A Practical Guide for Assessment of Skin Burden in Patients With Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: Rheumatologists play a pivotal role in the management of patients with psoriatic arthritis (PsA). Due to time constraints during clinic visits, the skin may not receive the attention needed for optimal patient outcome. Therefore, the aim of this study was to select a set of core questions that can help rheumatologists in daily rheumatology clinical practice to identify patients with PsA with a high skin burden. METHODS: Baseline data from patients included in the Dutch South West Psoriatic Arthritis (DEPAR) cohort were used. Questions were derived from the Skindex-17 and Dermatology Life Quality Index (DLQI) questionnaires. Underlying clusters of questions were identified with an exploratory principal component analysis (PCA) with varimax rotation, after which a 2-parameter logistic model was fitted per cluster. Questions were selected based on their discrimination and difficulty. Subsequently, 2 flowcharts were made with categories of skin burden severity. Clinical considerations were specified per category. RESULTS: In total, 413 patients were included. The PCA showed 2 underlying clusters: a psychosocial domain and a domain assessing physical symptoms. We selected these 2 domains. The psychosocial domain contains 3 questions and specifies 4 categories of skin burden severity. The physical symptoms domain contains 2 questions and categorizes patients in 1 out of 3 categories. CONCLUSION: We have selected a set with a maximum of 5 questions that rheumatologists can easily implement in their consultation to assess skin burden in patients with PsA. This practical guide makes the assessment of skin burden more accessible to rheumatologists and can aid in clinical decision making.
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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 | 0,003 | 0,014 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,050 | 0,034 |
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 ».