Jornal de Pesquisa em Dermatologia Clínica e Experimental

Jornal de Pesquisa em Dermatologia Clínica e Experimental
Acceso abierto

ISSN: 2155-9554

abstracto

Identificación de las personas con mayor riesgo de melanoma utilizando factores de riesgo autoevaluados

Lisa H. Williams1, Andrew R. Shors, William E. Barlow, Cam Solomon y Emily White

Objetivo: Desarrollar una puntuación de riesgo de melanoma autoevaluada para identificar a las personas con alto riesgo para la detección

Métodos: Utilizamos datos de un estudio de casos y controles de melanoma de 1997 del estado de Washington, EE. UU., donde se entrevistaron por teléfono 386 casos con melanoma cutáneo invasivo y 727 controles. Se desarrolló un modelo de predicción de regresión logística en el 75 % de los datos y se validó en el 25 % restante mediante el cálculo del área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC), una medida de precisión predictiva de 0,5 a 1 (las puntuaciones más altas indican una mejor predicción) . Se calculó una puntuación de riesgo para cada individuo y se calcularon las sensibilidades para varios límites de riesgo.

Resultados: El modelo final incluyó sexo, edad, color de cabello, densidad de pecas, número de quemaduras solares graves en la infancia y la adolescencia, número de lunares elevados en los brazos e historial de piel no melanoma. cáncer. El área bajo la curva característica operativa del receptor (AUC) fue de 0,70 (IC del 95 %: 0,64, 0,77). El grupo de riesgo del 15 % superior incluía el 50 % de los melanomas (sensibilidad del 50 %).

Conclusiones: Esta puntuación autoevaluada podría usarse como parte de un programa integral de detección de melanoma y educación pública para identificar a las personas de alto riesgo en la población general. Este estudio sugiere que puede ser posible capturar una gran proporción de melanomas mediante la detección de un pequeño grupo de alto riesgo. Se necesitan más estudios para determinar los costos, la viabilidad y los riesgos de este enfoque.

Descargo de responsabilidad: este resumen se tradujo utilizando herramientas de inteligencia artificial y aún no ha sido revisado ni verificado.
Top
https://www.olimpbase.org/1937/