机器学习模型用于预测腰椎间盘的手术后的残疾和疼痛
Bjørnar Berg1,2, Martin A Gorosito1,3, Olaf Fjeld1,4
1Centre for Intelligent Musculoskeletal Health, Faculty of Health Sciences, Oslo Metropolitan University, Oslo, Norway.
JAMA network open
|February 7, 2024
概括
机器学习模型预测腰椎间盘椎间盘手术的结果,确定不太可能受益的患者. 这些模型通过提供疼痛和残疾的个体预测来帮助手术决策.
科学领域:
- 神经外科 神经外科
- 整形外科手术 整形外科手术
- 医疗信息学 医疗信息学
背景情况:
- 腰椎间盘的手术为许多人提供疼痛和残疾缓解.
- 很大一部分患者从手术中获得的益处有限.
- 准确的预测模型对于优化手术结果至关重要.
研究的目的:
- 开发和验证机器学习模型来预测残疾和疼痛12个月后腰椎间盘的手术.
- 通过在不同地区进行内部-外部交叉验证来评估模型的性能.
主要方法:
- 对22,707例手术病例 (21,161名患者) 的前性,多中心,基于注册表的预后研究.
- 机器学习模型经过训练,可以根据奥斯威斯特残疾指数 (ODI) 和数值评分表 (NRS) 疼痛得分来预测治疗成功.
- 在5个地理区域进行内部-外部交叉验证,以验证模型性能 (C统计,校准斜率和截图).
主要成果:
- 机器学习模型在所有验证区域都展示了一致的歧视和校准.
- 奥斯韦斯特里残疾指数 (ODI) 模型实现了C统计数据范围为0.81至0.84 (统计估计为0.82).
- 背部和腿部疼痛模型也显示出良好的预测性能,C统计分别为0.77和0.75.
结论:
- 开发的机器学习模型准确地预测腰椎间盘的手术后的残疾和疼痛结果.
- 这些经过验证的模型可以为患者与临床医生的关于手术决策的讨论提供信息.
- 预后模型增强了腰椎间盘的个性化治疗策略.
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