Clinical Profiling of Psoriatic Arthritis: An Observational Cross-sectional Study from Karnataka Psoriatic Arthritis Cohort
Notice bibliographique
Résumé
Background: Clinical patterns and disease activity burden of psoriatic arthritis (PsA) varies in different parts of the world.There are limited studies from the Indian subcontinent.Aims: To study the cutaneous and articular profile of PsA and describe their disease activity with validated outcome measures.Methods: Karnataka psoriatic arthritis cohort study is a multicenter, prospective, cross-sectional, observational study which included all consecutive PsA patients defined by Classification criteria for psoriatic arthritis (CASPAR) from 18 rheumatology centers.Results: A total of 549 PsA patients (M: F: 6:5), mean age 38.4 (±14) years were included.PsA preceded psoriasis in 81 (14.7%) while simultaneous onset was noted in 117 (21.5%).Plaque lesions (330 [78.8%]) and scalp (210 [49.2%]) were the most common type and site.Mild, moderate, and severe skin disease was noted in 480 (80%), 50 (9.3%),and 57 (10.6%) patients, respectively.Mean disease activity in PsA (DAPSA) was 18.8 (16.6); 100 (19.9%) were in remission.Low, moderate, and high joint disease activity was found in 145 (28.8%), 137 (27.2%), and 123 (24.5%), respectively.There was no correlation between skin and joint disease.Polyarthritis (216 [40.7%]) and oligoarthritis (202 [38.1%]) were the most frequent PsA subtypes.Those with a higher DAPSA (>28) were older (P = 0.02), had a shorter duration of psoriasis (P = 0.02) and higher psoriatic area and severity index scores (P = 0.0001).Conclusions: We report high articular disease activity in half while cutaneous disease activity was minimal in majority.
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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 | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».