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Enregistrement W3024298841 · doi:10.1097/bor.0000000000000715

The management of enthesitis in clinical practice

2020· review· en· W3024298841 sur OpenAlexaff
Sahil Koppikar, Lihi Eder

Notice bibliographique

RevueCurrent Opinion in Rheumatology · 2020
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensWomen's College HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésEnthesitisMedicinePsoriatic arthritisClinical trialDiseasePhysical therapyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

PURPOSE OF REVIEW: Enthesitis is a hallmark feature of the spondyloarthropathies (SpA). This review provides an overview of recent insights on diagnosis and management of enthesitis. RECENT FINDINGS: Recent studies support the use of imaging for diagnosis because of its higher sensitivity and specificity compared with clinical examination. Several new MRI and ultrasound scoring systems have been developed for enthesitis, which may facilitate the use of imaging in research. Enthesitis has been evaluated as a primary study outcome mainly in psoriatic arthritis (PsA); however, the use of different indices and definitions of improvement limits comparison across studies. There is very limited information about the efficacy of synthetic disease modifying antirheumatic drugs (DMARDs) for the treatment of enthesitis. In contrast, targeted and biologic DMARDs have all shown efficacy in treating enthesitis compared with placebo. There have been only a few head-to-head trials that compared two different cytokine inhibitors for the treatment of enthesitis. Preliminary data suggest that targeting IL-17 or IL12/23 may be more efficacious for controlling enthesitis than TNF inhibition. SUMMARY: Emerging data suggest interleukin-17 and 12/23 inhibitors may be the first choice in PsA patients with enthesitis. Further head-to-head studies are needed before making definitive recommendations.

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 enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,951
Score d'incertitude au seuil0,735

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,136
Tête enseignante GPT0,479
Écart entre enseignants0,343 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeAutre devis
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations6
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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