Association between serine proteinase activity and response to intra-articular corticosteroid injections in psoriatic arthritis
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Intra-articular corticosteroid (IAS) injections are often used for the immediate relief of pain and inflammation in the joint of psoriatic arthritis (PsA) patients. However, studies identifying factors that can predict response to IAS injections are lacking. We aimed to assess the usefulness of serine proteinase activity measurements in PsA synovial fluid (SF) samples obtained at the time of injection in predicting clinical response. Methods: PsA patients with available SF samples from the knee joint were identified from the University of Toronto PsA cohort. Clinical response was defined as an absence of tenderness or swelling in the injected joint at the first post-injection visit, at either 3 or 6 months. Proteinase activity was determined by measuring cleavage of fluorogenic tri-peptide substrates for trypsin-like (VPR-AMC and VLK-AMC) and chymotrypsin-like (AAPF-AMC) serine proteinases. Generalized estimating equation (GEE) models were used to investigate which factors were associated with response. Results: A total of 32 patients with 60 injected joints and data available for follow-up at 3 or 6 months were included in the analysis, with 25 (41.7%) injected joints resulting in clinical response. Age, sex, active joint count, medications and serine proteinase activity at the time of injection were included as covariates. Only treatment with biologics was significantly associated with response at 3 or 6 months in the multivariate reduced model (OR 3.02, p = 0.027). Conclusion: We could not demonstrate an association between SF serine proteinase activity and response to IAS injection. Biologic agents significantly improve the likelihood of achieving clinical response.
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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 | 0,001 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».