06.29-07.05 临床预测模型研究顶刊快报

1、预测新发银屑病中银屑病关节炎：基于初始队列研究开发多变量预测模型  06.30  The Lancet Rheumatology

1、预测新发银屑病中银屑病关节炎：基于初始队列研究开发多变量预测模型

Predicting psoriatic arthritis in new-onset psoriasis: development of multivariable prediction models from an inception cohort study

（1）背景：银屑病关节炎在银屑病患者中被低估诊断。延迟诊断银屑病关节炎与更差预后相关，而早期干预则能改善预后。因此，我们旨在开发并内部验证两组预测模型。第一组旨在识别适合转诊风湿病的新发银屑病参与者;第二组旨在识别亚临床银屑病关节炎患者，且高风险发展为临床银屑病关节炎的患者。我们还旨在识别银屑病关节炎的预测因子。

（2）结论：递归划分结合实验室生物标志物，将参与者分为四组，使用五个因素（关节痛、疲劳、银屑病表型、高敏感C反应蛋白和银屑病疾病活动），合并银屑病关节炎的风险从1%到62%。惩罚回归模型的15年视野包含9个变量，3年视野的模型仅包含其中的一个子集。所有模型均显示良好辨别率（乐观调整曲线下面积：0.76–0.84）。