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Machine learning model for predicting outcomes of biologic therapy in psoriasis - 01/06/23

Doi : 10.1016/j.jaad.2022.12.046 
Amy X. Du, MD a, , Zarqa Ali, MD b, Kawa K. Ajgeiy, MD c, Maiken G. Dalager, MD d, Tomas N. Dam, MD e, Alexander Egeberg, MD b, Christoffer V.S. Nissen, MD b, Lone Skov, MD f, Simon Francis Thomsen, MD b, Sepideh Emam, PhD g, , Robert Gniadecki, MD a,
a Division of Dermatology, Department of Medicine, Faculty of Medicine & Dentistry, University of Alberta, Edmonton, Canada 
b Department of Dermatology, Bispebjerg Hospital, University of Copenhagen, Copenhagen, Denmark 
c Department of Dermatology, Odense University Hospital, Odense, Denmark 
d Department of Dermatology, Aalborg University Hospital, North Jutland, Denmark 
e Skin and Laser Clinic, Nykobing Falster, Denmark 
f Department of Dermatology and Allergy, Herlev and Gentofte Hospital, University of Copenhagen, Hellerup, Denmark 
g Information Services and Technology, University of Alberta, Edmonton, Alberta, Canada 

Correspondence to: Amy X. Du, MD, Division of Dermatology, University of Alberta, 8-112 Clinical Science Building, 11350-83 Ave, Edmonton, AB, T6G 2G3, CanadaDivision of DermatologyUniversity of Alberta8-112 Clinical Science Building11350-83 AveEdmontonABT6G 2G3Canada

Key words : artificial intelligence, biologics, drug survival, machine learning, psoriasis, therapy



 Funding sources: This study was funded by a start-up grant from the Department of Medicine, University of Alberta to RG. AXD was supported by summer studentships from Alberta Innovates and the Canadian Association of Psoriasis Patients.
 IRB approval status: Not applicable.
 Previous Publication: Data from this study has been uploaded as pre-print to medRxiv.
 Reprints not available from the authors.


© 2023  American Academy of Dermatology, Inc.. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
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Vol 88 - N° 6

P. 1364-1367 - juin 2023 Retour au numéro
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