Advancing research paradigms and pathophysiological pathways in psoriatic arthritis and ankylosing spondylitis: Proceedings of the 2017 Platform for the Exchange of Expertise and Research (PEER) meeting
Notice bibliographique
Résumé
The seronegative spondyloarthropathies, including psoriatic arthritis (PsA) and ankylosing spondylitis (AS), are characterized by varied clinical symptoms, severity, and disease course [1], [2]. Diagnosis and monitoring can be challenging because there is no definitive laboratory biomarker for reliably measuring inflammation or other disease processes associated with spondyloarthropathies. Over time, many patients with PsA and AS eventually experience significant disability and impaired quality of life [1], [2]. This may be partially accounted for by delays in diagnosis and subsequent treatment [3], as well as the presence of comorbidities. In recent years, research efforts aimed at identifying risk factors for PsA, including clinical, imaging, genetic, and laboratory assessments, have yielded major advances. The Platform for the Exchange of Expertise and Research (PEER) was formed to facilitate the exchange of research insights, sharing of expertise, and discussion of unmet needs in rheumatology research. The objective of the current report is to provide an overview of the 2017 PEER meeting, which was held on May 19–20, 2017, in London, UK, and highlighted the most up-to-date research findings regarding PsA and AS pathophysiology, early detection, comorbidities, and treatment.
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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 | 0,045 | 0,030 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,006 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,014 |
| Intégrité de la recherche | 0,008 | 0,014 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,020 | 0,005 |
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 ».