Early-Onset Obesity and Risk for Psoriatic ArthritisOBESITY AND RISK FOR PSORIATIC ARTHRITIS
Notice bibliographique
Résumé
Razieh Soltani-Arabshahi, MD; Bob Wong, PhD; Bing-Jian Feng, PhD; David E. Goldgar, PhD; Kristina Callis Duffin, MD; Gerald G. Krueger, MDObjective: To study whether obesity increases the risk of psoriatic arthritis (PsA), given that obesity is a risk factor for psoriasis and is associated with more severe disease.Design: Case series. We used Cox regression analysis to study the relationship between obesity and PsA while controlling for age at psoriasis onset, current body mass index (BMI), sex, family history of psoriasis, worst-ever body surface area (BSA) involvement, Koebner phenomenon, and nail involvement.Setting: Dermatology clinics at the University of Utah School of Medicine.Patients: Volunteer sample of patients with dermatologist-diagnosed psoriasis enrolled in the Utah Psoriasis Initiative from November 2002 to October 2008 (943 subjects; 50.2% women, 49.8% men).Main Outcome Measures: Physician diagnosis of PsA from self-report questionnaire.Results: In our subjects, we found that BMI at age 18 years was predictive of PsA (odds ratio [OR], 1.06) (P < .01) over and above control variables. Other variables that were predictors of PsA included younger age at psoriasis onset (odds ratio [OR], 0.98) (P < .01), female sex (OR, 1.45) (P = .01), higher worst-ever BSA involvement with psoriasis (OR, 1.01) (P = .04), Koebner phenomenon (OR, 1.59) (P < .01), and nail involvement (OR, 1.76) (P < .01). Current BMI and family history of psoriasis were not significant predictors of PsA.Conclusions: This study suggests that obesity at age 18 years increases the risk of developing PsA. Adiposity is associated with higher levels of inflammatory cytokines known to be associated with psoriasis. This inflammatory milieu could increase the risk of PsA in predisposed subjects. Prevention and early treatment of obesity may decrease the risk of PsA.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
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.
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 ».