Mortality in Psoriatic Arthritis patients, changes over time and the impact of COVID-19: Results from a multicenter Psoriatic Arthritis Registry (PsART-ID)
Notice bibliographique
Résumé
Abstract BackgroundThis study aimed to assess the mortality of PsA before and during the COVID-19 pandemic.MethodsFrom the prospective, multicenter PsART-ID (Psoriatic Arthritis Registry-International Database), patients from Turkey were analyzed by linking the registry to the Turkish Cause of Death Registry. The outcome of interest was death from any cause, pre-pandemic (since the onset of registry – March 2014- March 2020), and during the pandemic (March 2020-May 2021). The crude mortality rate and standardized mortality ratio (SMR) were determined. ResultsThere were 1216 PsA patients with a follow-up of 7500 patient-years. Overall, 46 deaths (26 males) were observed. In the pre-pandemic period, SMR for PsA vs the general population was 0.95 (0.61-1.49), being higher in males [1.56 (0.92-2.63)] than females [0.62 (0.33-1.17)]. The crude mortality rate in PsA doubled during the pandemic (pre-pandemic crude mortality rate: 5.07 vs 10.76 during the pandemic) with a higher increase in females (2.9 vs 8.72) than males (9.07 vs 14.73).Conclusion The mortality in PsA was found similar to the general population in the pre-pandemic era. The mortality rates in PsA doubled during the pandemic. Whether PsA patients have more risk of mortality than the general population due to COVID-19, needs further studies.
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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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».