Прогностические модели для прогнозирования псориатического артрита у пациентов с псориазом: систематический обзор

Введение: Псориатический артрит — хроническая воспалительная артропатия, которая развивается у 22% пациентов с псориазом. Выявление больных с более высоким риском этого заболевания открывает для дерматологов окно возможностей для выбора терапии, способной ограничить его прогрессирование.

Цель: Систематически выявить и оценить прогностическую способность, риск систематической ошибки и качество представления моделей прогноза, разработанных для оценки риска псориатического артрита у пациентов с псориазом.

Методы: Проведен систематический поиск в Medline, Embase, Cochrane, Web of Science, на серверах препринтов и в серой литературе; поиск завершен 15 октября 2025 года. Извлечение данных проводили с использованием контрольного списка для критической оценки и извлечения данных для систематических обзоров исследований моделей прогнозирования (CHARMS). Для оценки риска систематической ошибки и качества отчетности использовали инструмент оценки риска систематической ошибки прогностических моделей (PROBAST) и инструмент прозрачной отчетности для многопараметрических моделей прогноза исхода или диагноза (TRIPOD-AI) соответственно.

Результаты: После полнотекстового отбора включены 15 исследований, в которых было представлено 490 моделей с различными предикторами. Наиболее часто использовали демографические переменные (возраст, пол, индекс массы тела), генетические маркеры (HLA-B27, HLA-B08, HLA-C*06), показатели, сообщаемые врачом и пациентом (PASI, DLQI), клинические признаки и факторы образа жизни. В девяти исследованиях применяли методы машинного обучения, такие как байесовские вероятностные методы и случайный лес, тогда как в остальных использовали традиционные статистические подходы, такие как регрессия и шкалы риска. Значение C-статистики варьировало от 0,53 до 0,99. Калибровка, где ее сообщали, была умеренной; чувствительность и специфичность представлены в семи исследованиях, часто с несогласованными порогами и форматом отчетности. Только три исследования выполнили внешнюю валидацию, при этом дискриминационная способность снизилась, что вызывает сомнения в обобщаемости.

Выводы: В будущих исследованиях следует использовать широкий набор предикторов для создания комплексных моделей, отражающих этиологию псориатического артрита, и обеспечить надлежащую отчетность и валидацию на внешних когортах, чтобы можно было оценить качество моделей.