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Enregistrement W2753607705 · doi:10.3899/jrheum.170534

Cardiovascular Morbidity in Psoriatic Arthritis: What Is the Effect of Inflammation?

2017· letter· en· W2753607705 sur OpenAlexaffvenueabout
Lihi Eder, Paula Harvey

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2017
Typeletter
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsoriatic arthritisInflammationArthritisPsoriasisDermatologyInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The association between chronic inflammatory arthritis and cardiovascular (CV) morbidity is well established. Patients with rheumatoid arthritis (RA), psoriatic arthritis (PsA), and ankylosing spondylitis are at increased risk for CV morbidity and mortality1. This risk remains high even after accounting for traditional CV risk factors, which highlights the potential role of chronic inflammation and its interaction with conventional risk factors in promoting atherosclerosis. However, much of the knowledge about CV comorbidities in rheumatic patients, its epidemiology, and its underlying mechanisms comes from studies in patients with RA, while such data are limited in PsA. While some overlap can be found between PsA and RA in clinical features, treatment modalities, and underlying proinflammatory mechanisms, major differences exist between these 2 conditions. For example, PsA differs from RA in its demographics, the characteristics and extent of involvement of extraarticular tissues, the lack of autoantibodies, and the primary role that the interleukin (IL)-17/IL-23 pathway plays in disease evolution. These differences may affect CV risk and support the need for specific studies evaluating CV morbidity in patients with PsA. The study by Agca, et al 2 in the current issue of The Journal assesses the effect of etanercept (ETN), an inhibitor of tumor necrosis factor-α (TNF-α), on lipid levels and other CV risk factors in patients with PsA and thus addresses some of these gaps in knowledge. What do we know about CV morbidity in PsA? It is accepted that the prevalence of CV disease (CVD) is elevated in patients with psoriasis and PsA compared with the general population. A recent metaanalysis found that CV morbidity is increased by 43% in patients with PsA3. The prevalence of established CV risk factors, such as metabolic syndrome, diabetes, hypertension, and dyslipidemia, is also elevated in psoriatic patients4, which raises the … Address correspondence to Dr. L. Eder, Toronto Western Hospital, Centre for Prognosis Studies in The Rheumatic Diseases, 399 Bathurst St., Toronto, Ontario M5T 2S8, Canada. E-mail: leder{at}uhnresearch.ca, benlihi{at}gmail.com

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Commentaire · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,015

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0030,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0030,004
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0040,005
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,001

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.

Tête enseignante Opus0,011
Tête enseignante GPT0,260
Écart entre enseignants0,248 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreCommentaire

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2017
Routes d'admission3
Résumé présentoui

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