Demography, baseline disease characteristics, and treatment history of psoriasis patients with self-reported psoriatic arthritis enrolled in the PSOLAR registry
Notice bibliographique
Résumé
To evaluate demographics, family history, and previous medication use at enrollment in a subset of psoriasis patients with self-reported psoriatic arthritis (PsA) enrolled in Psoriasis Longitudinal Assessment and Registry (PSOLAR). PSOLAR is an international, prospective, longitudinal, disease-based registry that collects data in patients receiving, or are eligible to receive, systemic or biologic treatments for psoriasis. Baseline demographic, disease characteristics, medical history, and prior medication use at enrollment were evaluated in PSOLAR psoriasis patients self-reporting PsA (n = 4315); a subset of which had their diagnosis of PsA established by a healthcare provider (HCP; n = 1719); patients with psoriasis only (n = 7775); and the overall PSOLAR population (n = 12,090). At enrollment, demographic characteristics were distinct between psoriasis patients self-reporting PsA and psoriasis only patients. Of the patients with psoriasis self-reporting PsA, 44.4% had cardiovascular disease (CVD), 26.3% had psychiatric illness, and 3.2% had inflammatory bowel disease (IBD), with each more prevalent than among patients with psoriasis only (p < 0.001). Overall, 17.5% of psoriasis patients self-reporting PsA had a family history of PsA, 29.8% had used systemic steroids, 39.5% had used nonsteroidal anti-inflammatory drugs, and 83.5% had used biologics. Demographics, family history, and previous medication use were generally comparable between “PsA established by a HCP” patients and psoriasis patients self-reporting PsA in the PSOLAR registry, but there were statistical differences compared with the psoriasis only group regarding the prevalence of certain comorbidities (CVD, psychiatric illness, and IBD). These analyses provide important data regarding characteristics of psoriasis patients with self-reported PsA in PSOLAR. NCT00508547 .
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 |
| 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 ».