Biomarkers in Psoriasis and Psoriatic Arthritis: GRAPPA 2008
Notice bibliographique
Résumé
Biomarkers can provide valuable insights into disease susceptibility and natural history and may serve as surrogate endpoints for a variety of different outcomes. At the 2008 annual meeting of GRAPPA (Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis), members were updated on the development of biomarkers in psoriatic arthritis (PsA). Plenary presentations included a translational approach to biomarker development (Christopher Ritchlin, University of Rochester, NY, USA), biomarkers for psoriasis (Abrar Qureshi, Harvard Medical School, MA, USA), new data on biomarkers for damage in PsA (Kurt de Vlam, University Hospitals Leuven, Belgium), and design considerations for a longitudinal study of joint damage being undertaken under the OMERACT umbrella with colleagues working on rheumatoid arthritis and ankylosing spondylitis (Costantino Pitzalis, Barts and the London School of Medicine, London, UK; Oliver FitzGerald, St. Vincent's Hospital, Dublin, Ireland). At the conclusion of this session, the meeting attendees discussed specific design issues of the proposed longitudinal study, including study duration, disease process core domains, and the instruments to be used in recording enthesitis, dactylitis, nail involvement, quality of life and structural damage. The appearance of new therapeutic options in PsA raises the need for sensitive biomarkers for both disease activity and outcome.
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 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 | 0,006 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».