Risk Factors for Axial Inflammatory Arthritis in Patients with Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Axial involvement is an important manifestation of psoriatic arthritis (PsA). We aimed to identify risk factors associated with the presence of axial PsA (AxPsA) in patients with PsA. METHODS: Patients with AxPsA (bilateral sacroiliitis >or= grade 2/unilateral sacroiliitis >or= 3 and inflammatory neck/back pain or limited spinal mobility) at first clinic visit were identified from the University of Toronto PsA clinic database. Risk factors associated with the presence of AxPsA were determined. Subsequently, patients without AxPsA at first clinic visit were identified. Under a multistate framework, the proportion of patients with PsA who subsequently developed AxPsA was estimated robustly using marginal methods and a Markov model. Risk factors at baseline that were associated with future development of AxPsA were identified through multiplicative time-homogeneous Markov models. RESULTS: Our study included 206 patients. Fifty patients had AxPsA at first clinic visit. HLA-B*27, radiographic damage to peripheral joints, and elevated erythrocyte sedimentation rate (ESR) increased odds of having AxPsA, while family history of PsA decreased the odds. One hundred fifty-six patients did not have AxPsA at first clinic visit. On followup, 28 developed AxPsA, and 11 died. We estimated that after 10 years of followup, 15% would develop AxPsA. Nail dystrophy, number of radiographically damaged joints, periostitis, and elevated ESR increased the risk of developing AxPsA, while swollen joints decreased the risk. CONCLUSION: These results suggest that severe peripheral arthritis and HLA-B*27 are risk factors for AxPsA.
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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 | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 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 ».