Psoriatic Arthritis Screening: A Systematic Review, Meta-Analysis, and Economic Evaluation
Notice bibliographique
Résumé
Psoriatic arthritis (PsA) is an autoimmune disease that affects the skin and the musculoskeletal system. It causes joint damage and psoriasis of the skin. Untreated disease is usually related to a delayed diagnosis and has been associated with physical disability and high treatment costs later on. Although expensive biologic therapy has proven to slow disease progression and improve health outcomes, rheumatologists have suggested initiating treatment with less expensive Disease Modifying Anti-Rheumatic Drugs (DMARDs). Identifying early PsA is expected to improve health outcomes through early treatment with DMARDs. It is also expected to reduce the proportion of severe disease and biologic treatment. Given that the prevalence of PsA among psoriasis patients is relatively high, dermatologists are well-positioned to screen for arthritis symptoms with already validated self-administered screening questionnaires for patients with psoriasis. The goal of this thesis is to systematically review the characteristics and accuracy estimates of the validated PsA screening tools (chapter 2). It also seeks to evaluate the cost-effectiveness of implementing a PsA screening program in Canada relative to the current practice where psoriasis patients are not systematically screened (chapter 3). The National Institute of Health Research is currently developing a randomized controlled trial for PsA screening in the United Kingdom that will inform the cost-effectiveness model presented in this thesis.
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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 | 0,020 | 0,067 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,011 | 0,023 |
| Bibliométrie | 0,006 | 0,008 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 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 ».