Impact of clinical domains other than arthritis on composite outcomes in psoriatic arthritis: comparison of treatment effects in the SEAM-PsA trial
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We used the Study of Etanercept And Methotrexate in Combination or as Monotherapy in Subjects with Psoriatic Arthritis (SEAM-PsA) data set to examine the impact of presence of enthesitis, dactylitis, nail disease and/or psoriasis on treatment response in patients with early psoriatic arthritis (PsA). METHODS: This post hoc analysis evaluated the effect of baseline Spondyloarthritis Research Consortium of Canada (SPARCC) Enthesitis Index (EI), Leeds Enthesitis Index (LEI), Leeds Dactylitis Index (LDI), modified Nail Psoriasis Severity Index (mNAPSI) scores and body surface area (BSA) on composite outcomes of minimal disease activity (MDA) responses, Psoriatic Arthritis Disease Activity Score (PASDAS) low disease activity (LDA), PASDAS changes and Good Responses and Disease Activity Index for Psoriatic Arthritis (DAPSA) scores at Week 24. RESULTS: Overall, 851 patients completed the SEAM-PsA trial and were included in the analysis. Baseline enthesitis (SPARCC EI>0 vs SPARCC EI=0 or LEI>0 vs LEI=0) was not associated with improved outcomes. Baseline dactylitis (LDI>0 vs LDI=0) was positively associated with improved MDA (OR: 1.4, p=0.0457), PASDAS LDA (OR: 1.8, p=0.0014) and Good Responses (OR: 1.6, p=0.0101) and greater reductions in PASDAS (estimate: -0.9, p<0.0001) and DAPSA scores (estimate: -3.8, p=0.0155) at Week 24. Similarly, baseline nail disease (mNAPSI >1 vs mNAPSI≤1) was positively associated with improved MDA (OR: 1.8, p=0.0233) and PASDAS LDA (OR: 1.8, p=0.0168) responses and greater reduction in PASDAS (estimate: -0.7, p=0.0005) at Week 24. CONCLUSIONS: Results from our analysis suggest that presence of dactylitis and nail disease, but not enthesitis, are associated with improved outcomes in patients with early PsA who were treated with methotrexate and/or etanercept.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».