Smoking does not Alter the Therapy Response to Systemic Anti-psoriatic Therapies: A Two-country, Multi-centre, Prospective, Non-interventional Study
Notice bibliographique
Résumé
Psoriasis can involve the skin, joints, nails and cardiovascular system and result in a significant impairment in quality of life. Studies have shown a lower response rate to systemic anti-psoriatic therapies in smokers, and smoking is a trigger factor for psoriasis. The aim of this study was therefore to analyse the response to systemic therapies for psoriasis, with a focus on smoking. Prospectively collected data from patients with moderate to severe psoriasis included in the national psoriasis registries for Germany and Switzerland (PsoBest and SDNTT) were analysed. Therapy response was defined as reaching a Psoriasis Area and Severity Index (PASI) reduction of 75%, PASI ≤ 3 or Dermatology Life Quality Index (DLQI) ≤ 1. Out of 5,346 patients included in these registries, 1,264 met the inclusion criteria for this study. In the smoking group, 715 (60.6%) reached therapy response at month 3, compared with 358 (63.7%) in the non-smoking group (p ≤ 0.269), 659 (74.1%) vs. 330 (77%) reached therapy response at month 6 (p ≤ 0.097), and 504 (76.6%) vs. 272 (79.0%) at month 12 (p ≤ 0.611). Therefore, these data do not show that smoking affects the response rate of anti-psoriatic therapy after 3, 6 and 12 months.
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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 | 0,004 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 ».