Notice bibliographique
Résumé
Just because nobody complains it doesn’t mean all parachutes are perfect. — Benny Hill While there has been an expansion in therapeutic targets and a renaissance of novel therapies in psoriatic arthritis (PsA)1, the efficacy and safety of tumor necrosis factor inhibitors (TNFi) in PsA have long been established2,3. With an influx of “cheaper” biosimilars attractive to regulators and reimbursers, it behooves rheumatologists spoiled with choice to maximize efficient use of readily accessible agents. Immunogenicity due to anti-drug antibodies (ADAb) in TNFi therapy has been shown to affect drug levels and subsequently to affect clinical response in rheumatoid arthritis (RA)4 and inflammatory bowel disease5. In turn it affects safety, inducing infusion and injection site reactions (ISR), but the issue has been less well studied in patients with PsA. Evidence from RA studies has shown that the combination of methotrexate (MTX) with TNFi reduces immunogenicity, significantly prolonging drug survival6. PsA data comparing monotherapy and combination therapy from Swedish and Consortium of Rheumatology Researchers of North America registries examining drug survival as a … Address correspondence to Dr. P. Nash, Griffith University, Medicine, PO Box 308, Sunshine Coast, Nathan, Queensland 4111, Australia. E-mail: drpnash{at}tpg.com.au
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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 | 0,004 | 0,023 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,003 | 0,009 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,027 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,011 |
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 ».