The Association Between Obesity and Clinical Features of Psoriatic Arthritis: A Case-control Study
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: To assess whether obesity is associated with distinct psoriatic arthritis (PsA) features and whether it interacts with PsA HLA susceptibility alleles. METHODS: Patients with early PsA were compared with patients with psoriasis without arthritis (PsC). The primary predictor was the body mass index (BMI) at the first visit to the clinic. The clinical features across 3 BMI groups were compared by linear trend test and Cochrane-Armitage trend test. The interaction between BMI and HLA risk alleles for psoriatic disease (HLA-B*27, B*3901, B*3801, B*0801, B*4402, B*4403, and C*0602) were assessed using logistic regression analysis. RESULTS: There were 314 patients with early PsA, and 498 patients with PsC were analyzed. Obesity was more frequent in patients with PsA compared with PsC (OR 1.77; p = 0.002). Higher BMI was associated with older age at onset of PsA (p < 0.0001) and psoriasis (p = 0.009). The frequency of HLA-B*27 was higher in patients with normal weight compared with those with higher BMI (p = 0.002). A significant interaction was found for the combined effect of HLA-B*27 and obesity in logistic regression analysis (p = 0.036). In patients who were HLA-B*27-negative, the association between obesity and PsA was statistically significant (OR 2.39; p < 0.001), but obesity was less frequent in patients with PsA who were HLA-B*27-positive. CONCLUSION: Obesity is linked with late-onset psoriasis and PsA, while normal weight is associated with the presence of the HLA-B*27 allele and an earlier onset of the disease. These results highlight the differential risk factors that may drive the inflammatory process in psoriatic disease.
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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 | 0,002 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».