Comparative Efficacy of Different Triage Methods for Psoriatic Arthritis: Results From a Prospective Study in a Rapid Access Clinic
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We undertook this study to identify the optimal combination of triage methods to identify psoriatic arthritis (PsA) among psoriasis patients with musculoskeletal symptoms in a rapid access clinic and to describe their outcome after 1 year. METHODS: Patients with psoriasis and no prior diagnosis of PsA were referred for assessment of their musculoskeletal symptoms. Each patient was assessed by the following 3 triage modalities: 1) assessment by an advanced practice physical therapist; 2) targeted musculoskeletal ultrasound (MSK-US); and 3) PsA screening questionnaires. The patients were then evaluated by a rheumatologist who determined the patient's disease status and classified them into the following groups: not PsA, possibly PsA, or PsA. Patients returned for a 1-year follow-up visit and were reassessed for change in their disease status. Sensitivity and specificity were calculated for each individual modality, as well as for combinations of modalities. RESULTS: A total of 203 patients with psoriasis and musculoskeletal symptoms were enrolled. The percentage of patients classified as having PsA was 8.8%, and 23.6% were converted into the possibly PsA group. There was no significant difference in the individual performance of the modalities. The highest sensitivity was seen with MSK-US (89%), and the highest specificity was found with the Psoriatic Arthritis Screening and Evaluation questionnaire (79%). The addition of MSK-US data improved the performance of the modalities. A total of 9 patients were classified into the PsA group after 1 year. All patient-reported outcome measures had significantly improved at 1 year (P < 0.001). CONCLUSION: Combining MSK-US with a screening questionnaire for PsA improved the triage of patients with suspected PsA.
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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 | 0,005 | 0,013 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».