Influence of Axial Involvement on Clinical Characteristics of Psoriatic Arthritis: Analysis from the Corrona Psoriatic Arthritis/Spondyloarthritis Registry
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We analyzed the characteristics of patients with psoriatic arthritis (PsA) with and without axial involvement in the US-based Corrona Psoriatic Arthritis/Spondyloarthritis Registry. METHODS: All patients were included who had PsA and data on axial involvement, defined as physician-reported presence of spinal involvement at enrollment, and/or radiograph or magnetic resonance imaging showing sacroiliitis. Demographics, clinical measures, patient-reported outcomes, and treatment characteristics were assessed at enrollment. RESULTS: Of 1530 patients with PsA, 192 (12.5%) had axial involvement and 1338 (87.5%) did not. Subgroups were similar in sex, race, body mass index, disease duration, presence of dactylitis, and prevalence of most comorbidities. However, patients with axial involvement were younger and more likely to have enthesitis, a history of depression, and more frequently used biologics at enrollment. They were also more likely to have moderate/severe psoriasis (body surface area ≥ 3%, 42.5% vs 31.5%) and significantly worse disease as measured by a lower prevalence of minimal disease activity (30.1% vs 46.2%) and higher nail psoriasis scores [visual analog scale (VAS) 11.4 vs 6.5], enthesitis counts (5.1 vs 3.4), Bath Ankylosing Spondylitis Disease Activity Index (4.7 vs 3.5) scores, Bath Ankylosing Spondylitis Functional Index (3.8 vs 2.5) scores, C-reactive protein levels (4.1 vs 2.4 mg/l), and scores for physical function (Health Assessment Questionnaire, 0.9 vs 0.6), pain (VAS, 47.7 vs 36.2), and fatigue (VAS, 50.2 vs 38.6). CONCLUSION: Presence of axial involvement was associated with a higher likelihood of moderate/severe psoriasis, with higher disease activity and greater effect on quality of life. These findings highlight the importance of monitoring patients with PsA for signs of axial symptoms or spinal involvement.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».