KI kann die Prognose nach einer Bandscheibenvorfall-Operation vorhersagen

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Von Elana Gotkine HealthDay Reporter

FREITAG, 2. Februar 9. Februar 2024 – Laut einer am 7. Februar online in JAMA Network Open veröffentlichten Studie können Modelle des maschinellen Lernens Patienten und Ärzte über die Prognose nach einer Bandscheibenvorfalloperation informieren.

Bjørnar Berg, Ph.D. , von der Oslo Metropolitan University in Norwegen, und Kollegen entwickelten und validierten Vorhersagemodelle für Behinderung und Schmerzen 12 Monate nach einer Bandscheibenvorfalloperation in der Lendenwirbelsäule in einer prospektiven, registerbasierten Prognosestudie. Die Analyse umfasste 22.707 chirurgische Fälle (21.161 Patienten) im norwegischen Register für Wirbelsäulenchirurgie.

Die Forscher fanden heraus, dass der Anteil der Fälle, in denen die Behandlung erfolglos blieb, 33, 27 und 31 Prozent betrug, basierend auf der Verbesserung im Oswestry Disability Index (ODI), Numeric Rating Scale (NRS) für Rückenschmerzen bzw. NRS-Beinschmerzen. In allen fünf geografischen Regionen zeigten die ausgewählten Modelle für maschinelles Lernen eine konsistente Unterscheidung und Kalibrierung bei der internen und externen Kreuzvalidierung. Für das ODI-Modell lag die C-Statistik zwischen 0,81 und 0,84. Über die Regionen hinweg waren auch die Kalibrierungssteigungen (Punktschätzungen, 0,94 bis 1,03) und Kalibrierungsabschnitte (Punktschätzungen, −0,05 bis 0,11) konsistent. Die C-Statistik lag bei NRS-Rückenschmerzen zwischen 0,75 und 0,80 und bei NRS-Beinschmerzen zwischen 0,74 und 0,77.

„Die Modelle basierten auf routinemäßig verfügbaren präoperativen Prädiktoren, wodurch sie leicht für eine weitere externe Validierung in anderen Wirbelsäulenregistern zugänglich und möglicherweise in elektronischen Krankenaktensystemen umsetzbar sind, um über individuelle Prognosen zu informieren und bei der chirurgischen Entscheidungsfindung zu helfen“, so die Autoren schreiben.

Zusammenfassung/Volltext

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Quelle: HealthDay

Gesendet : 2024-02-10 22:15

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