Risk of malignancy with systemic psoriasis treatment in the Psoriasis Longitudinal Assessment Registry
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: The effect of systemic therapy on malignancy risk among patients with psoriasis is not fully understood. OBJECTIVE: Evaluate the impact of systemic treatment on malignancy risk among patients with psoriasis in the Psoriasis Longitudinal Assessment and Registry (PSOLAR). METHODS: Nested case-control analyses were performed among patients with no history of malignancy. Cases were defined as first malignancy (other than nonmelanoma skin cancer) in the Psoriasis Longitudinal Assessment and Registry, and controls were matched by age, sex, geographic region, and time on registry. Study therapies included methotrexate, ustekinumab, and tumor necrosis factor-α (TNF-α) inhibitors. Exposure was defined as 1 or more doses of study therapy within 12 months of malignancy onset and further stratified by duration of therapy. Multivariate conditional logistic regression, adjusted for potential confounders, was used to estimate odds ratios of malignancies associated with therapy. RESULTS: Among 12,090 patients, 252 malignancy cases were identified and 1008 controls were matched. Treatment with methotrexate or ustekinumab for more than 0 months to less than 3 months, 3 months to less than 12 months, or 12 months or longer was not associated with increased malignancy risk versus no exposure. Longer-term (≥12 months) (odds ratio, 1.54; 95% confidence interval, 1.10-2.15; P = .01), but not shorter-term treatment, with a TNF-α inhibitor was associated with increased malignancy risk. LIMITATIONS: Cases and controls could belong to 1 or more therapy categories. CONCLUSIONS: Long-term (≥12 months) treatment with a TNF-α inhibitor, but not methotrexate and ustekinumab, may increase risk for malignancy in patients with psoriasis.
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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 | 0,003 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».