Delayed diagnosis in axial spondyloarthritis—how can we do better?
Notice bibliographique
Résumé
The wide-reaching benefits of prompt diagnosis and treatment have long been demonstrated in RA [1, 2]. A ‘window of opportunity’ for treatment initiation is reflected in clinical guidelines and drives efforts to reduce iagnostic delay, for example by establishing early arthritis services. Although international guidelines have advocated prompt referral and treatment initiation in axial spondyloarthritis (axSpA) [3], this approach has been severely hampered by a number of unique challenges. A recent systematic review and metanalysis undertaken by Zhao and colleagues confirms a mean delay of 6.7 years, which did not improve when results were stratified by year of publication [4]. There is considerable evidence that an earlier diagnosis provides better outcomes for axSpA patients. A recent systematic review showed that longer delay to diagnosis was consistently associated with higher disease activity, poorer physical function, heightened anxiety and depression, and greater healthcare costs [5]. Delay is also linked to radiographic damage, which may reflect disease progression in the absence of prompt treatment. Evidence from observational studies has shown that TNF inhibitors reduce radiographic progression in AS [6], and a post hoc analysis of C‐axSpAnd, the placebo controlled trial of certolizumab pegol in non-radiographic axSpA, demonstrated that patients with longer symptom duration have a significantly reduced response to TNF inhibitors; this is true both for the ASDAS and also important patient-reported outcomes including pain, fatigue and health-related quality of life [7].
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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 | 0,016 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,004 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,007 | 0,004 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,003 |
| Communication savante | 0,008 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,022 | 0,035 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,007 |
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 ».