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Enregistrement W4414737021 · doi:10.3899/jrheum.2025-0862

Prologue: Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) 2024 Annual Meeting

2025· article· en· W4414737021 sur OpenAlexaffvenue
Dafna D. Gladman, Wilson Bautista‐Molano, Denis Poddubnyy, William Tillett, Alice B. Gottlieb

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensUniversity Health NetworkToronto Western Hospital
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriatic arthritisEnthesitisPsoriasisAlternative medicineDiseasePlaque psoriasisDactylitis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The Group for Research and Assessment of Psoriasis and Psoriatic Arthritis (GRAPPA) 2024 annual meeting was held from July 11 to July 13, 2024, in Seattle, Washington, USA, and was attended by 256 rheumatologists, dermatologists, trainees, patient research partners, patient organization representatives, industry partners, and others. The meeting featured several workshops on various topics including epidemiology, new educational initiatives, use of artificial intelligence for both education and clinical management of disease, use of magnetic resonance imaging in the diagnosis and management of psoriatic disease (PsD), and many more. Young-GRAPPA held a workshop and business meeting about their projects, and many of the young GRAPPiAns contributed as coauthors of the articles in this supplement. Debates focused on whether clinical enthesitis indices reflect true enthesitis and whether they should be discontinued, and whether musculoskeletal symptoms in PsD should be managed by dermatologists or rheumatologists. Here we provide an overview of the features of the GRAPPA 2024 annual meeting and introduce the manuscripts published together in this supplement as a meeting report.

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)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
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: Sans objet
GenreSignal candidat: Éditorial · Signal consensuel: Éditorial
Score de désaccord entre enseignants0,171
Score d'incertitude au seuil0,572

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0040,002
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0020,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,1710,105

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 Opus0,031
Tête enseignante GPT0,368
Écart entre enseignants0,337 · 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
GenreÉditorial

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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