A Survey of Nurse Practitioner and Physician Assistant Advanced Practice Providers Uncovers a Need for Precision Medicine in Psoriasis Management
Notice bibliographique
Résumé
Objective The arrival of biologics has considerably improved the treatment of psoriasis and psoriatic arthritis; however, it can be difficult to identify which biologic(s) a patient will respond to without undergoing a trial-and-error approach. The current survey was designed to investigate biologic switching in the clinic and whether a biomarker test would assist in selecting the appropriate treatment for patients and improve psoriasis management. Methods A survey of 157 nurse practitioner and physician assistant (NP/PA) advanced practice providers was conducted to assess (1) the frequency of biologic switching and (2) the perceived clinical utility of a biomarker test that stratifies psoriasis patients to predict biologic response. Results More than half of advanced practice providers (55%) indicated that psoriasis patients require at least two different biologics to achieve an adequate response to treatment, with 59% of respondents specifying that 10% to 30% of their patients switch biologics the first year of treatment. Ninety-six percent of respondents indicated that a biomarker test would likely improve their practice, with the majority of participants (84%) suggesting a biomarker test could improve their ability to determine the most appropriate therapy for their patients. Ninety-one percent indicated they would use a biomarker test (Mind.Px, Mindera Health, San Diego, California), and 63% said they would perform the test in their office. Conclusions A biomarker test may help shift psoriasis management from a trial-and-error approach to precision care, thereby reducing the time to effective treatment and improving patient outcomes.
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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 | 0,005 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».