MétaCan
Menu
← Retour à la cohorte
Enregistrement W4307855984 · doi:10.3899/jrheum.220311

Management of Dactylitis in Patients With Psoriatic Arthritis: An Updated Literature Review Informing the 2021 GRAPPA Treatment Recommendations

2022· review· en· W4307855984 sur OpenAlexaffvenue
Penélope Esther Palominos, Daniel G. Fernández‐Ávila, Laura C. Coates, Adewale Adebajo, A. Nzeusseu Toukap, Ahmed Abogamal, Ari Polachek, Arno W. R. van Kuijk, Francesco Caso, Gabriele De Marco, Gurjit S. Kaeley, Ingrid Steinkoenig, Jeffrey Chau, Marie Feletar, Marijn Vis, Ori Elkayam, Philipp Sewerin, Salvatore D’Angelo, Sibel Zehra Aydın, Waleed AlShehhi, Philip Helliwell

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2022
Typereview
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensOttawa HospitalUniversity of Ottawa
Organismes subventionnairesNational Institute for Health and Care ResearchCelgeneSanofiAmgenPfizerEli Lilly and Company
Mots-clésDactylitisMedicinePsoriatic arthritisClinical trialMEDLINEPsoriasisRandomized controlled trialCochrane LibraryEnthesitisInternal medicinePhysical therapyIntensive care medicineDermatology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

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.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,007
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,024
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Revue systématique · Signal consensuel: Revue systématique
GenreSignal candidat: Synthèse · Signal consensuel: Synthèse
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,037

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0070,024
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0040,003
Bibliométrie0,0130,011
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0030,003
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0020,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,302
Écart entre enseignants0,283 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeRevue systématique
Domainenon disponible
GenreSynthèse

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations10
Publié2022
Routes d'admission2
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même revueThe Journal of Rheumatology→Même sujetSpondyloarthritis Studies and Treatments→Travaux en français237 207→