What Should Be the Primary Target of “Treat to Target” in Psoriatic Arthritis?
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Recommendations regarding "treat to target" in psoriatic arthritis (PsA) have stated that the target should be remission or inactive disease. Potential definitions include very low disease activity (VLDA), PsA Disease Activity Score (PASDAS) near remission, Disease Activity Index for PsA (DAPSA) or clinical DAPSA (cDAPSA) remission. Our aim was to investigate the proportion of patients who fulfill these definitions and how much residual active disease remained. METHODS: This analysis used 2 datasets: first, trial data from the Tight Control of PsA (TICOPA) study, which included 206 patients with recent-onset (< 2 yrs) PsA receiving standard and biological disease-modifying antirheumatic drugs (DMARD); and second, an observational clinical dataset from Italy of patients receiving biological DMARD. Proportions achieving each of the 4 potential targets were calculated in each dataset and comparisons between treatment groups were performed in the TICOPA dataset. Levels of residual disease were established for key clinical domains of PsA. RESULTS: All measures could differentiate the TICOPA trial treatment groups (p < 0.03). Lower proportions of patients fulfilled the VLDA criteria compared to DAPSA or cDAPSA remission. PASDAS results were different between the cohorts. Residual active disease was low across all definitions although higher levels were seen in DAPSA and cDAPSA compared to VLDA, particularly for psoriasis. In all measures, the proportion with elevated C-reactive protein was similar and low. CONCLUSION: VLDA appears the most stringent measure. It ensures that significant active arthritis, enthesitis, and psoriasis are not present, in contrast with DAPSA and PASDAS, in which composite scores can "hide" active disease in some domains.
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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 | 0,029 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
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.
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 ».