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Enregistrement W4411884404 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.workshop3e_02

Exploring Weight Trends in Psoriatic Arthritis: Unraveling Effects of Drugs

2025· article· en· W4411884404 sur OpenAlexaffvenue
Pankti Mehta, Fadi Kharouf, V. Carrizo Abarza, Denis Poddubnyy, Dafna Gladman, Vinod Chandran

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineImmunology and Microbiology
ThématiquePsoriasis: Treatment and Pathogenesis
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western HospitalKrembil FoundationUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineApremilastPsoriatic arthritisInternal medicineCohortTofacitinibWeight changePsoriasisWeight lossWeight gainArthritisObesityBody weightDermatologyRheumatoid arthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives We aimed to study the change in weight with the use of csDMARDs, biologic (b) DMARDs, Janus kinase inhibitors (JAKi), and apremilast and factors affecting weight in psoriatic arthritis (PsA). Methods Patients receiving NSAIDs or no medications, conventional synthetic (cs)DMARDs only (with or without NSAIDs), TNFi as the first biologic, Interleukin (IL)-12/23i, IL17i, IL23i, JAKi, and apremilast with 2 or more weight readings over follow-up were identified from the database of a large cohort. The change in the trend of weight gain before and after was studied by adjusting for age, sex, disease duration, comorbidities, disease activity (Psoriasis Area and Severity Index [PASI] and swollen joint count [SJC]), line of treatment, and smoking using linear mixed-effect modeling for those with 2 weight readings available before and after starting the drug. Factors affecting weight over time for the cohort were studied using another linear mixed model adjusting for the above factors along with baseline weight and all drugs received. Results A total of 1754 patients were included with 473 patients on NSAIDs or no medications, 571 on csDMARDs, 702 on bDMARDs, 42 on JAKi, and 70 on apremilast. The age at baseline, onset of psoriasis, and PsA were lower in the bDMARD group. Baseline weight, proportion with hypertension, PASI, and DAPSA scores were higher in the apremilast group. The proportion with HLA-C6 was the highest in the NSAIDs or no medication group. On change point analysis comparing the mean weight slopes before and after medication use, significant weight loss was observed with IL17i (p<0.001), IL23i (p=0.002), and csDMARDs (p<0.001) whereas the weight change was not significant with TNFi, IL12/23i, and apremilast. However, a trend toward weight gain was observed with TNFi and weight loss with apremilast (Figure 1). When factors influencing weight were compared across the cohort, weight gain was observed with TNFi, longer duration of follow-up, higher baseline weight, hypertension, and male sex. The use of apremilast, older age, and diabetes mellitus were associated with weight loss. Conclusion Significant weight loss was observed after initiation of IL17i, IL23i, and csDMARDs in PsA as compared to weight before initiation of these drugs. However, when overall effects on weight were studied, the use of TNFi was associated with weight gain whereas apremilast was associated with weight loss.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,004
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,011
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,008
Score d'incertitude au seuil0,019

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0040,011
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,002
Bibliométrie0,0020,003
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,000

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.

Tête enseignante Opus0,017
Tête enseignante GPT0,237
Écart entre enseignants0,219 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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