Notice bibliographique
Résumé
PURPOSE OF REVIEW: Psoriasis, a chronic skin condition, characterized by scaly erythematous plaques, is prevalent in around 2% of the population. Around 25% of psoriasis patients have psoriatic arthritis (PsA), an inflammatory musculoskeletal disease that often leads to progressive joint damage and disability. Psoriatic diseases (PsD) encompassing psoriasis and PsA, are often associated with pathophysiologically related conditions like uveitis and inflammatory bowel disease as well as comorbidities such as cardiovascular disease. Due to the heterogeneous nature of PsD, diagnosis and treatment is a challenge. Biomarkers can objectively measure variables, such as disease state, disease progress, and treatment outcomes, thus offering the possibility for better management of disease. This review focuses on some of the biomarker research that was carried out in PsD in the past year. RECENT FINDINGS: Diverse biomarker types ranging from SNPs, mRNA, proteins, metabolites and immune cell profiles have been categorized as per the Biomarkers, EndpointS and other Tools (BEST) resource developed by the FDA/NIH. Some of the latest research has focused on multiomic assays and these along with advanced bioinformatic tools can help in better disease management. SUMMARY: Recent developments in PsA biomarker research show promise in identifying markers that can help in diagnosis, assess disease activity and predict treatment response. However, most studies are in the early discovery and verification state. Large-scale studies to replicate findings and develop and validate predictive algorithms are required.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 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) | 0,005 | 0,002 |
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 ».