Demography, baseline disease characteristics and treatment history of patients with psoriasis enrolled in a multicentre, prospective, disease‐based registry (PSOLAR)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Psoriasis is associated with several comorbidities and behavioural risk factors. OBJECTIVES: To evaluate demographic and disease characteristics in patients enrolled in the Psoriasis Longitudinal Assessment and Registry (PSOLAR). METHODS: PSOLAR is a global, prospective, longitudinal, disease-based registry that includes a postmarketing commitment to evaluate safety in patients with psoriasis. Enrolled patients had to be receiving, or be eligible to receive, conventional systemic or biological agents. Demographic/disease characteristics, medical histories, lifestyle risk factors and previous treatments are collected at enrolment. Efficacy and safety data are collected every 6 months for 8 years, and data are extracted annually. Selected parameters are evaluated by age quartile using post hoc analyses. RESULTS: As of 23 August 2012, 11 900 patients were enrolled at 301 sites in North America, Europe and Latin America. Over half of the PSOLAR population (54·7%) is male, with a mean age of 48·6 years and mean body mass index of 30·9 kg m(-2) at enrolment. Mean duration of disease at enrolment was 17·5 years, and mean Physician's Global Assessment score was 2·0. Psoriatic arthritis (35·5%) and cardiovascular diseases (38·2%) were highly prevalent. Diabetes mellitus type II was reported in 11·4% of patients. Depression and anxiety were noted in 14·7% and 11·1% of patients, respectively; 79·0% reported any alcohol use and 56·7% reported smoking or a history of smoking. The occurrence of most comorbidities, including cardiovascular disease and risk factors, increased with age. CONCLUSIONS: In the PSOLAR population, multiple and age-appropriate comorbidities are associated with psoriasis and may affect the selection of psoriasis treatments.
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 | 0,000 | 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 ».