Challenges and Opportunities in Psoriatic Disease: An Integrated View of the Future
Notice bibliographique
Résumé
Psoriatic disease (PsD), which includes cutaneous psoriasis (PsO) and psoriatic arthritis (PsA), affects 2% of the global population, and results in the development of comorbidities that adversely affect quality of life (QOL) and physical function. Recent advances in the field have allowed for earlier diagnosis of PsD and improved clinical strategies for care, including the use of innovative pathway-specific immune-targeted therapies. Despite these advances, there is no cure for PsD. Ongoing challenges in disease management include the need for adequate treatment response, precision-based care for individual patients, and a better understanding of the interrelationship between the pathogenesis of cutaneous PsO and PsO comorbidities, including PsA. Future progress may arise from integrating clinical disciplines, harnessing artificial intelligence, using molecular dissection to map out the disease pathogenesis of PsA to identify more effective treatment strategies, and exploring the interplay between PsD and comorbidities including cardiovascular disease, obesity, and depression. These developments could lead to personalized treatment approaches and increase the efficacy of therapeutics for PsD, ultimately improving patient outcomes and QOL. This article highlights the presentation of this topic at the Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) 2024 annual meeting.
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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 | 0,009 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,008 | 0,012 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,009 | 0,016 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
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 ».