Hintergrund:
Während administrative Gesundheitsakten wie nationale Register nützliche Datenquellen sein können, um die Epidemiologie der Psoriasis zu untersuchen, enthalten sie im Allgemeinen keine Informationen über die Schwere der Erkrankung.
Ziele:
Entwicklung eines diagnostischen Modells zur Unterscheidung des Schweregrades der Psoriasis auf der Grundlage von Verwaltungsregisterdaten.
Methode:
Wir haben eine retrospektive registerbasierte Kohortenstudie unter Verwendung der dänischen Hautkohorte durchgeführt, die mit den dänischen nationalen Registern verknüpft ist. Wir haben ein diagnostisches Modell entwickelt, das eine maschinelle Lerntechnik mit Gradientenverstärkung verwendet, um mittelschwere bis schwere Psoriasis vorherzusagen. Wir haben eine interne Validierung des Modells durch Bootstrapping durchgeführt, um Optimismus zu berücksichtigen.
Ergebnisse:
Von 4016 erwachsenen Psoriasis-Patienten (55,8 % Frauen, mittleres Alter 59 Jahre), die in diese Studie eingeschlossen wurden, wurde bei 1212 (30,2 %) Patienten eine mittelschwere bis schwere Psoriasis festgestellt. Das diagnostische Vorhersagemodell ergab eine Bootstrap-korrigierte Diskriminationsleistung: c-Statistik gleich 0,73 [95% CI: 0.71-0.74]. Die interne Validierung durch Bootstrap-Korrektur zeigte mit einer c-Statistik von 0,72 keinen wesentlichen Optimismus in den Ergebnissen [95% CI: 0.70-0.74]. Eine Bootstrap-korrigierte Steigung von 1,10 [95% CI: 1.07-1.13] deutete auf eine leichte Unterversorgung hin.
Abschluss:
Basierend auf Registerdaten haben wir ein Gradienten-Boosting-Diagnosemodell entwickelt, das eine akzeptable Vorhersage für Patienten mit mittelschwerer bis schwerer Psoriasis liefert.
Schlüsselwörter:
Diagnose; Vorhersagemodell; Schuppenflechte; Schwere.
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