슬관절 전치환술 결과의 다변수 예측 모델

슬관절 전치환술(TKA)은 중증 임질증의 진행 단계로 인한 한계를 극복하기 위한 보편적인 해결책으로 적용되는 외과적 시술입니다. 절차는 보급률이 높고 관련 비용이 높으며 비용 효율적인 것으로 간주됩니다. 재활은 결과를 최적화하는 데 필수적입니다. 그러나 임상 실습에서 각 환자의 재활 기간은 매우 다양할 수 있으며 프로그래밍된 시간은 필요한 객관성이 부족할 수 있습니다. 현재 자원의 제한과 유병률 증가로 인해 외과적 결과를 최적화하기 위한 전략을 생성하는 것이 필수적이므로 환자의 이익에 해를 끼치지 않고 의료 시스템의 자원을 효율적으로 사용할 수 있습니다. 이를 위해 객관적이고 실용적인 정보를 이용할 수 있어야 하며 임상적 결정을 내리는 데 도움이 되도록 과학적 증거를 기반으로 해야 합니다. 실제로 수많은 인구통계학적, 생의학적, 심리사회적 요인이 TKA 결과의 예측인자(예: 체중, 연령, 기대치 등)로 확인되었습니다. 그들 중 일부는 수술 후 병원 자원의 필요성과 관련이 있습니다. 그러나 대부분의 연구는 사용할 수 있는 변수의 유형(임상 이력), 레지스트리의 품질 및 후향적 디자인의 한계가 있는 후향적 연구에 예측을 기반으로 합니다. 반면에 대부분의 전향적 연구는 제한된 수의 결과에 대한 예측을 기반으로 합니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 이 프로젝트는 각 환자에 대해 두 가지 관찰을 하는 전향적 관찰 연구로 설계되었습니다.

• 주요 목표는 TKA 결과의 다중 변수 예측 모델을 구현하여 절차가 환자 회복(사회적 및 경제적 이익) 및 의료 시스템 자원 사용(경제적 이익)의 두 가지 측면에서 최적이 되도록 하는 것입니다. 이를 구현하기 위해서는 데이터마이닝과 머신러닝 기법을 기반으로 다양한 알고리즘을 통해 샘플링된 정보의 처리와 이 분야의 혁신적인 데이터 처리가 필요하다. 이것은 예측 능력이 가장 큰 모델을 찾는 데 사용됩니다.
• 2차 목적으로, 상태의 최종 단계와 개입 후 중기적으로 환자로부터 추출한 정보를 통해 무릎 골관절염 환자의 기능적 및 심리사회적 현실을 연구할 수 있습니다.