Understanding the Psoriasis Phenotype Associated With Psoriatic Arthritis Using the PURE-4 Questionnaire: Insights From Spanish Real-World Settings
Notice bibliographique
Résumé
Objective To describe the psoriatic phenotype associated with psoriatic arthritis (PsA). Methods Based on the previously published 4-item Psoriatic Arthritis Uncluttered Screening Evaluation (PURE-4) validation study, this work aims to describe the sociodemographic and clinical characteristics, as well as the PURE-4 questionnaire outcomes, of patients with psoriasis (PsO) who completed the study. It compares those diagnosed with PsA during the study to those with PsO only. The variables compared were age, sex, time since diagnosis of PsO, PsO location, PsO treatment, Psoriasis Area and Severity Index (PASI), and Dermatology Life Quality Index (DLQI). Results The study included 253 patients with PsO, from whom 46 developed PsA (28 [60.9%] male; mean age 48.9 [11.1] years) during the study. At baseline, patients who developed PsA had more involvement of PsO in the neck (13% vs 3.4%, P < 0.01), knees (71.4% vs 50%, P = 0.02), hands (40% vs 17.7%, P < 0.01), and feet (22.9% vs 9.8%, P = 0.03) as well as high-impact areas. PASI (8.7 [SD 5.6] vs 6.8 [SD 5.0], P = 0.03) and DLQI (9.9 [SD 6.9] vs 7.6 [SD 6.7], P = 0.09) values were higher among patients with PsA. Peripheral joint pain with swelling (item 4) was the most prevalent item of PURE-4 among patients with PsA, ranging from 67.6% (vs 47.1%; P = 0.03) in Assessment I to 91.7% (vs 45.4%; P < 0.01) in Assessment II. Conclusion Greater PsO involvement in neck, knees, hands, and feet as well as in high-impact areas of patients who developed PsA provides additional information on the arthritogenic phenotype of PsO in our study population compared to locations generally linked to arthritis risk, such as the nails or scalp.
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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 | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».