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Enregistrement W4416796876 · doi:10.5812/jssc-166700

Baricitinib in Dermatology: Expanding Therapeutic Horizons Beyond Alopecia Areata

2025· article· W4416796876 sur OpenAlexaff
Prateek Nayak, Priyanka Kowe, Nandhetha G. Sreenivaasan

Notice bibliographique

RevueJournal of Skin and Stem Cell · 2025
Typearticle
Langue
DomaineMedicine
ThématiqueDermatology and Skin Diseases
Établissements canadiensSKiN Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésAlopecia areataAtopic dermatitisJanus kinaseTofacitinibClinical trialDupilumabSTAT proteinImmune dysregulation

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Context: Janus kinases (JAK), in coordination with signal transducer and activator of transcription (STAT) proteins, form a network of pathogenic pathways that regulate inflammatory immune responses. Dysregulation of the JAK-STAT pathway has been implicated in the pathogenesis of numerous inflammatory dermatoses. Consequently, JAK inhibitors have emerged as a novel therapeutic modality in dermatology. This narrative review aims to summarize the current evidence on baricitinib, a first-generation JAK inhibitor, focusing on its efficacy, safety, and therapeutic applications in dermatological diseases, particularly alopecia areata (AA) and atopic dermatitis (AD). The review also explores its emerging and off-label uses in other chronic, treatment-refractory dermatoses. Evidence Acquisition: A comprehensive literature search was conducted across PubMed, Scopus, and Google Scholar using predefined keywords: “baricitinib in dermatology”, “baricitinib in alopecia areata”, and “efficacy of baricitinib in dermatological conditions”. Data from systematic reviews, randomized controlled trials (RCTs), case series, and case reports were included. Additional information was derived from United States Food and Drug Administration (FDA) approval documents, ClinicalTrials.gov, and the prescribing leaflet. Particular emphasis was placed on evaluating the drug’s accessibility and relevance within the Indian clinical context. Results: Baricitinib received FDA approval on June 13, 2022, for the treatment of moderate to severe AA, marking a significant advancement in targeted immunotherapy. It has also demonstrated efficacy in AD and was extensively utilized during the COVID-19 pandemic due to its antiviral and anti-inflammatory properties. Emerging evidence supports its potential in refractory conditions such as vitiligo, dermatomyositis, systemic sclerosis, lichen planus, and pyoderma gangrenosum, though further prospective studies are warranted. Conclusions: Baricitinib represents a major advancement in the management of immune-mediated dermatologic diseases. Its expanding clinical utility underscores the importance of continued research to optimize dosing strategies, evaluate long-term safety, and define its role across a broader spectrum of inflammatory skin disorders.

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)0,002
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: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0020,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,012
Tête enseignante GPT0,276
Écart entre enseignants0,264 · 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

Citations0
Publié2025
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