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Record W7065117474

Ecografia ad altissima frequenza nella valutazione anatomica e terapeutica di pazienti affetti da alopecia areata e trattati con JAK inibitori

2025· article· it· W7065117474 on OpenAlexaboutno aff

Bibliographic record

VenueElectronic Theses and Dissertations Repository (University of Pisa) · 2025
Typearticle
Languageit
FieldPhysics and Astronomy
TopicAstrophysical Phenomena and Observations
Canadian institutionsnot available
Fundersnot available
KeywordsAlopecia areataAge groupsLinea
DOInot available

Abstract

fetched live from OpenAlex

Background: l’alopecia areata (AA) è una malattia infiammatoria cronica per la quale l’approvazione dei JAK inibitori ha rappresentato una svolta terapeutica significativa. Per questi farmaci sono disponibili numerose esperienze sull’efficacia e la sicurezza, ma non sono ancora stati presentati dati sul monitoraggio non invasivo della risposta alla terapia. Lo studio si pone due obiettivi principali, di seguito descritti brevemente. Il primo obiettivo è quello di fornire un’esperienza real-life del ruolo di baricitinib nella gestione clinica dell'AA da moderata a grave, analizzando i tassi di successo in termini di Severity of Alopecia Tool (SALT), con riferimento a SALT50, SALT75 e SALT100. Il secondo obiettivo pone l’attenzione sul ruolo degli ultrasuoni ad altissima frequenza (UHFUS) per la gestione dei pazienti con AA trattati con baricitinib, valutando le presunte caratteristiche ecografiche correlate alla risposta clinica. Materiali e metodi: in riferimento a materiali e metodi, è stato svolto uno studio osservazionale retrospettivo monocentrico, i cui soggetti erano pazienti con AA grave seguiti presso il Dipartimento di Dermatologia dell'Università di Pisa, Pisa (Italia). Un sottogruppo di pazienti con un follow-up minimo di 24 settimane è stato sottoposto a valutazione UHFUS (VevoMD Fujifilm, Visualsonics, Toronto, Canada; sonda a 70 MHz). È stata effettuata un'analisi descrittiva sulle caratteristiche della popolazione, mentre i parametri UHFUS più rilevanti sono stati elaborati mediante analisi univariate e multivariate per valutarne la significatività in termini di risposta clinica a baricitinib. Risultati e discussione: per quanto riguarda il primo obiettivo, l’analisi ha evidenziato che le caratteristiche cliniche dei pazienti erano in linea con quelle presenti in letteratura. I risultati ottenuti confermano il ruolo clinico del baricitinib nella gestione dell’AA e suggeriscono, in prospettiva, un innalzamento delle aspettative terapeutiche nel trattamento di questa patologia. In riferimento al secondo obiettivo, lo studio ha individuato la presenza di reperti ecografici che hanno un ruolo chiave nella valutazione predittiva alla risposta a baricitinib, nei pazienti affetti da AA e trattati con tale farmaco, i quali: il diametro delle ghiandole sebacee nella regione parietale sinistra, il numero dei follicoli piliferi profondi e il segnale Color Doppler nella regione del vertice. È stato anche riscontrato che la durata dell'episodio in corso è un fattore predittivo della risposta clinica. Conclusione: per concludere, l’esperienza effettuata conferma il ruolo di baricitinib nel trattamento dell'AA e l'utilità dell'UHFUS nel monitoraggio della risposta terapeutica, con particolare attenzione ai FP (follicoli piliferi) profondi, ragionevolmente interpretati come FP in fase anagen, e alle dimensioni delle ghiandole sebacee.

Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.

How this classification was reachedexpand

Full frame machine prediction

Teacher imitation

Not calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.

metaresearch head score (Codex)0.001
metaresearch head score (Gemma)0.003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cValidation status: machine_predicted_unvalidated
Candidate categoriesnone
Consensus categoriesnone
DomainCandidate signal: none · Consensus signal: none
Study designCandidate signal: Observational · Consensus signal: Observational
GenreCandidate signal: Empirical · Consensus signal: Empirical
Teacher disagreement score0.005
Threshold uncertainty score0.018

Distilled classifier scores by category (both heads)

CategoryCodexGemma
Metaresearch0.0010.003
Meta-epidemiology (narrow)0.0000.000
Meta-epidemiology (broad)0.0010.001
Bibliometrics0.0010.001
Science and technology studies0.0000.000
Scholarly communication0.0010.001
Open science0.0000.000
Research integrity0.0000.001
Insufficient payload (model declined to judge)0.0050.001

Machine scores (provisional)

The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.

Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.

Opus teacher head0.009
GPT teacher head0.233
Teacher spread0.223 · how far apart the two teachers sit on this one work
Validation statusscore_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it

Classification

machine, unvalidated

Machine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.

The models applied no category: nothing in the taxonomy fit this work.
Study designObservational
Domainnot available
GenreEmpirical

How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".

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Citations0
Published2025
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