人工智能辅助肺部康复对运动能力的影响:系统性审查和元分析
Ecran Cinkavuk1, Ebru Calik1, Naciye Vardar-Yagli1
1Department of Cardiorespiratory Physiotherapy and Rehabilitation, Faculty of Physical Therapy and Rehabilitation, Hacettepe University, Ankara, Türkiye.
肺部康复 (PR) 中的人工智能 (AI) 显著提高了慢性呼吸道疾病的运动能力. 需要进一步的研究来确认不同患者群体的益处,并评估成本效益.
科学领域:
- 肺部医学 肺部医学
- 康复科学 康复科学 康复科学
- 医疗保健中的人工智能
背景情况:
- 人工智能 (AI) 越来越多地用于肺部康复 (PR),以提高慢性呼吸道疾病患者的个性化,监测和坚持.
- 人工智能对PR运动能力的临床影响仍在调查中.
- 这项研究系统地审查了AI在PR中的有效性,以改善运动能力和呼吸功能.
研究的目的:
- 与通常的护理相比,评估人工智能支持的公关的有效性.
- 评估慢性呼吸道疾病的成年人运动能力和呼吸功能的改善.
主要方法:
- 按照PRISMA指南进行系统审查和元分析.
- 搜索了五个数据库 (PubMed,科学网,Scopus,CENTRAL,PEDro) 截至2025年7月.
- 包括3个RCT与456名参与者;元分析使用RevMan 5.4.4.
主要成果:
- 与通常的护理相比,人工智能辅助PR显著改善了6分钟的步行距离 (6MWD) (MD: 22.08 m; p=0.01).
- 观察到适度的异质性 (I2=40%).
- 由于数据有限,无法对呼吸功能进行元分析;偏差风险一般较低,方法质量良好 (PEDro平均得分为6.0).
结论:
- 人工智能支持的PR在慢性呼吸道疾病患者的运动能力方面显示出显著的好处.
- 需要高质量的研究来探索AI对不同患者群体的影响,标准化,成本效益和临床整合.
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