Defining Remission in Psoriatic Arthritis: Are We Getting Closer?
Notice bibliographique
Résumé
New paradigms in the management of psoriatic arthritis (PsA) are gaining great acceptance in the rheumatology community, including early treatment1, remission as a treatment objective2, assessment of all domains involved3, and frequent measuring of disease activity and adjusting therapy accordingly (treat to target)4. To achieve these goals, we need effective therapies. The introduction of biologic therapies, mainly tumor necrosis factor inhibitors (TNFi), has greatly improved our ability to treat the various manifestations of PsA. These various manifestations include peripheral and axial joint, skin, and nail involvement; enthesitis and dactylitis being among the more frequent ones. It is important to gather data for all these clinical features to assess disease activity. Remission criteria and activity indexes borrowed from rheumatoid arthritis (RA) have been used in PsA, but they clearly are unable to include all PsA manifestations2,5,6. Composite measures combine several dimensions of disease status, often by combining these different domains into a single score. Such indices seem to be more efficient than unidimensional instruments2,5,6. Composite measures, however, give rise to some concerns because a single measure that encompasses diverse domains might lose the ability to differentiate between activity in individual domains. At the OMERACT meeting (Outcome … Address correspondence to Dr. E.R. Soriano, Hospital Italiano de Buenos Aires, Sección Reumatología, Servicio de Clínica Médica, Gascon 450, Buenos Aires 1181, Argentina. E-mail: enrique.soriano{at}hospitalitaliano.org.ar
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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 | 0,038 | 0,079 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,007 |
| Communication savante | 0,009 | 0,022 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,019 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 ».