开发,验证和使用定制软件来分析疼痛轨迹
M R van Ittersum1, A de Zoete2, S M Rubinstein3
1Chiropractie Groesbeek, Nijmeegsebaan 32, 6561 KG, Groesbeek, The Netherlands. maarten.van.ittersum@gmail.com.
Scientific reports
|August 12, 2024
概括
研究人员开发了软件,将腰部疼痛 (LBP) 患者分为不同的疼痛轨迹. 这种工具有助于研究人员分析异构数据集,并可以帮助临床医生通过识别预测特征来个性化患者治疗.
科学领域:
- 肌肉骨健康 肌肉骨健康
- 疼痛轨迹分析 疼痛轨迹分析
- 计算健康 计算健康
背景情况:
- 慢性肌肉骨疾病比诊断信息更受益于预后信息.
- 患者在腰部疼痛 (LBP) 中的异质性使治疗和研究复杂化.
- 识别不同的疼痛轨迹可以创建具有临床意义的患者子组.
研究的目的:
- 开发模式识别软件,用于将LBP患者分类为定义的疼痛轨迹.
- 创建一个工具,根据特征和疼痛轨迹分组患者.
- 帮助研究人员分析大型,异质的LBP数据集,以最小的数据损失.
主要方法:
- 利用了腰部疼痛 (LBP) 患者的数据集.
- 在LBP群体中确定并定义了不同的疼痛轨迹.
- 开发了结合疼痛轨迹识别和患者分组能力的软件.
主要成果:
- 成功创建了一个软件工具,能够将患者分类为特定的疼痛轨迹.
- 该工具可以根据患者的特征及其已识别的轨迹形成子组.
- 该软件可以在没有显著数据损失的情况下,在大型异质数据集中进行趋势分析.
结论:
- 开发的软件帮助研究人员分析复杂的LBP患者数据.
- 虽然不是直接用于临床使用,但该工具可以识别患者的特征,预测未来的疼痛轨迹.
- 这种预测能力可以使临床医生能够为个人LBP患者量身定制建议和治疗.


