AI로 요추 추간판 탈출증 수술 후 예후 예측 가능

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Elana Gotkine HealthDay Reporter 작성

2월 금요일 2024년 2월 9일 -- JAMA Network Open에서 2월 7일 온라인으로 발표된 연구에 따르면 기계 학습 모델을 통해 환자와 임상의에게 요추 추간판 탈출증 수술 후 예후에 대한 정보를 제공할 수 있다고 합니다.

Bjørnar Berg, Ph.D. 노르웨이 오슬로 메트로폴리탄 대학교(Oslo Metropolitan University)의 연구진은 전향적 등록 기반 예후 연구에서 요추 추간판 탈출증 수술 후 12개월 후 장애 및 통증에 대한 예측 모델을 개발하고 검증했습니다. 분석에는 노르웨이 척추 수술 등록소의 22,707건의 수술 사례(21,161명 환자)가 포함되었습니다.

연구원들은 Oswestry의 개선을 기준으로 치료 실패를 경험한 사례의 비율이 33%, 27%, 31%인 것을 발견했습니다. 장애 지수(ODI), 수치 평가 척도(NRS) 허리 통증, NRS 다리 통증을 각각 나타냅니다. 5개 지역 모두에서 선택된 기계 학습 모델은 내부-외부 교차 검증에서 일관된 차별성과 보정을 보여주었습니다. ODI 모델의 경우 C-통계량 범위는 0.81~0.84입니다. 지역 전체에 걸쳐 보정 기울기(점 추정치, 0.94 ~ 1.03)와 보정 절편(점 추정치, -0.05 ~ 0.11)도 일관되었습니다. C-통계량 범위는 NRS 허리 통증의 경우 0.75~0.80, NRS 다리 통증의 경우 0.74~0.77이었습니다.

"이 모델은 일상적으로 사용 가능한 수술 전 예측 변수를 기반으로 하여 다른 척추 등록 기관에서 추가 외부 검증을 쉽게 수행할 수 있고 전자 의료 기록 시스템에서 잠재적으로 구현하여 개인의 예후에 대해 알리고 수술 결정을 내리는 데 도움을 줄 수 있습니다."라고 저자는 말했습니다. 쓰세요.

요약/전체 텍스트

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출처: HealthDay

게시됨 : 2024-02-10 22:15

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