA 0/1 and EASI‑75. CONCLUSION: For patients with moderate AD who are eligible for systemic therapies, 1.5% ruxolitinib cream might provide disease control comparable to systemic treatments, such as dupilumab, regarding IGA 0/1, EASI-75, and Itch NRS4.

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)0,019
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,031
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Méta-analyse · Signal consensuel: Méta-analyse
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,019
Score d'incertitude au seuil0,100

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0190,031
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0120,043
Bibliométrie0,0030,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,000

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 Opus0,083
Tête enseignante GPT0,345
Écart entre enseignants0,262 · 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'étudeMéta-analyse
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations1
Publié2025
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueDermatology and TherapyMême sujetDermatology and Skin DiseasesTravaux en français237 207