Screening and Referral Strategies for the Early Recognition of Psoriatic Arthritis Among Patients With Psoriasis: Results of a GRAPPA Survey
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: This study aimed to explore the experiences of dermatologists and rheumatologists in the early recognition of psoriatic arthritis (PsA) and to identify potential improvements to the current shared-care model. METHODS: A 24-question survey addressing referral strategies was constructed by the Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) project steering committee and sent to all members (n = 927). Questions addressed the use of screening tools, frequency of PsA in patients with psoriasis, therapeutic decision making, and suggestions for earlier PsA recognition and current unmet needs. RESULTS: There were 149 respondents (16.1% response rate), which included 113 rheumatologists from 37 countries and 26 dermatologists from 16 countries. Of the dermatologists, 81% use PsA-specific screening instruments. Conversely, rheumatologists reported that only 26.8% of patients referred to them from all sources had been assessed with screening tools. Although dermatologists reported that a mean of 67% of suspected PsA cases were confirmed, rheumatologists reported a mean of 47.9% of confirmed cases. Both specialties reported similar views regarding optimization of the diagnostic process and indicated that the best approach involved combining patient-reported (ie, screening tools) and physician-confirmed findings. Moreover, both specialties identified the education of primary care physicians (PCPs) and dermatologists as the greatest priority to improve PsA screening. CONCLUSION: The survey indicated the current unmet needs in the early recognition of PsA. Important areas to address include improving the use of screening instruments, increasing the education of community-based dermatologists and PCPs, and using a combination of patient-reported and physician-confirmed findings in the screening approach.
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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 | 0,003 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 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) | 0,001 | 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 ».