AI は腰椎椎間板ヘルニア手術後の予後を予測できる

Drugs.com による医学的レビュー。

Elana Gotkine HealthDay レポーターによる

2 月金曜日2024 年 9 日 -- 機械学習モデルは、腰椎椎間板ヘルニア手術後の予後について患者と臨床医に情報を提供できると、JAMA Network Open に 2 月 7 日オンラインで発表された研究結果が発表されました。

Bjørnar Berg 博士。ノルウェーのオスロメトロポリタン大学のDr.らと同僚らは、前向きレジストリベースの予後研究において、腰椎椎間板ヘルニア手術後12か月後の障害と痛みの予測モデルを開発し、検証した。分析には、ノルウェーの脊椎外科登録に登録されている 22,707 件の手術症例 (患者 21,161 人) が含まれていました。

研究者らは、オスウェストリーの改善に基づいて、治療が成功しなかった症例の割合が 33、27、および 31 パーセントであることを発見しました。それぞれ障害指数（ODI）、数値評価スケール（NRS）の腰痛、NRS の脚の痛み。 5 つの地理的地域すべてにわたって、選択された機械学習モデルは、内部と外部の相互検証において一貫した識別と調整を示しました。 ODI モデルの場合、C 統計の範囲は 0.81 ～ 0.84 でした。領域全体にわたって、キャリブレーションの傾き (点推定値、0.94 ～ 1.03) とキャリブレーション切片 (点推定値、-0.05 ～ 0.11) も一致していました。 C 統計の範囲は、NRS 腰痛の場合は 0.75 ～ 0.80、NRS 脚の痛みの場合は 0.74 ～ 0.77 でした。

「モデルは日常的に利用可能な術前予測因子に基づいており、他の脊椎レジストリでの外部検証を容易に行うことができ、個人の予後について情報を提供し、外科的意思決定を支援するために電子医療記録システムに実装できる可能性があります。」と著者らは述べています。書き込みます。

要約/全文

免責事項: 医学論文の統計データは一般的な傾向を提供するものであり、個人に関するものではありません。個々の要因は大きく異なる可能性があります。個々の医療上の決定については、常に個別の医学的アドバイスを求めてください。

出典: HealthDay

投稿しました : 2024-02-10 22:15

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