Psoriasis Characteristics for the Early Detection of Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Delays in the diagnosis and treatment of psoriatic arthritis (PsA) are common. These delays contribute to impairments in quality of life and joint damage. This study aims to calculate the incidence rate of PsA over time and identify clinical features that may be used for PsA prediction in patients with psoriasis (PsO). METHODS: The study population for PsA incidence analysis included 1128 participants enrolled in the Utah Psoriasis Initiative between 2002 and 2014. Clinical evaluation and medical record review were performed to identify new cases of PsA after enrollment. To identify PsO features associated with PsA, the population was restricted to 627 participants who did not have PsA before PsO phenotyping and had been followed up for subsequent PsA diagnosis. We conducted Cox proportional hazard regressions to estimate the HR of PsA associated with PsO characteristics and other health-related features. RESULTS: < 0.001, HR 1.41). CONCLUSION: Risk of PsA increases steadily for > 60 years following PsO onset. Patient-reported history of PsO characteristics has greater predictive power than physician-measured features at enrollment visits. The characteristics identified in this study provide guidance for screening for PsA risk in patients with PsO.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».