预测从最初的腰椎或下肢受伤恢复工作后被清除后的后续伤害
Daniel I Rhon, Phillip J Plisky1, Kyle Kiesel1
1Department of Physical Therapy, University of Evansville, Evansville, IN.
Medicine and science in sports and exercise
|July 24, 2023
概括
这项研究开发了一种预测模型,以识别退役军人在返回全职后面临重伤高风险. 该模型准确地确定了每100名有风险的人中有25名更多的人,改善了恢复职务的决策.
科学领域:
- 运动医学 运动医学
- 肌肉骨损伤研究研究
- 在医疗保健中的预测建模.
背景情况:
- 肌肉骨损伤在军事服务人员中很常见.
- 过早恢复全职工作会增加再次受伤的风险.
- 准确的风险评估对于最佳的恢复职务决策至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证一个多变量模型,用于预测初始伤害清除后军事人员的再伤害风险.
- 改进恢复全职工作协议的决策过程.
主要方法:
- 一项前性队列研究涉及450名军事服务人员,在肌肉骨损伤后被清除为全职.
- 收集的数据包括病史,人口统计,心理形象和广泛的身体表现指标.
- 一年内发生的伤害通过短信,医疗记录和有限职责数据库进行了跟踪.
主要成果:
- 最终的模型包括15个变量,并表现出良好的预测性能,曲线下的面积 (AUC) 为0.74.
- 该模型显示了非常好的校准 (得分为1.05).
- 预测模型发现,与没有预测模型相比,每100名士兵中有另外25名士兵面临重伤的高风险,净收益为0.251.
结论:
- 一个多变量模型准确地预测了战术运动员重返全职的重伤风险.
- 与不使用任何预测工具相比,开发的模型提供了更高的性能.
- 这种工具可以指导临床决策,以防止服务人员随后受伤.
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