Management of Dactylitis in Patients With Psoriatic Arthritis: An Updated Literature Review Informing the 2021 GRAPPA Treatment Recommendations
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This literature review aimed to identify the most efficacious current interventions for dactylitis and provide up-to-date scientific evidence to support the 2021 Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) recommendations on the management of psoriatic arthritis. METHODS: Original articles published from 2013 to 2020, registered in MEDLINE, Embase, and Cochrane Library, describing interventional trials and reporting dactylitis-related outcomes were included. The 20 members of the GRAPPA dactylitis group were divided into 9 subgroups according to treatment, and members of each group independently extracted data from articles/abstracts corresponding to their group by using a standardized data extraction form. RESULTS: Forty-nine publications were analyzed, representing 40 randomized clinical trials (RCTs) and including 16,752 patients. Dactylitis was assessed as a secondary outcome in 97.5% of these trials and more than 40% of RCTs did not employ a specific dactylitis measure or instrument. CONCLUSION: The emergence of agents with novel mechanisms of action in recent years, such as interleukin 17 (IL-17), IL-12/23, IL-23, and Janus kinase inhibitors, has significantly expanded the available treatment options for dactylitis. This article points out the lack of consensus regarding dactylitis assessment and the paucity of data concerning the effect of local steroid injections, nonsteroidal antiinflammatory drugs, and conventional disease-modifying antirheumatic drugs. Clinical trials evaluating the effect of these traditional and low-cost medications used to treat dactylitis should be encouraged.
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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 | 0,007 | 0,024 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,004 | 0,003 |
| Bibliométrie | 0,013 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,003 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 ».