Hodnocení rizik před a po neuromuskuloskeletálním poranění pro zlepšení návratu do služby (PREPARE)

Nebojová muskuloskeletální zranění (MSKI) jsou hlavní příčinou nemocnosti a invalidity v armádě Spojených států amerických a narušují bojovou připravenost více než jakákoli jiná jednotlivá nemoc nebo zdravotní stav. Problém MSKI je náročný na řešení, částečně proto, že je obtížné komplexně posoudit všechny faktory, které zvyšují riziko MSKI, a ty faktory, které ovlivňují výsledky po MSKI, péče založená na hodnotách musí mít nezbytnou infrastrukturu pro zachycení a zpracování použitelných informací. a poté implementovat relevantní změny (tj. učící se zdravotnický systém). Neexistují však žádná komplexní doporučení vojenského zdravotnického systému (MHS) týkající se shromažďování a používání objektivních a subjektivních dat zaměřených na pacienta, která by byla zdrojem informací pro hodnocení rizik MSKI a strategie zmírňování. PREPARE vyvine účinná hodnocení rizik před a po MSKI, která budou zahrnovat objektivní a subjektivní opatření. Celkovým cílem studie je vyvinout komplexní klinická hodnocení, která identifikují specifické faktory pro členy služby, které přispívají k rizikům MSKI a nežádoucím výsledkům po MSKI.

Těchto cílů bude dosaženo prostřednictvím následujících specifických cílů (SA):

Konkrétní cíl č. 1: Stanovit interní, inter-rater a mezidenní spolehlivost měření souvisejících se studií v (pilotní) kohortě zdravých členů služby v aktivní službě.

Hypotéza SA č. 1: U měření souvisejících se studií bude existovat dobrá až vynikající spolehlivost mezi hodnotícími, mezi hodnotícími a mezidenními.

Konkrétní cíl č. 2: Určit fyzické a psychosociální rysy členů služby před MSKI, které rozlišují mezi jednotlivci, kteří pokračují v udržování MSKI, a těmi, kteří do 1 roku od zápisu do studia neučiní.

Hypotéza SA#2: Společný soubor terénně vhodných fyzických (např. hodnocení pohybu, chůze, rozsah pohybu kloubů) a psychosociálních (např. Informační systém měření výsledků hlášených pacienty National Institutes of Health [PROMIS], TSK-11) hodnocení může identifikovat faktory před MSKI, které přispívají k větším rizikům MSKI.

Konkrétní cíl č. 3: Určit po MSKI fyzické a psychosociální rysy členů služby s nechirurgicky řízenými MSKI, které rozlišují mezi jednotlivci, kteří mají nadále nežádoucí výsledky, a těmi, kteří mají výsledky očekávané.

Hypotéza SA#3: Běžný soubor terénně vhodných fyzických (např. hodnocení pohybu, chůze, rozsah pohybu kloubů) a psychosociálních (např. NIH PROMIS, TSK-11) může identifikovat post-MSKI faktory, které přispívají k nežádoucím výsledky pacientů (např. zvýšené riziko MSKI, chronifikace symptomů/stavů, opožděný návrat do služby/aktivita [RTD/A]).

Specifický cíl č. 4: Vytvořit optimalizovaná (šetrná) klinická hodnocení před a po MSKI pro identifikaci fyzických a psychosociálních faktorů, které poskytují informace potřebné ke zlepšení strategií před a po MSKI zmírňování rizik a rehabilitace.

Hypotéza SA#4: Běžný soubor poloautomatizovaných terénních účelných hodnocení může být strukturován tak, aby správně informoval o klinickém rozhodování a informoval členy služby a poskytovatele zdravotní péče o pravděpodobných výsledcích pacienta (např. riziko MSKI, doba do RTD/A).

Konkrétní cíl č. 5: Ověřit optimalizované verze našich hodnocení před a po MSKI tím, že prokážou jejich schopnosti předvídat rizika a výsledky MSKI v nových kohortách členů služby.

Hypotéza SA#5: Optimalizovaná hodnocení před a po MSKI přesně identifikují členy služby s nejvyšším rizikem pro udržení MSKI a nežádoucí výsledky po MSKI napříč populací členů služby.

Jedná se o vícemístnou observační studii k identifikaci fyzických a psychosociálních faktorů před a po MSKI přispívajících k většímu riziku MSKI (Specifický cíl č. 2) a nežádoucím výsledkům po MSKI (Specifický cíl č. 3) a k identifikaci minimálního souboru klinických hodnocení potřebných k tomu, aby poskytovatelé zdravotní péče získali údaje potřebné k optimalizaci péče MSKI (Specifický cíl č. 4) a k ověření optimalizovaných hodnocení před a po MSKI tím, že prokážou jejich schopnosti předvídat rizika a výsledky MSKI v nových kohortách členů služby. Pro konkrétní cíl č. 1 bude 10 zdravých aktivních členů služby sloužit jako pilotní kohorta pro účast ve studii. Tito jednotlivci dokončí všechny činnosti související se studiem, aby studijní tým mohl stanovit nejlepší možný časový odhad pro dokončení činností souvisejících se studiem. Tito jedinci budou opakovat stejné aktivity související se studií 7-10 dní po úvodní návštěvě; to umožní studijnímu týmu stanovit vnitřní, mezihodnotící a mezidenní spolehlivost měření souvisejících se studií. Pro konkrétní cíl č. 2 budou prospektivně zapsáni členové služby (n=560), kteří vstupují do nové vojenské jednotky. Účastníci podstoupí komplexní klinické hodnocení před MSKI v době zápisu do studie, včetně hodnocení klinického pohybu a rozsahu pohybu a měření výsledku hlášeného pacientem (PRO). Údaje MSKI budou shromažďovány měsíčně po dobu až 1 roku od počátečního hodnocení. Pro specifický cíl č. 3 budou prospektivně zařazeni členové služby (n=780), kteří dostávají konzervativní léčbu muskuloskeletálního poranění dolní části zad nebo dolní končetiny. Členové služby obdrží léčbu pro MSKI podle uvážení poskytovatelů zdravotní péče členů služby. Účastníci podstoupí opakování (≤ 3 dny zahájení fyzikální terapie ["počáteční"]; 4 týdny po úvodním hodnocení nebo při povolení RTD/A, pokud před 4 týdny; a 12 týdnů po úvodním hodnocení nebo při RTD/ Clearance, pokud před 12 týdny) hodnocení klinického pohybu a rozsahu pohybu. Údaje PRO a MSKI budou shromažďovány měsíčně po dobu až 1 roku od počátečního hodnocení. Pro konkrétní cíl č. 5 platí, že členové služby, kteří jsou v procesu k jednotce ve Fort Bragg, NC (n=560) a členové služby v aktivní službě, kteří dostávají fyzickou terapii pro MSKI v rámci Womack Army Medical Center (WAMC; Ft. Bragg, NC) bude zapsána klinika fyzikální terapie (n=780). Účastníci dokončí naše optimalizovaná hodnocení před a po MSKI uvedená ve specifickém cíli č. 4. Všechny postupy a časové body budou totožné s těmi, které byly dříve popsány pro specifické cíle č. 2 a č. 3.

Pro specifické cíle č. 2 a č. 3 účastníci dokončí: 1) Hodnocení pohybu s využitím poloautomatických kinematických (systém zachycení pohybu bez značek) a kinetických (nástrojový chodník) měření pro skok-přistání, trojitý poskok, dřep na jedné noze, dřep na dvou nohách a chůze; 2) Měření rozsahu pohybu včetně extenze kyčle, abdukce kyčle, flexe kolena, extenze kolena a dorzální flexe; 3) PRO opatření včetně NIH PROMIS a Tampa Scale of Kinesiophobia (TSK-11) a 4) MSKI Tracking.

K řešení specifického cíle č. 2 a č. 4 použije studijní tým statistický přístup k výběru a hodnocení hodnocení kandidátů pro predikci MSKI. Optimální hodnocení budou stanovena na základě nejnižší míry chybné klasifikace predikce MSKI. Tato analýza bude používat algoritmus strojového učení (hierarchická shluková analýza) k definování skupin vysoce korelovaných proměnných odezvy v rámci komplexního souboru klinických hodnocení. Studijní tým popíše a porovná proměnné získané z jednotlivých hodnocení přítomností versus nepřítomností MSKI po dobu až jednoho roku sledování pomocí t-testů nebo neparametrické alternativy. Hierarchická shluková analýza (Wardova metoda) bude použita k další identifikaci shluků korelovaných proměnných, které minimalizují rozptyl v rámci shluku v datovém souboru. Stromové diagramy a shlukové prostředky budou použity k interpretaci shluků ve vztahu k jednotlivým proměnným a funkčním doménám popsaným v literatuře, včetně ukazatelů výkonnosti a celkového zdraví a sebehodnocení funkce. Analýzy citlivosti vyhodnotí robustnost přiřazených seskupení k volbě metody shlukování pomocí alternativních algoritmů pro výpočet podobnosti mezi shluky (např. metody úplného spojení nebo metody skupinového průměru).

Výsledky shlukové analýzy budou použity k odvození redukovaných, kandidátských hodnocení z potenciálních kombinací jednotlivých nalezených proměnných charakterizovaných identifikovanými shluky. Proměnné hodnocení kandidátů budou vyhodnoceny jako prediktory v binárních klasifikačních modelech MSKI po dobu až jednoho roku sledování. Míra chybné klasifikace bude uvedena jako procento účastníků, u nichž byl výsledek nesprávně předpovězen po stanovení prahové hodnoty pomocí klinicky relevantních citlivostí a specificit. K minimalizaci zkreslení odhadovaných pravděpodobností bude použita křížová validace. Studijní tým vybere hodnocení, která se spojí tak, aby měla nejnižší míru chybné klasifikace a nejkratší dobu dokončení, aby vytvořila optimální hodnocení rizika MSKI (Specifický cíl č. 4). Časy dokončení budou odhadnuty na základě pozorovaných časů administrace každé jednotlivé položky. Analýzy budou opakované s omezením výsledků na nejběžnější jednotlivé typy MSKI (oproti žádné MSKI), aby se vyhodnotily kvalitativní rozdíly v optimálních hodnoceních podle typu zranění.

Pro řešení specifických cílů č. 3 a č. 4 použije studijní tým statistický přístup k výběru a hodnocení hodnocení kandidátů pro predikci výsledků MSKI (specifický cíl č. 3). Optimální hodnocení bude stanoveno na základě nejnižší míry chybné klasifikace výsledků a nejkratší doby hodnocení. Tato analýza bude používat algoritmus strojového učení (hierarchická shluková analýza) k definování skupin vysoce korelovaných proměnných odezvy v rámci komplexního souboru klinických hodnocení. Studijní tým použije hierarchickou shlukovou analýzu (Wardova metoda) k identifikaci shluků pozorování, které minimalizují rozptyl v rámci shluku při základní návštěvě. K interpretaci shluků ve vztahu k jednotlivým proměnným a funkčním doménám popsaným v literatuře budou použity stromové diagramy a shlukové prostředky. Analýzy citlivosti vyhodnotí robustnost přiřazených seskupení k volbě metody shlukování pomocí alternativních algoritmů pro výpočet podobnosti mezi shluky (např. metody úplného spojení nebo metody skupinového průměru). Analýzy budou opakovány v rámci podskupin typu MSKI, aby se vyhodnotily rozdíly v identifikovaných shlucích mezi typy poranění.

Výsledky shlukové analýzy budou použity k odvození redukovaných, kandidátských hodnocení z potenciálních kombinací jednotlivých proměnných charakterizovaných identifikovanými shluky. Proměnné hodnocení kandidátů budou vyhodnoceny jako prediktory v binárních klasifikačních modelech (např. logistická nebo laso regrese) nežádoucích výsledků u pacientů. Míra chybné klasifikace bude uvedena jako procento pacientů, u nichž byl výsledek nesprávně předpovězen po stanovení prahové hodnoty pomocí klinicky relevantních citlivostí a specificit. K minimalizaci zkreslení odhadovaných pravděpodobností bude použita křížová validace. Studijní tým vybere hodnocení, která se spojí tak, aby měla nejnižší míru chybné klasifikace a nejkratší dobu dokončení, aby vytvořila optimální hodnocení po MSKI (Specifický cíl č. 4). Časy dokončení budou odhadnuty na základě pozorovaných časů administrace každé jednotlivé položky. Analýzy budou opakovány pro bolesti zad oproti méně častým typům MSKI a pro 12týdenní následnou návštěvu, aby se vyhodnotily rozdíly v optimálních hodnoceních podle typu MSKI a času po MSKI. Protože primární analýzy budou založeny na výchozích hodnoceních a výsledcích zjištěných internetovými dotazníky, aby se minimalizovalo opotřebení, není plánována imputace chybějících dat.

Za účelem řešení specifického cíle č. 5 vyhodnotí studijní tým schopnost našich optimálních hodnocení (specifický cíl č. 4) předpovídat MSKI a nežádoucí výsledky ve validačních kohortách během šestiměsíčního sledování. Míry chybné klasifikace pro neupravené a plné modely budou popsány pomocí křivek provozních charakteristik přijímače (ROC) a 95% intervalů spolehlivosti. Analýzy budou opakovány samostatně pro bolesti zad a MSKI dolních končetin s použitím optimálních hodnocení identifikovaných pro tyto typy zranění.