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J-GLOBAL ID：202102245358073485   整理番号：21A0097555

入院患者脳卒中リハビリテーション:機械学習アプローチを用いた臨床転帰の予測【JST・京大機械翻訳】

Inpatient stroke rehabilitation: prediction of clinical outcomes using a machine-learning approach

著者 (9件)： Harari Yaar (Max Nader Lab for Rehabilitation Technologies and Outcomes Research, Shirley Ryan AbilityLab, Chicago, USA) ,  Harari Yaar (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Northwestern University, Chicago, USA) ,  O’Brien Megan K. (Max Nader Lab for Rehabilitation Technologies and Outcomes Research, Shirley Ryan AbilityLab, Chicago, USA) ,  O’Brien Megan K. (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Northwestern University, Chicago, USA) ,  Lieber Richard L. (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Northwestern University, Chicago, USA) ,  Lieber Richard L. (Department of Biomedical Engineering, Northwestern University, Evanston, USA) ,  Lieber Richard L. (Shirley Ryan AbilityLab, Chicago, USA) ,  Jayaraman Arun (Max Nader Lab for Rehabilitation Technologies and Outcomes Research, Shirley Ryan AbilityLab, Chicago, USA) ,  Jayaraman Arun (Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Northwestern University, Chicago, USA)
資料名： Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation (Web)  (Journal of NeuroEngineering and Rehabilitation (Web))
巻： 17  号： 1  ページ： 1-10  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7328A  ISSN： 1743-0003  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 臨床診療において,治療士は患者の障害と機能を定量化するための臨床結果測定にしばしば依存している。ベースライン臨床情報を用いた患者の退院結果の予測は,臨床医がより標的化する治療戦略をデザインし,患者の支援の必要性と退院ケア計画をより良く予想する助けになる。本研究の目的は,入院患者リハビリテーション中の4つの標準化された臨床結果尺度(Functional Indepective Measure,Ten-Meter Walk Test,Six-Minute Walk Test,Berg Balance Scale)の予測モデルを開発することであった。米国入院患者リハビリテーション病院に入院した50名の脳卒中生存者が本研究に参加した。臨床退院スコアのために選択した予測因子は,入院時の人口統計学,脳卒中特性,および臨床試験のスコアを含んだ。ピアソン製品-モーメントとSpearmanの順位相関係数を用いて,臨床結果測定値と予測因子の間の相関を計算し,各臨床結果尺度の退院スコアに対する予測方程式を開発するための交差検証Lasso回帰,および予測子の相対的重要性を比較するランダムフォレストベース置換分析を用いた。予測方程式は,退院スコアの分散の70~77%を説明し,新しい患者の転帰を予測するための13~15%の正規化誤差をもたらした。最も重要な予測因子は入院時の臨床試験スコアであった。少なくとも1つの臨床転帰の退院スコアに影響を及ぼす追加変数は,脳卒中発症からリハビリテーション入院までの時間,年齢,性別,ボディマスインデックス,人種,および失語障害または言語障害の診断であった。本研究で提示したモデルは,米国メディケア基準に接着する入院患者脳卒中リハビリテーションプログラムに登録された個人に対する臨床結果の退院スコアを予測する臨床医と研究者を助けることができた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 標準化 ,  *リハビリテーション ,  臨床試験 ,  *脳卒中 ,  失語 ,  モーメント ,  正規化 ,  ターゲティング ,  治療計画 ,  *機械学習 ,  ボディマスインデックス ,  予測モデル
準シソーラス用語： 人口統計学 ,  臨床医 ,  予測因子 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 理学療法 ,  機能的独立測度 ,  歩行 ,  バランス ,  Lasso回帰

分類 (1件)： リハビリテーション  (GB06000Z)

引用文献 (57件)：

• Benjamin EJ, Muntner P, Alonso A, Bittencourt MS, Callaway CW, Carson AP, et al. Heart Disease and Stroke Statistics-2019 Update: A Report From the American Heart Association. Circulation. 139(10):e56-e528.
• Lancet.; Stroke rehabilitation; P Langhorne, J Bernhardt, G Kwakkel; 377; 2011; 1693-1702; 10.1016/S0140-6736(11)60325-5; citation_id=CR2
• J Rehabil Med; Evidence-based stroke rehabilitation: an expanded guidance document from the european stroke organisation (ESO) guidelines for management of ischaemic stroke and transient ischaemic attack 2008; T Quinn, S Paolucci, K Sunnerhagen, J Sivenius, M Walker, D Toni; 41; 2009; 99-111; 10.2340/16501977-0301; citation_id=CR3
• J Neurol Neurosurg Psychiatry; Comparison of the psychometric characteristics of the functional independence measure, 5 item Barthel index, and 10 item Barthel index in patients with stroke; I-P Hsueh, J-H Lin, J-S Jeng; 73; 2002; 188-190; 10.1136/jnnp.73.2.188; citation_id=CR4
• Arch Phys Med Rehabil; Hemiplegic gait after stroke: is measurement of maximum speed required?; B Kollen, G Kwakkel, E Lindeman; 87; 2006; 358-363; 10.1016/j.apmr.2005.11.007; citation_id=CR5

タイトルに関連する用語 (5件)： 入院患者 ,  脳卒中リハビリテーション ,  機械学習 ,  臨床転帰 ,  予測