Understanding the transition from psoriasis to psoriatic arthritis: the role of targeted therapy
Notice bibliographique
Résumé
Most individuals who develop psoriatic arthritis (PsA) first present with psoriasis (PsC), often years before musculoskeletal symptoms emerge. Progression from PsC to PsA is multifactorial, shaped by genetic and environmental influences, and may involve at-risk stages and subclinical stages before culminating in clinically overt arthritis. Consistently identified risk factors include greater PsC severity, nail involvement, arthralgia, and elevated body mass index. In this Viewpoint, we review and critically appraise current evidence on PsC-to-PsA transition, focusing on how the mechanism of action of biologic disease-modifying antirheumatic drugs may influence this trajectory. Emerging data suggest that therapies targeting the interleukin (IL)-23/IL-17 axis may provide greater protection against PsA development than tumour necrosis factor inhibitors, underscoring the central role of this pathway in psoriatic disease pathogenesis. However, existing studies are limited by confounding, protopathic bias, and heterogeneous cohorts. By integrating mechanistic insights with clinical data, we emphasise the urgent need for rigorously designed multinational randomised controlled trials to determine whether, and how, biologic therapy can modify the natural history of psoriatic disease.
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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 | 0,005 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».