Depressive symptoms, depression, and the effect of biologic therapy among patients in Psoriasis Longitudinal Assessment and Registry (PSOLAR)
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Patients with psoriasis are at an increased risk for depression. However, the impact of treatment on this risk is unclear. OBJECTIVE: Evaluate the incidence and impact of treatment on depression among patients with moderate-to-severe psoriasis. METHODS: We defined a study population within the Psoriasis Longitudinal Assessment and Registry and measured the incidence of depressive symptoms (Hospital Anxiety and Depression Scale-Depression score ≥8) and adverse events (AEs) of depression within cohorts receiving biologics, conventional systemic therapies, or phototherapy. Patients were evaluated at approximately 6-month intervals. Multivariate modeling determined the impact of treatment on risk. RESULTS: The incidence rates of depressive symptoms were 3.01 per 100 patient-years (PYs) (95% confidence interval [CI], 2.73-3.32), 5.85 per 100 PYs (95% CI, 4.29-7.97), and 5.70 per 100 PYs (95% CI, 4.58-7.10) for biologics, phototherapy, and conventional therapy, respectively. Compared with conventional therapy, biologics reduced the risk for depressive symptoms (hazard ratio, 0.76; 95% CI, 0.59-0.98), whereas phototherapy did not (hazard ratio, 1.05; 95% CI, 0.71-1.54). The incidence rates for AEs of depression were 0.21 per 100 PYs (95% CI, 0.15-0.31) for biologics, 0.55 per 100 PYs (95% CI, 0.21-1.47) for phototherapy, and 0.14 per 100 PYs (95% CI, 0.03-0.55) for conventional therapy; the fact that there were too few events (37 AEs) precluded modeling. LIMITATIONS: Incomplete capture of depression and confounders in the patients on registry. CONCLUSION: Compared with conventional therapy, biologics appear to be associated with a lower incidence of depressive symptoms among 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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».