Modelo preditivo mostra desempenho moderado para risco de recaída de psoríase

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Por Elana Gotkine HealthDay Reporter

Revisado clinicamente por Carmen Pope, editora médica sênior, B. Pharm. Última atualização em 28 de abril de 2026.

via HealthDay

TERÇA-FEIRA, 28 de abril de 2026 – Um modelo preditivo para o risco de recaída da psoríase demonstra desempenho moderado, de acordo com um estudo publicado on-line em 11 de abril na Scientific Reports.

Xiaoxue Zhang, do Segundo Hospital Afiliado da Universidade de Medicina Tradicional Chinesa de Hunan, em Changsha, China, e colegas desenvolveram e validaram um modelo de previsão de risco para recaída da psoríase em uma amostra de 504 pacientes com psoríase internados em um hospital terciário entre janeiro de 2022 e dezembro de 2024. Um total de 353 casos foram incluídos no conjunto de treinamento e 151 foram incluídos no conjunto de testes. Uma análise univariada foi usada para identificar fatores de risco independentes para recidiva da psoríase, e um modelo de predição foi desenvolvido usando análise de regressão logística.

Os pesquisadores descobriram que a taxa de recidiva da psoríase em um ano foi de 66,67% após o tratamento. Seis fatores de risco independentes foram identificados para recidiva da psoríase: índice de massa corporal, diabetes, uso de produtos biológicos, tabagismo, infecção do trato respiratório superior e medicação não padronizada; esses fatores foram todos incorporados ao modelo. Para os conjuntos de treinamento e teste, os valores da área sob a curva característica de operação do receptor foram 0,767 e 0,704, respectivamente. Discriminação moderada e boa calibração foram observadas com o modelo. O benefício líquido clinicamente significativo foi confirmado por uma análise da curva de decisão nos conjuntos de treinamento e teste.

"É necessária uma validação externa rigorosa em estudos multicêntricos independentes de grandes coortes antes de aplicar este modelo na prática clínica", escrevem os autores.

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Fonte: HealthDay

Postou : 2026-04-29 02:28

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