Atlantoaxial Subluxation in Patients With Psoriatic Arthritis
Notice bibliographique
Résumé
OBJECTIVE: We aimed to investigate the prevalence and incidence of atlantoaxial subluxation (AAS) in psoriatic arthritis (PsA), identify associated risk factors, and describe the clinical and radiographic characteristics of affected patients. METHODS: We included individuals from our observational cohort of PsA, excluding those with a history of trauma or cervical spine surgery. We calculated prevalence and incidence of AAS, and we used descriptive statistics to summarize and compare baseline demographic and disease-related characteristics between patients with and without AAS. Additionally, we used Cox regression with time-varying covariates to identify factors linked to AAS development and performed multivariable generalized estimating equations (GEE) analysis to assess associations with AAS. RESULTS: Among 1535 patients with PsA, 34 (2.21%) were identified with AAS, including 20 at baseline and 14 during follow-up, with an incidence of 1.16 per 1000 person-years. Patients with AAS had higher rates of radiographic sacroiliitis (64.71%) and greater peripheral joint damage. Elevated erythrocyte sedimentation rate (ESR) was observed in 84.85% of cases. Cox regression identified radiographic sacroiliitis (hazard ratio [HR] 6.61, 95% CI 1.64-26.67) as the strongest predictor of AAS, whereas male sex was associated with a lower hazard (HR 0.25, 95% CI 0.07-0.89). In GEE analysis, radiographic sacroiliitis (odds ratio [OR] 3.64, 95% CI 1.61-8.24) and higher modified Steinbrocker scores (OR 1.01, 95% CI 1.00-1.02) were associated with AAS, whereas older age (OR 0.95, 95% CI 0.92-0.98) and male sex (OR 0.40, 95% CI 0.17-0.92) were associated with lower ORs. CONCLUSION: AAS is an uncommon complication in PsA strongly associated with radiographic sacroiliitis and radiographic damage in peripheral joints.
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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 | 0,001 | 0,003 |
| 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 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».