{ "abstract": "Introdução: A pré-eclâmpsia (PE) é uma síndrome hipertensiva gestacional associada a inflamação sistêmica, disfunção endotelial, ativação plaquetária e alterações da resposta imune materna. Índices derivados do hemograma integram informações de neutrófilos, linfócitos, monócitos e plaquetas, podendo refletir alterações celulares precoces da PE e representar marcadores acessíveis para estratificação de risco. Objetivo: Desenvolver e validar um modelo preditivo para PE entre 12 e 19 semanas, usando variáveis clínicas e índices laboratoriais de rotina em gestantes de alto risco. Métodos: Estudo prospectivo da coorte ECLIPSE-Brazil, com gestantes de alto risco para PE acompanhadas em maternidade pública de referência. O desfecho foi a ocorrência de PE durante a gestação. Foram avaliadas variáveis clínicas e índices laboratoriais entre 12 e 19 semanas: razão neutrófilo-linfócito (NLR), razão neutrófilo-linfócito derivada (dNLR), razão monócito-linfócito (MLR), razão plaqueta-linfócito (PLR), índice imunoinflamatório sistêmico (SII), índice de resposta inflamatória sistêmica (SIRI), índice agregado de inflamação sistêmica (AISI) e índice aspartato aminotransferase-plaquetas (APRI). Modelos preditivos foram desenvolvidos por regressão logística e extreme gradient boosting (XGBoost), com refinamento para modelo parcimonioso. A validação interna foi realizada por bootstrap com 2.000 reamostragens e correção de otimismo. O desempenho foi avaliado por discriminação, calibração, análise de curva de decisão e interpretabilidade por SHAP. Resultados: Entre 165 gestantes com desfecho definido e dados completos para o modelo final, 45 (27,3%) desenvolveram PE. Nas análises univariadas, o IMC foi maior entre as gestantes que desenvolveram PE, enquanto os índices laboratoriais isolados não diferiram significativamente entre os grupos. Após avaliação de redundância, refinamento dos preditores e validação interna, o modelo final XGBoost reteve IMC, APRI, PLR, SIRI e MLR. O modelo apresentou desempenho superior ao da regressão logística, com AUC corrigida por otimismo de 0,77 (95% IC: 0,70–0,82), em comparação a 0,57 (95% IC: 0,48–0,64). No ponto de corte de Youden, apresentou acurácia de 0,73, sensibilidade de 0,62 e especificidade de 0,77. A calibração foi adequada. A análise de curva de decisão indicou benefício clínico líquido, sugerindo que o modelo pode auxiliar na identificação de gestantes que se beneficiariam de vigilância intensiva, conforme o limiar de risco. A análise SHAP confirmou contribuição relevante dos preditores retidos no modelo. Discussão: Os achados sugerem que o risco precoce de PE é melhor capturado por assinatura multivariada composta por IMC, APRI e índices derivados do hemograma do que por marcadores isolados. A presença de PLR, MLR e SIRI reforça a participação de componentes celulares da resposta inflamatória sistêmica, enquanto o APRI agrega informação plaquetária e bioquímica de rotina. Conclusão: Um modelo XGBoost combinando IMC, APRI, PLR, SIRI e MLR apresentou desempenho moderado, calibração adequada e benefício clínico potencial para predição de PE entre 12 e 19 semanas. Os resultados apoiam o uso de índices derivados do hemograma e exames laboratoriais de rotina em estratégias acessíveis de estratificação precoce de risco, embora validação externa seja necessária antes da aplicação clínica.", "abstract_shown": true, "affiliations": [ "Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG), Faculdade de Farmácia, Departamento de Análises Clínicas e Toxicológicas, Belo Horizonte, MG, Brasil", "Universidade Federal de São João del-Rei (UFSJ), Campus Centro Oeste Dona Lindu, Divinópolis São João del-Rei, MG, Brasil" ], "article_type": null, "arxiv": null, "author_total": 13, "authors": [ { "affs": [ 0 ], "name": "Jesiel Francisco Jesus Fernandes Martins LIMA" }, { "affs": [ 0 ], "name": "Ana Luísa Torres TAVARES" }, { "affs": [ 0 ], "name": "Luiz Fernando Pinheiro RAMOS" }, { "affs": [ 0 ], "name": "Aislander Junio SILVA" }, { "affs": [ 0 ], "name": "Júlia Zanon PEREIRA" }, { "affs": [ 0 ], "name": "Maria Clara Santos Pereira SILVA" }, { "affs": [ 0 ], "name": "Marisa Camargos BARBOSA" }, { "affs": [ 0 ], "name": "André Barros FERREIRA" }, { "affs": [ 0 ], "name": "Isabel Kiyoko Morris FREITAS" }, { "affs": [ 0 ], "name": "Luci Sant'ana DUSSE" }, { "affs": [ 0 ], "name": "Lara Carvalho GODOI" }, { "affs": [ 1 ], "name": "Melina BARROS-PINHEIRO" }, { "affs": [ 0 ], "name": "Patrícia Nessralla ALPOIM" } ], "bibtex": "https://research.draconitic.com/paper/8yse9dyspxjq0.bib", "cited_by": 0, "doi": "10.1016/j.htct.2026.106788", "fulltext_url": "http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2531137926005353", "id": "8yse9dyspxjq0", "issns": [ "2531-1379", "2531-1387" ], "landing_url": "https://doi.org/10.1016/j.htct.2026.106788", "language": "en", "licence": "CC-BY", "licence_label": "CC BY", "licence_source": "journal", "licence_url": "https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/", "metadata_licence": null, "native_subjects": [ [ "lcc", "RC633-647.5" ], [ "openalex", "2729|Pregnancy and preeclampsia studies" ] ], "openalex": "W7223083537", "pdf_url": "https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S2531137926005353/pdf", "pmcid": null, "pmid": null, "published": "2026-10-23", "publisher": "Elsevier", "ris": "https://research.draconitic.com/paper/8yse9dyspxjq0.ris", "sources": [ { "first_seen": "2026-10-30T13:43:21Z", "native_id": "d35e84b918154a69abd805aa9fedf78f", "source": "doaj", "url": "https://doi.org/10.1016/j.htct.2026.106788" } ], "subjects": [ { "field": "medicine", "origin": "openalex:2729|Pregnancy and preeclampsia studies", "subfield": "reproductive-child" } ], "title": "ÍNDICES DERIVADOS DO HEMOGRAMA E APRI EM MODELO PREDITIVO PARA PRÉ-ECLÂMPSIA: ESTUDO ECLIPSE-BRASIL", "title_text": "ÍNDICES DERIVADOS DO HEMOGRAMA E APRI EM MODELO PREDITIVO PARA PRÉ-ECLÂMPSIA: ESTUDO ECLIPSE-BRASIL", "type": "peer-reviewed", "updated_at": "2026-10-30T13:43:21Z", "url": "https://research.draconitic.com/paper/8yse9dyspxjq0", "venue": "Hematology, Transfusion and Cell Therapy", "versions": [] }