Deciphering difficult-to-treat psoriatic arthritis (D2T-PsA): a GRAPPA perspective from an international survey of healthcare professionals
Notice bibliographique
Résumé
Objectives: This study contributes to the Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA)'s effort to define 'difficult-to-treat' PsA (D2T-PsA), leveraging insights of healthcare professionals who are GRAPPA members. The primary objective is to inform GRAPPA's D2T PsA project, ensuring the consensus definition reflects clinical experience and expertise. Methods: An online survey was conducted among GRAPPA's healthcare professionals managing PsA patients. The survey covered demographic details, structured questions, and open-ended queries to gather comprehensive insights into the experts' viewpoints. Results: About 223 physicians completed the survey, comprising 179 (80.2%) rheumatologists and 40 (17.9%) dermatologists. The majority, 184 (82.5%), favoured establishing distinct definitions for D2T-PsA and complex-to-manage PsA (C2M-PsA). Furthermore, 202 (90.5%) supported a definition that includes objective inflammation signs (clinical, laboratory, imaging, among others). However, opinions varied on the criteria for prior treatment failures, with most (93, 41.7%) favouring a definition that includes at least one conventional synthetic disease-modifying anti-rheumatic drug and two or more biological- or targeted-synthetic-DMARDs with different mechanisms of action. Conclusion: The survey reveals a majority opinion among GRAPPA experts favouring the differentiation between D2T-PsA and C2M-PsA, and the inclusion of objective inflammatory markers in these definitions. However, there is less than 50% agreement on the specific treatment failure criteria, particularly regarding the number of therapies needed to classify PsA as D2T. These findings suggest a need for continued discussion to reach a more unified approach in defining D2T-PsA, reflecting the complexity of the condition.
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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 | 0,000 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,000 |
| 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 ».