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Enregistrement W4416862694 · doi:10.3899/jrheum.2025-0756

Impact Profiles in Psoriatic Arthritis: An Exploratory Latent Class Analysis of the Assessment of SpondyloArthritis International Society Health Index

2025· article· en· W4416862694 sur OpenAlexvenueno aff
Rubén Queiró, Isla Morante

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésLatent class modelExploratory analysisPsoriatic arthritisIndex (typography)MEDLINEHealth assessmentAxial spondyloarthritisPublic health

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objective We aimed to identify and characterize distinct subgroups of patients with psoriatic arthritis (PsA) based on their responses to the Assessment of SpondyloArthritis international Society Health Index (ASAS HI), using latent class analysis (LCA). Methods We performed an exploratory LCA on 17 dichotomous ASAS HI items in a cohort of patients with PsA (n = 90). Model adequacy was evaluated by log-likelihood, Akaike information criterion (AIC), Bayesian information criterion (BIC), entropy, and average posterior probabilities (AvePP). Clinical measures (Psoriatic Arthritis Impact of Disease [PsAID], Disease Activity Index for Psoriatic Arthritis [DAPSA], tender/swollen joint counts, treatment) were compared across classes. Sensitivity analyses with 3 to 4 classes assessed robustness. Results A 6-class solution was retained, ordered from class 0 (lowest impact) to class 5 (highest impact). Mean ASAS HI ranged from 1.2 in class 0 to 11.6 in class 5, with parallel increases in PsAID and DAPSA. Conditional probabilities revealed distinct profiles: class 0 had minimal impairment, classes 1-2 showed predominantly physical function limitations of mild to moderate severity, class 3 combined physical and emotional function burden, class 4 was characterized by dominant participation and social impact, and class 5 displayed severe multidimensional impairment. All classes had AvePP > 0.86. Sensitivity analyses with K = 3 and K = 4 reproduced the same gradient of impact but provided less granular separation. Conclusion LCA of the ASAS HI identified 6 clinically meaningful health impact profiles in PsA. These findings support the use of the ASAS HI as a multidimensional tool capable of capturing diverse patient experiences and may help inform individualized management strategies in 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)0,023
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,033
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 enseignants0,023
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0230,033
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,004
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,001
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0010,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0030,000

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 Opus0,016
Tête enseignante GPT0,338
Écart entre enseignants0,322 · 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'admission1
Résumé présentoui

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