Evaluating the Body Roundness Index as a Novel Digital Biomarker for Psoriasis Risk Prediction: Cross-Sectional Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Psoriasis is a chronic inflammatory skin disorder that has been increasingly linked to metabolic imbalances, particularly obesity. Conventional anthropometric indicators such as BMI and waist circumference (WC) may not sufficiently capture body fat distribution or reflect metabolic risk. The body roundness index (BRI), which integrates both height and waist measurements, has emerged as a potentially superior metric, though its relevance to psoriasis risk remains underexplored. Objective: This study aimed to investigate the use of BRI as a digital biomarker for assessing psoriasis risk and to compare its predictive strength against BMI and WC across various demographic and metabolic subgroups using data from a nationally representative sample. Methods: A cross-sectional analysis was conducted using data from 13,798 adults aged 20 to 59 years who participated in the National Health and Nutrition Examination Survey between 2003 and 2006 as well as between 2009 and 2014. Psoriasis status was self-reported. Anthropometric measures (BRI, BMI, and WC) were calculated from standardized physical assessments. Weighted multivariable logistic regression models and restricted cubic spline analyses were used to examine associations while adjusting for demographic, metabolic, and lifestyle variables. A nomogram was constructed to quantify the relative predictive contributions of each metric. Results: BRI exhibited a strong linear association with psoriasis risk (odds ratio [OR] 1.11 per unit increase, 95% CI 1.05-1.17; P<.001), outperforming BMI (OR 1.03) and WC (OR 1.01). Tertile analysis revealed a 1.73-fold increased risk of psoriasis in the highest BRI group (P=.003). Subgroup analyses confirmed consistent associations across age, sex, race or ethnicity, and metabolic status (P for interaction >.05). The nomogram highlighted BRI as the most influential predictor, indicated by its broad scoring range. Conclusions: BRI shows stronger and more consistent associations with psoriasis risk than BMI or WC, supporting its potential role as a digital biomarker for early risk stratification. Incorporating BRI into clinical decision-making tools may enhance personalized approaches to psoriasis prevention and management.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,006 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».