Psoriatic arthritis phenotype clusters and their association with treatment response: a real-world longitudinal cohort study from the psoriatic arthritis research consortium
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVES: To identify phenotype clusters and their trajectories in psoriatic arthritis (PsA) and examine the association of the clusters with treatment response in a real-world setting. METHODS: In the multicentre PsA Research Consortium (PARC) study, we applied factor analysis of mixed data to reduce dimensionality and collinearity, followed by hierarchical clustering on principal components. We then evaluated the transition of PsA clusters and their response to new immunomodulatory therapy and tumour necrosis factor inhibitor (TNFi). RESULTS: Among 627 patients with PsA, three clusters were identified: mild PsA and psoriasis only (PsO) (Cluster 1, 47.4%), severe PsA and mild PsO (Cluster 2, 34.3%) and severe PsA and severe PsO (Cluster 3, 18.3%). Among 339 patients starting or changing, significant differences in response were observed (mean follow-up of 0.7 years, SD 0.8), with Cluster 3 showing the largest improvements in cDAPSA and PsAID. No differences were found among those starting TNFi (n=218). cDAPSA remission and PsAID patient acceptable symptom state were achieved in 10% and 54%, respectively. Clusters remained stable over time despite treatment changes, though some transitions occurred, notably from Cluster 3 to milder clusters. CONCLUSION: Data-driven clusters with distinct therapy responses identified in this real-world study highlight the extensive heterogeneity in PsA and the central role of psoriasis and musculoskeletal severity in treatment outcomes. Concurrently, these findings underscore the need for better outcome measures, particularly for individuals with lower disease activity.
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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 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».