Nail Psoriasis: Diagnosis, Assessment, Treatment Options, and Unmet Clinical Needs
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: An estimated 40-50% of patients with psoriasis (PsO) have psoriatic nail disease, which is associated with and directly contributes to a greater clinical burden and worse quality of life in these patients. In this review, we examine how recent advances in the use of new diagnostic techniques have led to improved understanding of the link between nail and musculoskeletal manifestations of psoriatic disease (PsD; e.g., enthesitis, arthritis) and we review targeted therapies for nail PsO (NP). METHODS: We performed a literature search to identify which systemic therapies approved for the treatment of PsO and/or psoriatic arthritis (PsA) have been evaluated for the treatment of NP, either as a primary or secondary outcome. A total of 1546 articles were identified on February18, 2019, and evaluated for relevance. RESULTS: We included findings from 66 articles on systemic therapies for the treatment of NP in PsD. With several scoring systems available for the evaluation of psoriatic nail disease, including varied subtypes and application of the Nail Psoriasis Area Severity Index, there was a high level of methodological heterogeneity across studies. CONCLUSION: NP is an important predictor of enthesitis, which is associated with the early stages of PsA; therefore, it is important for rheumatologists and dermatologists to accurately diagnose and treat NP to prevent nail damage and potentially delay the onset and progression of joint disease. Further research is needed to address the lack of both standardized NP scoring systems and well-defined treatment guidelines to improve management of PsD.
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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 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».