Association of Tumor Necrosis Factor Inhibitor Treatment With Reduced Indices of Subclinical Atherosclerosis in Patients With Psoriatic Disease
Notice bibliographique
Résumé
Objective To assess the effect of tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) on subclinical cardiovascular disease in patients with psoriatic disease. Methods We performed a 2‐stage study. In stage 1, carotid total plaque area was assessed in patients with psoriasis or psoriatic arthritis (PsA) (n = 319) by ultrasound at baseline and after 2–3 years. The annual progression rate of atherosclerosis was the outcome of interest. In stage 2, PsA patients receiving TNFi (n = 21) and age‐ and sex‐matched PsA patients not receiving any biologic agent (n = 13) underwent 18F‐fluorodeoxyglucose–positron emission tomography/computed tomography at baseline and 1 year to assess vascular inflammation, measured as target‐to‐background ratio (TBR). In both stages, multivariable regression analyses adjusted for cardiovascular risk factors and use of statins were performed. Results In stage 1, men had significantly higher atherosclerosis progression than women (P < 0.001). TNFi was associated with reduced atherosclerosis progression in men after controlling for cardiovascular risk and use of statins (adjusted β = −2.20 [95% confidence interval −3.41, −1.00], P < 0.001). There was no association between TNFi and atherosclerosis progression in women (P = 0.74). In stage 2, patients receiving TNFi had reduced TBR at 1 year (P = 0.03). Those not receiving TNFi had no significant change in TBR (P = 0.32). The improvement in aortic vascular inflammation in the TNFi group was independent of cardiovascular risk factors (adjusted β = −0.41 [95% confidence interval −0.74, −0.08], P = 0.02). Conclusion Our findings indicate that TNFi treatment is associated with reduced progression of carotid plaques in men and improvement in vascular inflammation in both men and women with psoriatic disease.
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 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) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».