Soluble Biomarkers May Differentiate Psoriasis from Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Patients with psoriatic arthritis (PsA) have a higher inflammatory burden and poorer quality of life compared to patients with psoriasis without PsA. Early identification of PsA may prevent joint damage progression and improve quality of life. Soluble biomarkers have the potential to be useful for screening patients with psoriasis for underlying PsA so that appropriate referral to a rheumatologist is made. Pilot studies have shown that C-reactive protein, interleukin 6, cartilage oligomeric matrix protein (COMP), Dickkopf-1, and macrophage-colony stimulating factor may differentiate PsA from psoriasis without PsA. Compared with controls, increased serum levels of receptor activator of nuclear factor-κB ligand, tumor necrosis factor superfamily member 14, matrix metalloproteinase-3 (MMP-3), and COMP are independently associated with psoriatic disease. Increased levels of high-sensitivity CRP (hsCRP), osteoprotegerin (OPG), MMP-3, and the ratio of C-propeptide of type II collagen (CPII) to collagen fragment neoepitopes Col2-3/4 C(long mono) (C2C) are independently associated with PsA. A combination of hsCRP, OPG, MMP-3, and the ratio CPII of C2C was able to distinguish patients with PsA from those with psoriasis alone in a receiver-operating characteristic curve analysis, with area under the curve 0.904. Therefore, a combination of the above biomarkers may at least have a role in screening patients with psoriasis for PsA. These findings need to be validated in prospective studies.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».