뇌졸중 재활 후 직장 복귀를위한 예측 요인의 모델 개발 및 시간적 검증

뇌졸중 후 직장으로의 배경 복귀는 많은 뇌졸중 생존자들에게 중요한 이정표입니다. 그러나 많은 사람들 이이 목표를 달성 할 수 없습니다. Tay et al의 이전 연구에 기초하여, 직장에서의 복귀 후 입원 환자 뇌졸중 재활을 위해 독립적 인 예측 인자가 확인되었다. Koh와 Tay의 추가 작업에서 Lasso-Full, Lasso-Routine, Elasticnet-Full 등과 같은 다른 모델을 통해 동일한 데이터 세트를 사용하여 추가 작업에서 내부 검증 중에 작업 대신 예측 모델의 우수한 차별 성능은 다중 사이트, 외부 검증 연구. 시간적 검증 연구를 수행하는 것이 중간 단계입니다. 데이터 세트의 작은 부분은 개발 모델을 추가로 훈련시키는 데 사용될 수 있습니다.

뇌졸중으로 인해 상당한 경제 비용이 발생하며, 수입 하류 손실과 간병인 부담의 하류 손실로 인한 추가 경제 비용은 포함되지 않습니다. 복귀 작업의 기존 예측 모델은 0.65에서 0.80 사이의 수신기 작동 특성 곡선 (AUROC)에 영역이 있습니다. 그러나 이러한 모델은 교정 또는 임상 유용성에 대해 평가되지 않았습니다. 스트로크 후 복귀 작업에 대한 외부에서 검증 된 예측 모델은 존재하지 않습니다. 예측 모델을 갖는 데는 이점이 있습니다. 환자와 그 가족의 우려 중 하나는 뇌졸중의 결과로 소득 손실을 포함합니다. 예측 모델은 예후에 도움이 될뿐만 아니라 환자에 대한 적절한 재활 목표를 설정하는 데 도움이됩니다. 필요한 경우 적합한 환자는 직장 서비스로 돌아갈 수 있습니다.

건강은 자신의 고용 및 재무 상태와 관련이 있습니다. 유리한 고용으로 돌아갈 수 있으면 일반적이고 정신 건강이 향상 될 수 있습니다. 지난 1 년간 고용 된 장애인은 실업자와 동일한 장애가있는 동료보다 일반 및 정신 건강이 더 좋다고보고했습니다.

이 연구는 1 년에서 2 년 안에 완료 될 수 있으며 외부 검증과 관련된 전향 적 연구는 2 년에서 2.5 년 동안 NUHS 공동 작업자와 동시에 수행 될 수 있습니다. 두 프로젝트 모두 시간 검증 연구 보조금을 얻을 때 향후 2 ~ 3 년 안에 출판 될 수 있습니다. 그 후, 향후 4 년 안에 작업 계산기를 설계하고 출시 할 수있었습니다.

가설이 연구는 2018-2025 년 사이에 입원 환자 뇌졸중 재활을 완료 한 1375 명의 환자 데이터를 수집하려고합니다. 우리는 개발 모델을 더욱 훈련 시키고이 모델에 대한 시간적 검증을 수행하려고합니다.