脳卒中患者の転倒リスクを予測するためのダイナミック・ノモグラム：観察研究
Yao Wu1,2, Xinjun Jiang1, Danxin Wang3
1International Nursing School, Hainan Medical University, Haikou, Hainan, People's Republic of China.
背景:
一般的な転倒リスク評価スケールは、脳卒中患者における転倒予測には最適ではありません。本研究は、リハビリテーション期間中における脳卒中患者の転倒リスクを予測するための動的ノモグラムモデルを構築し、その妥当性を検証することを目的としました。
方法:
観察研究のデザインを採用し、2022年3月から9月までに三次病院で治療を受けた脳卒中患者488名を対象に、転倒のリスク因子および関連する機能テストを調査した。その後2か月以内に電話によるフォローアップを行い、転倒の発生状況を確認した。データの分析には前向きステップワイズ回帰を用い、動的ノモグラムモデルを構築した。
結果:
追跡調査期間中に3名の患者が死亡し、16名が追跡不能となり、脱落率は3.89%であった。469名の患者のうち115名に転倒が発生し、転倒発生率は24.4%、累積転倒回数は163回であった。転倒リスクは、60歳未満の患者よりも、60-69歳および80歳以上の患者で高かった。過去3か月以内に転倒歴がある患者、またはBerg Balance Scale (BBS)スコアが40未満の患者、あるいは不安を併発している患者において、転倒リスクが高かった。動的ノモグラムモデルの識別能を評価したところ、モデルの受信者動作特性曲線下面積 (AUC-ROC)、感度、特異度はそれぞれ0.756、66.09%、73.16%であった。Bootstrap法を用いたモデルのAUC-ROCは0.761であり、校正曲線は傾き1の対角破線と一致した。Hosmer-Lemeshow適合度検定の値はχ²=2.040であり、決定曲線分析の結果、正味の便益は2つの極端な曲線よりも高かった。
結論:
脳卒中患者における独立した転倒リスク因子は、年齢、過去3か月以内の転倒歴、不安、およびリハビリテーション中のBBSスコア40点未満である。リハビリテーション中の脳卒中患者を対象とした動的ノモグラム予測モデルは、良好な判別能、較正能、および臨床的有用性を有している。この予測モデルは簡便であり、実用的である。
