The relationship between patient acceptable symptom state and disease activity in patients with psoriatic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: The Psoriatic Arthritis Disease Activity Score (PASDAS) and Disease Activity Index for Psoriatic Arthritis (DAPSA) are composite PsA disease activity measures. We sought to identify the PASDAS and DAPSA cut-off points consistent with patient acceptable symptom state (PASS), the threshold of symptoms beyond which patients consider themselves well, and examine PASS across published PASDAS and DAPSA thresholds for low, moderate and high disease activity. METHODS: We used a standard protocol including physician assessment and patient-reported outcomes to prospectively record measures required to calculate PASDAS and DAPSA. We identified PASS thresholds for the PASDAS and DAPSA using receiver operating characteristics curve analyses. We assessed the frequency of reporting acceptable symptom state across disease activity thresholds for PASDAS and DAPSA scores. RESULTS: A total of 229 patients (58.5% male, mean age 55.5 years, mean disease duration 17.1 years) were recruited. The PASS threshold for the PASDAS was 3.79 [area under the curve (AUC) 0.86, sensitivity 0.75, specificity 0.82] and for the DAPSA was 11.10 (AUC 0.91, sensitivity 0.89, specificity 0.82). With the PASDAS, 90% of patients defined as having low disease activity considered their symptom state acceptable, compared with 55% and 17% among those with moderate and high disease activity, respectively. With the DAPSA, 98% of patients in disease remission considered their symptom state acceptable compared with 85, 22 and 18% among those with low, moderate and high disease activity, respectively. CONCLUSION: We have defined PASS thresholds for PASDAS and DAPSA. The PASDAS target for low disease activity and DAPSA targets of low disease activity or remission align well with PASS.
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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 | 0,003 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 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 ».