Exploration of the Product of the 5-Point Investigator’s Global Assessment and Body Surface Area (IGA × BSA) as a Practical Minimal Disease Activity Goal in Patients with Moderate-to-Severe Psoriasis
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND/AIMS: In the treat-to-target era, psoriasis disease activity measures that can be easily performed in routine clinical practice are needed. This retrospective pooled analysis explored cutoff values of the product of the 5-point Investigator's Global Assessment and percentage of affected body surface area (IGA × BSA) correlating with achievement of minimal disease activity (MDA). METHODS: Post hoc analysis of the phase 3 clinical trials ERASURE, FIXTURE, FEATURE, and JUNCTURE was conducted to determine associations between IGA × BSA and 2 MDA definitions (Psoriasis Area and Severity Index [PASI] 90 and Dermatology Life Quality Index [DLQI] 0/1, or PASI score ≤1 or BSA <3%) in patients with moderate-to-severe psoriasis receiving secukinumab 300 mg. For each definition of MDA, a range of possible cutoff values of IGA × BSA was examined at each time point. The optimal cutoff value was determined using Youden index (YI), calculated as (sensitivity + specificity - 1). RESULTS: For MDA defined as PASI 90 and DLQI 0/1, optimal IGA × BSA cutoffs were 2.10 at week 12 (YI, 0.60; sensitivity, 0.78; specificity, 0.82), 1.02 at week 24 (YI, 0.55; sensitivity, 0.73; specificity, 0.82), and 1.00 at week 52 (YI, 0.65; sensitivity, 0.79; specificity, 0.86). For MDA defined as PASI score ≤1 or BSA <3%, optimal IGA × BSA cutoffs were 2.98 at week 12 (YI, 0.91; sensitivity, 0.99; specificity, 0.92), 2.80 at week 24 (YI, 0.94; sensitivity, 0.99; specificity, 0.95), and 3.00 at week 52 (YI, 0.96; sensitivity, 1.00; specificity, 0.96). CONCLUSION: IGA × BSA could be a valid measure highly associated with achievement of MDA.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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) | 0,000 | 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 ».