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Enregistrement W4413878337 · doi:10.3899/jrheum.2025-0237

Managing Musculoskeletal Symptoms in Patients With Psoriasis: Who Should Be in the Driver’s Seat?

2025· article· en· W4413878337 sur OpenAlexvenueno aff
Karen Briner, Pamela Díaz, Fabian Proft, L. Savage

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicinePsoriatic arthritisPsoriasisRheumatologyMultidisciplinary approachHealth careDermatologyPhysical therapyInternal medicineIntensive care medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) 2024 annual meeting included a lively debate regarding the optimal management of musculoskeletal (MSK) symptoms in patients with psoriasis (PsO) at risk of or with early psoriatic arthritis (PsA). Drs. Fabian Proft and Laura Savage presented comprehensive, evidence-based retrospective arguments from the perspectives of rheumatology and dermatology. Proft advocated for rheumatologists to lead PsA management by highlighting the specialized training that allows rheumatologists to identify inflammatory diseases and use advanced imaging techniques to differentiate PsA from mechanical MSK conditions. In contrast, Savage emphasized the pivotal role of dermatologists, who often serve as the first healthcare providers (HCPs) to encounter emergent PsA in their patients with PsO. Dermatologists are increasingly aware of the importance of early detection and timely intervention, as well as of the new data that support the concept of "treating to intercept" in patients at risk of transition from PsO to PsA. Both experts highlighted systemic barriers hindering collaborative care and underscored the necessity of patient-centered approaches that effectively address skin and joint manifestations. This article summarizes the insightful debate, reinforcing the importance of a multidisciplinary approach to optimize patient outcomes with PsA.

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)0,013
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,046
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,013
Score d'incertitude au seuil0,067

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0130,046
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,004
Communication savante0,0050,012
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0090,015
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0040,001

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.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,267
Écart entre enseignants0,258 · 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'étudeSans objet
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'admission1
Résumé présentoui

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