Reliability and Sensitivity of a New Simple Screening Test (TUPAST) in Psoriatic Arthritis Including Axial Involvement: Methodological Study
Notice bibliographique
Résumé
Objective: Early detection of psoriatic arthritis (PsA) can prevent destruction and functional disabilities. Dermatologists play an important role in the early diagnosis and treatment of PsA. The aim of the study was to develop a practical questionnaire that does not take long time for early diagnosis of PsA and for not to overlook axial involvement. Material and Methods: This was a prospective study including 200 psoriasis patients. Turkish Psoriatic Arthritis Screening Tool (TUPAST) questions were designed in a simple and plain language that the patients could easily understand. Patients were asked to answer these 6 questions and the well-known questionnaire Toronto Psoriatic Arthritis Screening 2 (ToPAS 2) synchronously. Results: ROC analysis was performed to determine the cut-off value of TUPAST, and the cut-off value was determined as 3. The sensitivity of the cut-off value was calculated as 54.32% and the specificity as 90.68%. The cut-off value obtained for ToPAS 2 was 8 and its sensitivity was 79%, and specificity was 55% in our patient population. There was a significant difference between two tests in terms of time spent for answering questions (TUPAST-0.5 minute, ToPAS 2-3.6 minute) (p<0.05). Conclusion: PsA screening by dermatologist can be the first step in diagnosis of joint involvement in psoriasis. Due to the heavy patient traffic of dermatology outpatient clinics, we need tests that do not take much time. TUPAST is a simple and time saving screening test that takes only 30 seconds to answer and can be used in prediagnosis of PsA.
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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 | 0,026 | 0,059 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».