Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Dự đoán kết quả do bệnh nhân báo cáo về các hoạt động hàng ngày trong phục hồi chức năng sau đột quỵ: một nghiên cứu machine learning
Tóm tắt
Machine Learning ngày càng được sử dụng để dự đoán kết quả phục hồi chức năng trong ngữ cảnh phục hồi chức năng chính xác và chăm sóc hướng đến bệnh nhân. Tuy nhiên, các yếu tố dự đoán cho các chỉ số kết quả dựa trên bệnh nhân về hoạt động và sự tham gia trong việc phục hồi chức năng sau đột quỵ cần được điều tra thêm. Nghiên cứu này đã phân tích hồi cứu dữ liệu thu thập từ các nghiên cứu trước của chúng tôi từ 124 người tham gia. Các mô hình Machine Learning đã được xây dựng để dự đoán sự cải thiện sau can thiệp của các chỉ số kết quả do bệnh nhân báo cáo về các hoạt động hàng ngày (ví dụ: Motor Activity Log và Nottingham Extended Activities of Daily Living) và sự tham gia (ví dụ: miền Hoạt động Hàng ngày của Thang đo Tác động của Đột quỵ). Ba nhóm 18 yếu tố dự đoán tiềm năng đã được bao gồm: thông tin nhân khẩu học của bệnh nhân, đặc điểm đột quỵ và các điểm đánh giá ban đầu bao gồm tất cả ba miền trong khuôn khổ Phân loại Quốc tế về Chức năng, Khuyết tật và Sức khỏe. Đối với mỗi biến mục tiêu, các mô hình phân loại đã được xây dựng với bốn thuật toán: hồi quy logistic, hàng xóm gần nhất, máy vector hỗ trợ và rừng ngẫu nhiên, và với cả 18 yếu tố tiềm năng và các yếu tố quan trọng nhất được xác định qua quá trình lựa chọn đặc trưng. Các yếu tố dự đoán cho bốn biến mục tiêu đã chồng chéo một phần. Đối với tất cả các biến mục tiêu, các điểm số cơ bản của chính chúng nằm trong số các yếu tố dự đoán quan trọng nhất. Chức năng vận động chi trên và một số đặc điểm nhân khẩu học và đột quỵ đã được lựa chọn cũng nằm trong số các yếu tố dự đoán quan trọng trong các biến mục tiêu. Đối với bốn biến mục tiêu, độ chính xác của dự đoán của các mô hình hoạt động tốt nhất với 18 đặc trưng nằm trong khoảng từ 0.72 đến 0.96. Những mô hình hoạt động tốt nhất với ít đặc trưng hơn có độ chính xác từ 0.72 đến 0.84. Những phát hiện của chúng tôi hỗ trợ tính khả thi của việc sử dụng Machine Learning trong việc dự đoán kết quả phục hồi chức năng sau đột quỵ. Nghiên cứu này là nghiên cứu đầu tiên sử dụng Machine Learning để xác định các yếu tố dự đoán quan trọng cho sự cải thiện sau can thiệp trên bốn chỉ số kết quả do bệnh nhân báo cáo về các hoạt động và sự tham gia trong đột quỵ mãn tính. Nghiên cứu này đóng góp cho phục hồi chức năng chính xác và chăm sóc hướng đến bệnh nhân, và các phát hiện có thể cung cấp hiểu biết về việc xác định các bệnh nhân có khả năng được hưởng lợi từ việc phục hồi chức năng sau đột quỵ.
Từ khóa
#Machine Learning #phục hồi chức năng #đột quỵ #dự đoán kết quả #chăm sóc hướng đến bệnh nhânTài liệu tham khảo
Katan M, Luft A. Global burden of stroke. Semin Neurol. 2018;38:208–11.
Rajula HSR, Verlato G, Manchia M, Antonucci N, Fanos V. Comparison of conventional statistical methods with machine learning in medicine: diagnosis, drug development, and treatment. Medicina (Mex). 2020;56:455.
International Classification of Functioning, Disability and Health (ICF). https://www.who.int/standards/classifications/international-classification-of-functioning-disability-and-health
Harari Y, O’Brien MK, Lieber RL, Jayaraman A. Inpatient stroke rehabilitation: prediction of clinical outcomes using a machine-learning approach. J Neuroeng Rehabil. 2020;17:71.
Chang SC, Chu CL, Chen CK, Chang HN, Wong AMK, Chen YP, et al. The comparison and interpretation of machine-learning models in post-stroke functional outcome prediction. Diagn Basel Switz. 2021;11:1784.
Lin WY, Chen CH, Tseng YJ, Tsai YT, Chang CY, Wang HY, et al. Predicting post-stroke activities of daily living through a machine learning-based approach on initiating rehabilitation. Int J Med Inf. 2018;111:159–64.
Heo J, Yoon JG, Park H, Kim YD, Nam HS, Heo JH. Machine learning-based model for prediction of outcomes in acute stroke. Stroke. 2019;50:1263–5.
Lin CH, Hsu KC, Johnson KR, Fann YC, Tsai CH, Sun Y, et al. Evaluation of machine learning methods to stroke outcome prediction using a nationwide disease registry. Comput Methods Programs Biomed. 2020;190: 105381.
Park D, Jeong E, Kim H, Pyun HW, Kim H, Choi YJ, et al. Machine learning-based three-month outcome prediction in acute ischemic stroke: a single Cerebrovascular-Specialty Hospital Study in South Korea. Diagn Basel Switz. 2021;11:1909.
Wang HL, Hsu WY, Lee MH, Weng HH, Chang SW, Yang JT, et al. Automatic machine-learning-based outcome prediction in patients with primary intracerebral hemorrhage. Front Neurol. 2019;10:910.
Imura T, Iwamoto Y, Inagawa T, Imada N, Tanaka R, Toda H, et al. Decision tree algorithm identifies stroke patients likely discharge home after rehabilitation using functional and environmental predictors. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2021;30: 105636.
Rana S, Luo W, Tran T, Venkatesh S, Talman P, Phan T, et al. Application of machine learning techniques to identify data reliability and factors affecting outcome after stroke using electronic administrative records. Front Neurol. 2021;12: 670379.
Thakkar HK, Liao WW, Wu CY, Hsieh YW, Lee TH. Predicting clinically significant motor function improvement after contemporary task-oriented interventions using machine learning approaches. J Neuroeng Rehabil. 2020;17:131.
Tozlu C, Edwards D, Boes A, Labar D, Tsagaris KZ, Silverstein J, et al. Machine learning methods predict individual upper-limb motor impairment following therapy in chronic stroke. Neurorehabil Neural Repair. 2020;34:428–39.
Liao WW, Hsieh YW, Lee TH, Chen CL, Wu CY. Machine learning predicts clinically significant health related quality of life improvement after sensorimotor rehabilitation interventions in chronic stroke. Sci Rep. 2022;12:11235. https://doi.org/10.1038/s41598-022-14986-1.
Miller AE, Russell E, Reisman DS, Kim HE, Dinh V. A machine learning approach to identifying important features for achieving step thresholds in individuals with chronic stroke. PLoS ONE. 2022;17:e0270105. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0270105.
Uswatte G, Taub E, Morris D, Light K, Thompson PA. The Motor Activity Log-28: assessing daily use of the hemiparetic arm after stroke. Neurology. 2006;67:1189–94.
Wu CY, Chuang LL, Lin KC, Lee SD, Hong WH. Responsiveness, minimal detectable change, and minimal clinically important difference of the Nottingham Extended Activities of Daily Living Scale in patients with improved performance after stroke rehabilitation. Arch Phys Med Rehabil. 2011;92:1281–7.
Hsueh IP, Huang SL, Chen MH, Jush SD, Hsieh CL. Evaluation of stroke patients with the extended activities of daily living scale in Taiwan. Disabil Rehabil. 2000;22:495–500.
Duncan PW, Bode RK, Min Lai S, Perera S, Glycine Antagonist in Neuroprotection Americans Investigators. Rasch analysis of a new stroke-specific outcome scale: the Stroke Impact Scale. Arch Phys Med Rehabil. 2003;84:950–63.
Hung CS, Lin KC, Chang WY, Huang WC, Chang YJ, Chen CL, et al. Unilateral vs bilateral hybrid approaches for upper limb rehabilitation in chronic stroke: a randomized controlled trial. Arch Phys Med Rehabil. 2019;100:2225–32.
Li YC, Lin KC, Chen CL, Yao G, Chang YJ, Lee YY, et al. A comparative efficacy study of robotic priming of bilateral approach in stroke rehabilitation. Front Neurol. 2021;12: 658567.
van der Lee JH, Wagenaar RC, Lankhorst GJ, Vogelaar TW, Devillé WL, Bouter LM. Forced use of the upper extremity in chronic stroke patients: results from a single-blind randomized clinical trial. Stroke. 1999;30:2369–75.
van der Lee JH, Beckerman H, Knol DL, de Vet HCW, Bouter LM. Clinimetric properties of the motor activity log for the assessment of arm use in hemiparetic patients. Stroke. 2004;35:1410–4.
Li YC, Liao WW, Hsieh YW, Lin KC, Chen CL. Predictors of clinically important changes in actual and perceived functional arm use of the affected upper limb after rehabilitative therapy in chronic stroke. Arch Phys Med Rehabil. 2020;101:442–9.
Lin KC, Fu T, Wu CY, Wang YH, Liu JS, Hsieh CJ, et al. Minimal detectable change and clinically important difference of the Stroke Impact Scale in stroke patients. Neurorehabil Neural Repair. 2010;24:486–92.
Imura T, Toda H, Iwamoto Y, Inagawa T, Imada N, Tanaka R, et al. Comparison of supervised machine learning algorithms for classifying home discharge possibility in convalescent stroke patients: a secondary analysis. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2021;30: 106011.
Chawla NV, Bowyer KW, Hall LO, Kegelmeyer WP. SMOTE: synthetic minority over-sampling technique. J Artif Intell Res. 2002;16:321–57.
Raschka S, Mirjalili V. Python Machine Learning: Machine Learning and Deep Learning with Python, scikit-learn, and TensorFlow 2. 3rd ed. Birmingham: Packt Publishing Ltd; 2019.
R Core Team. R: A language and environment for statistical computing [Internet]. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. https://www.R-project.org/
Van Rossum G, Drake F. Python 3 Reference Manual. Scotts Valley: Create Space; 2009.
Pedregosa F, Varoquaux G, Gramfort A, et al. Scikit-learn: machine learning in Python. J Mach Learn Res. 2011;12:2825–30.
Lemaître G, Nogueira F, Aridas CK. Imbalanced-learn: A Python toolbox to tackle the curse of imbalanced datasets in machine learning. J Mach Learn Res. 2017;18:1–5.
Hosmer DW, Lemeshow S, Sturdivant RX. Assessing the Fit of the Model. Applied logistic regression. Hoboken: Wiley; 2013. p. 153–225.
Lee YY, Hsieh YW, Wu CY, Lin KC, Chen CK. Proximal Fugl-Meyer Assessment scores predict clinically important upper limb improvement after 3 stroke rehabilitative interventions. Arch Phys Med Rehabil. 2015;96:2137–44.
Iwamoto Y, Imura T, Tanaka R, Mitsutake T, Jung H, Suzukawa T, et al. Clinical prediction rule for identifying the stroke patients who will obtain clinically important improvement of upper limb motor function by robot-assisted upper limb. J Stroke Cerebrovasc Dis. 2022;31: 106517.
Hsieh YW, Lin KC, Wu CY, Lien HY, Chen JL, Chen CC, et al. Predicting clinically significant changes in motor and functional outcomes after robot-assisted stroke rehabilitation. Arch Phys Med Rehabil. 2014;95:316–21.
Huang PC, Hsieh YW, Wang CM, Wu CY, Huang SC, Lin KC. Predictors of motor, daily function, and quality-of-life improvements after upper-extremity robot-assisted rehabilitation in stroke. Am J Occup Ther. 2014;68:325–33.
Park SW, Wolf SL, Blanton S, Winstein C, Nichols-Larsen DS. The EXCITE Trial: Predicting a clinically meaningful motor activity log outcome. Neurorehabil Neural Repair. 2008;22:486–93.
Gebruers N, Truijen S, Engelborghs S, Dedeyn PP. Prediction of upper limb recovery, general disability, and rehabilitation status by activity measurements assessed by accelerometers or the Fugl-Meyer score in acute stroke. Am J Phys Med Rehabil. 2014;93:245–52.
Shelton FD, Volpe BT, Reding M. Motor impairment as a predictor of functional recovery and guide to rehabilitation treatment after stroke. Neurorehabil Neural Repair. 2001;15:229–37.
Chen CM, Tsai CC, Chung CY, Chen CL, Wu KP, Chen HC. Potential predictors for health-related quality of life in stroke patients undergoing inpatient rehabilitation. Health Qual Life Outcomes. 2015;13:118.
Franceschini M, Goffredo M, Pournajaf S, Paravati S, Agosti M, De Pisi F, et al. Predictors of activities of daily living outcomes after upper limb robot-assisted therapy in subacute stroke patients. PLoS ONE. 2018;13: e0193235.
Inouye M, Kishi K, Ikeda Y, Takada M, Katoh J, Iwahashi M, et al. Prediction of functional outcome after stroke rehabilitation. Am J Phys Med Rehabil. 2000;79:513–8.
Ishiwatari M, Honaga K, Tanuma A, Takakura T, Hatori K, Kurosu A, et al. Trunk impairment as a predictor of activities of daily living in acute stroke. Front Neurol. 2021;12: 665592.
Bertolin M, Van Patten R, Greif T, Fucetola R. Predicting cognitive functioning, activities of daily living, and participation 6 months after mild to moderate stroke. Arch Clin Neuropsychol. 2018;33:562–76.
Lai SM, Duncan PW, Keighley J. Prediction of functional outcome after stroke: comparison of the Orpington Prognostic Scale and the NIH Stroke Scale. Stroke. 1998;29:1838–42.
Saxena SK, Ng T, Yong D, Fong N, Koh G. Functional outcomes in inpatient rehabilitative care of stroke patients: predictive factors and the effect of therapy intensity. Qual Prim Care. 2006;14:0–0.
Lee YC, Chiu EC. Nutritional status as a predictor of comprehensive activities of daily living function and quality of life in patients with stroke. NeuroRehabilitation. 2021;48:337–43.
Lazar RM, Boehme AK. Aphasia as a predictor of stroke outcome. Curr Neurol Neurosci Rep. 2017;17:83.
Gialanella B, Prometti P, Vanoglio F, Comini L, Santoro R. Aphasia and activities of daily living in stroke patients. Eur J Phys Rehabil Med. 2016;52:782–90.
Gialanella B, Santoro R, Ferlucci C. Predicting outcome after stroke: the role of basic activities of daily living predicting outcome after stroke. Eur J Phys Rehabil Med. 2013;49:629–37.