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Enregistrement W6891414332 · doi:10.3899/jrheum.2025-0314.139

Psoriatic Arthritis Before Psoriasis: Patient Characteristics and Transition Rate

2025· article· en· W6891414332 sur OpenAlexaffvenue

Notice bibliographique

RevueThe Journal of Rheumatology · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueSpondyloarthritis Studies and Treatments
Établissements canadiensKrembil FoundationUniversity Health NetworkMcGill University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPsoriasisPsoriatic arthritisIncidence (geometry)CohortProportional hazards modelRetrospective cohort studyCohort studyArthritis

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Objectives Psoriatic arthritis (PsA) is a heterogeneous inflammatory disorder affecting skin and multiple musculoskeletal domains. While cutaneous psoriasis precedes arthritis in most patients, approximately 7-15% of PsA patients are diagnosed prior to the onset of psoriasis. This statistic was identified based on UK registry data,[1] and few studies have corroborated the estimate, nor further characterized this patient subset. We aim to characterize the baseline characteristics of patients presenting with PsA prior to psoriasis, determine the incidence of psoriasis after PsA diagnosis and factors contributing to risk of psoriasis after PsA. Methods This is a retrospective analysis of prospectively collected data from the Gladman-Krembil Psoriatic Arthritis Program cohort, with an enrollment of 1689 PsA patients at the time of the study, all of whom were diagnosed with PsA and meet CASPAR criteria. Subjects with an onset of PsA preceding psoriasis at cohort entry, or those with no known psoriasis, were identified. The latter underwent a chart review to identify the time of psoriasis onset. Baseline characteristics were then compared to the rest of the cohort, who had a psoriasis onset preceding or simultaneous with PsA. A multivariate Cox regression of time-independent covariates was used to identify factors influencing the incidence of psoriasis after PsA. Results 116 total patients were identified; 29 did not have known psoriasis at cohort entry and the remainder had established PsA preceding psoriasis at cohort entry. The incidence of psoriasis following PsA is 9.2 cases per 100 person-years; however, the incidence reduced over time. Compared to PsA after psoriasis, patient with PsA before psoriasis were younger at PsA diagnosis (35.69 years vs 38.86 years, p≤0.017) (Table 1), less likely to have nail involvement (43.0% vs 65.7%, p≤0.001), more likely to have erosions (68.9% vs 51.6%, p=0.001) and more radiographic damage at presentation (Modified Steinbrocker score 4.00 vs 2.00, p≤0.001). In the multivariate Cox regression model, use of bDMARD (HR 0.24, 95% CI [0.11-0.53], p ≤0.001) or NSAIDs (HR 0.54, 95% CI [0.35-0.90], p=0.017) was associated with a lower risk of psoriasis. Male sex was associated with a higher risk of psoriasis (HR 1.67, 95% CI [1.07-2.62], p=0.024). Table 1. Baseline Characteristics at Cohort Entry of Patient Presenting with Psoriasis Before or Concurrent to Psoriatic arthritis, to Those Presenting with Psoriatic Arthritis before Psoriasis. Conclusion Patients presenting with PsA prior to onset of psoriasis are younger at PsA diagnosis and more likely to sustain joint damage. This could suggest the absence of psoriasis leads to delayed diagnosis and treatment. The use of bDMARDs or NSAIDS, but not cDMARDs was associated with reduced risk of psoriasis after PsA. [1.] Tillett W. Rheumatology 2017;56:2109-13.

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)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,006
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 enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,012

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,006
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,235
Écart entre enseignants0,229 · 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

Citations2
Publié2025
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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