From Psoriasis to Psoriatic Arthritis: Insights from Imaging on the Transition to Psoriatic Arthritis and Implications for Arthritis Prevention
Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: To describe the recent advances in the field towards the prevention and early recognition of Psoriatic Arthritis (PsA). RECENT FINDINGS: Defining the preclinical phase of PsA remains challenging since up to 50% of subjects with psoriasis have subclinical imaging enthesopathy, but many of these do not progress to PsA. Nevertheless, there is evidence that subjects with subclinical imaging enthesopathy are at increased risk of developing PsA. In recent years, it has been shown that both PsA and anti-citrullinated protein antibodies (ACPA) positive rheumatoid arthritis (RA) are characterized by a subclinical phase of non-specific or brief duration arthralgia with shared imaging features accounting for joint symptomatology. Sonographically determined tenosynovitis and enthesitis are the key imaging features present in non-specific PsO arthralgia that are at risk of future PsA development. Furthermore, the early phases of PsA are complicated by factors including body mass index (BMI), which is a risk factor for PsA, but BMI is also associated with imaging abnormalities on enthesopathy. Fully disentangling these clinical and imaging factors will be important for enrichment for imminent PsA so that disease prevention strategies can be investigated. Psoriasis patients with arthralgia have a higher prevalence of tenosynovitis and imaging enthesopathy is at higher risk of transitioning to overt PsA.
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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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,003 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 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 ».