Notice bibliographique
Résumé
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.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,002 |
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 ».