Avaliação do risco de lesão pré e pós-neuromusculoesquelética para melhoria do retorno ao trabalho (PREPARE)

As lesões musculoesqueléticas não relacionadas ao combate (MSKI) são a principal causa de morbidade e incapacidade nas Forças Armadas dos Estados Unidos, prejudicando a prontidão para o combate mais do que qualquer outra doença ou condição de saúde. O problema de MSKI é difícil de resolver, em parte porque é difícil avaliar de forma abrangente todos os fatores que aumentam o risco de MSKI e os fatores que influenciam os resultados pós-MSKI, o cuidado baseado em valor deve ter a infraestrutura necessária para capturar e processar informações acionáveis , e então implementar mudanças relevantes (ou seja, aprender sistema de saúde). No entanto, não há recomendações abrangentes do Sistema de Saúde Militar (MHS) em relação à coleta e uso de dados objetivos e subjetivos centrados no paciente para informar estratégias de avaliação e mitigação de risco de MSKI. O PREPARE desenvolverá avaliações de risco pré e pós-MSKI eficientes que incorporam medidas objetivas e subjetivas. O objetivo geral do estudo é desenvolver avaliações clínicas abrangentes que identifiquem os fatores específicos dos membros do serviço que contribuem para os riscos de MSKI e resultados indesejados pós-MSKI.

Esses objetivos serão alcançados pelos seguintes Objetivos Específicos (SA):

Objetivo Específico #1: Determinar a confiabilidade entre avaliadores, entre avaliadores e entre dias das medições relacionadas ao estudo dentro de uma coorte (piloto) de membros saudáveis ​​do serviço ativo.

Hipótese SA nº 1: Haverá confiabilidade boa a excelente entre avaliadores, entre avaliadores e entre dias para medições relacionadas ao estudo.

Objetivo Específico nº 2: Determinar as características físicas e psicossociais pré-MSKI dos membros do Serviço que diferenciam entre os indivíduos que continuam a sustentar um MSKI e aqueles que não o fazem dentro de 1 ano após a inscrição no estudo.

Hipótese SA#2: Um conjunto comum de expediente de campo físico (por exemplo, avaliações de movimento, marcha, amplitude de movimento articular) e psicossocial (por exemplo, Sistema de Informação de Medição de Resultados Relatados por Pacientes do National Institutes of Health [PROMIS], TSK-11) as avaliações podem identificar os fatores pré-MSKI que contribuem para maiores riscos de MSKI.

Objetivo Específico #3: Determinar os traços físicos e psicossociais pós-MSKI de membros do Serviço com MSKIs não tratados cirurgicamente que diferenciem entre indivíduos que passam a ter resultados indesejados e aqueles que têm resultados esperados.

Hipótese SA#3: Um conjunto comum de avaliações físicas (por exemplo, avaliações de movimento, marcha, amplitude de movimento articular) e psicossociais (por exemplo, NIH PROMIS, TSK-11) podem identificar os fatores pós-MSKI que contribuem para resultados do paciente (por exemplo, aumento do risco de MSKI, cronificação de sintomas/condição, atraso no retorno ao serviço/atividade [RTD/A]).

Objetivo específico nº 4: Criar avaliações clínicas otimizadas (parcimoniosas) pré e pós-MSKI para a identificação de fatores físicos e psicossociais que fornecem as informações necessárias para melhorar as estratégias de mitigação e reabilitação de riscos pré e pós-MSKI.

Hipótese SA nº 4: Um conjunto comum de avaliações de expedientes de campo semiautomáticas pode ser estruturado para informar corretamente a tomada de decisões clínicas e informar os membros do serviço e profissionais de saúde sobre os prováveis ​​resultados do paciente (por exemplo, risco de MSKI, tempo para RTD/A).

Objetivo específico nº 5: validar as versões otimizadas de nossas avaliações pré e pós-MSKI, demonstrando suas habilidades para prever riscos e resultados de MSKI em novas coortes de membros do serviço.

Hipótese SA nº 5: As avaliações otimizadas pré e pós-MSKI identificarão com precisão os membros do serviço com maior risco de sustentar MSKIs e resultados indesejados pós-MSKI nas populações de membros do serviço.

Este é um estudo observacional em vários locais para identificar os fatores físicos e psicossociais pré e pós-MSKI que contribuem para um maior risco de MSKI (objetivo específico nº 2) e resultados indesejados pós-MSKI (objetivo específico nº 3) e para identificar o conjunto mínimo de avaliações clínicas necessárias para fornecer aos profissionais de saúde os dados necessários para otimizar o atendimento de MSKI (objetivo específico nº 4) e para validar as avaliações pré e pós-MSKI otimizadas, demonstrando suas habilidades para prever riscos e resultados de MSKI em novas coortes de membros do serviço. Para o Objetivo Específico nº 1, 10 membros saudáveis ​​do serviço ativo servirão como uma coorte piloto para participação no estudo. Esses indivíduos concluirão todas as atividades relacionadas ao estudo para que a equipe do estudo possa estabelecer a melhor estimativa de tempo possível para a conclusão das atividades relacionadas ao estudo. Esses indivíduos repetirão as mesmas atividades relacionadas ao estudo 7 a 10 dias após a visita inicial; isso permitirá que a equipe do estudo estabeleça a confiabilidade intraavaliador, interavaliador e interdias das medidas relacionadas ao estudo. Para o objetivo específico nº 2, os membros do serviço (n = 560) que estão embarcando em uma nova unidade militar serão inscritos prospectivamente. Os participantes serão submetidos a uma avaliação clínica pré-MSKI abrangente no momento da inscrição no estudo, incluindo movimento clínico e avaliações de amplitude de movimento e medidas de resultados relatados pelo paciente (PRO). Os dados do MSKI serão coletados mensalmente por até 1 ano após a avaliação inicial. Para o Objetivo Específico nº 3, os membros do serviço (n = 780) que estão recebendo tratamento conservador para uma lesão musculoesquelética da região lombar ou extremidade inferior serão inscritos prospectivamente. Os membros do serviço receberão tratamento para MSKIs a critério dos profissionais de saúde dos membros do serviço. Os participantes serão submetidos a repetição (≤3 dias após o início da fisioterapia ["inicial"]; 4 semanas após a avaliação inicial ou na liberação do RTD/A, se antes de 4 semanas; e 12 semanas após a avaliação inicial ou no RTD/ Uma liberação, se antes de 12 semanas) avaliações clínicas de movimento e amplitude de movimento. Os dados PRO e MSKI serão coletados mensalmente por até 1 ano após a avaliação inicial. Para o objetivo específico nº 5, os membros do serviço que estão em processamento para uma unidade em Fort Bragg, NC (n = 560) e membros do serviço ativo recebendo fisioterapia para um MSKI dentro de um Womack Army Medical Center (WAMC; Ft. Bragg, NC) clínica de fisioterapia (n = 780) serão inscritos. Os participantes completarão nossas avaliações pré e pós-MSKI otimizadas identificadas no Objetivo Específico nº 4. Todos os procedimentos e pontos de tempo serão idênticos aos descritos anteriormente para os Objetivos Específicos nº 2 e nº 3.

Para os Objetivos Específicos nº 2 e nº 3, os participantes concluirão: 1) Avaliações de movimento utilizando medições cinemáticas semiautomáticas (sistema de captura de movimento sem marcadores) e cinéticas (passagem instrumentada) para aterrissagem com salto, salto triplo, agachamento unipodal, agachamento bipodal , e marcha; 2) Medidas de amplitude de movimento, incluindo extensão do quadril, abdução do quadril, flexão do joelho, extensão do joelho e dorsiflexão; 3) Medidas PRO, incluindo NIH PROMIS e Tampa Scale of Kinesiophobia (TSK-11), e 4) MSKI Tracking.

Para abordar os objetivos específicos nº 2 e nº 4, a equipe de estudo usará uma abordagem estatística para selecionar e avaliar as avaliações de candidatos para a previsão de MSKIs. As avaliações ideais serão determinadas com base nas taxas mais baixas de classificação incorreta da previsão do MSKI. Essa análise usará um algoritmo de aprendizado de máquina (análise de agrupamento hierárquico) para definir grupos de variáveis ​​de resposta altamente correlacionadas entre o conjunto abrangente de avaliações clínicas. A equipe do estudo irá descrever e comparar variáveis ​​obtidas de avaliações individuais pela presença versus ausência de MSKI por até um ano de acompanhamento, usando testes t ou uma alternativa não paramétrica. A análise hierárquica de cluster (método de Ward) será usada para identificar os clusters de variáveis ​​correlacionadas que minimizam a variação dentro do cluster no conjunto de dados. Diagramas de árvore e médias de cluster serão usados ​​para interpretar clusters em relação a variáveis ​​individuais e domínios funcionais descritos na literatura, incluindo desempenho e medidas de saúde geral e autoavaliação da função. As análises de sensibilidade avaliarão a robustez dos agrupamentos atribuídos à escolha do método de agrupamento, usando algoritmos alternativos para calcular a similaridade entre agrupamentos (por exemplo, ligação completa ou métodos de média de grupo).

Os resultados da análise de cluster serão usados ​​para derivar avaliações reduzidas de candidatos a partir de combinações potenciais das variáveis ​​individuais encontradas caracterizadas pelos clusters identificados. As variáveis ​​de avaliação candidatas serão avaliadas como preditores em modelos de classificação binária de MSKI por até um ano de acompanhamento. As taxas de classificação incorreta serão relatadas como a porcentagem de participantes em que o resultado foi previsto incorretamente após o limiar usando sensibilidades e especificidades clinicamente relevantes. A validação cruzada será usada para minimizar o viés nas probabilidades estimadas. A equipe de estudo selecionará avaliações que combinem para ter as menores taxas de erros de classificação e os menores tempos de conclusão para criar a avaliação de risco MSKI ideal (objetivo específico nº 4). Os tempos de conclusão serão estimados com base nos tempos observados para administrar cada item individual. As análises serão repetidas, restringindo os resultados aos tipos individuais mais comuns de MSKI (versus nenhum MSKI), para avaliar as diferenças qualitativas nas avaliações ideais por tipo de lesão.

Para abordar os objetivos específicos nº 3 e nº 4, a equipe de estudo usará uma abordagem estatística para selecionar e avaliar as avaliações dos candidatos para a previsão dos resultados do MSKI (objetivo específico nº 3). As avaliações ideais serão determinadas com base nas taxas mais baixas de erros de classificação dos resultados e nos tempos de avaliação mais curtos. Essa análise usará um algoritmo de aprendizado de máquina (análise de agrupamento hierárquico) para definir grupos de variáveis ​​de resposta altamente correlacionadas entre o conjunto abrangente de avaliações clínicas. A equipe de estudo usará a análise de agrupamento hierárquico (método de Ward) para identificar agrupamentos de observações que minimizam a variação dentro do agrupamento na visita inicial. Diagramas de árvore e médias de cluster serão usados ​​para interpretar clusters em relação a variáveis ​​individuais e domínios funcionais descritos na literatura. As análises de sensibilidade avaliarão a robustez dos agrupamentos atribuídos à escolha do método de agrupamento, usando algoritmos alternativos para calcular a similaridade entre agrupamentos (por exemplo, ligação completa ou métodos de média de grupo). As análises serão repetidas nos subgrupos do tipo MSKI para avaliar as diferenças nos grupos identificados entre os tipos de lesão.

Os resultados da análise de agrupamento serão usados ​​para derivar avaliações reduzidas de candidatos a partir de combinações potenciais das variáveis ​​individuais caracterizadas pelos agrupamentos identificados. As variáveis ​​de avaliação candidatas serão avaliadas como preditores em modelos de classificação binária (por exemplo, regressão logística ou Lasso) de resultados indesejados do paciente. As taxas de classificação incorreta serão relatadas como a porcentagem de pacientes em que o resultado foi previsto incorretamente após o limiar usando sensibilidades e especificidades clinicamente relevantes. A validação cruzada será usada para minimizar o viés nas probabilidades estimadas. A equipe de estudo selecionará avaliações que combinem para ter as menores taxas de erros de classificação e os menores tempos de conclusão para criar a avaliação pós-MSKI ideal (objetivo específico nº 4). Os tempos de conclusão serão estimados com base nos tempos observados para administrar cada item individual. As análises serão repetidas para dor nas costas versus tipos menos frequentes de MSKI e para a visita de acompanhamento de 12 semanas, para avaliar as diferenças nas avaliações ideais por tipo de MSKI e tempo pós-MSKI. Como as análises primárias serão baseadas em avaliações de linha de base e resultados apurados por questionários baseados na Internet para minimizar o desgaste, nenhuma imputação de dados ausentes está planejada.

Para abordar o objetivo específico nº 5, a equipe do estudo avaliará a capacidade de nossas avaliações ideais (objetivo específico nº 4) de prever MSKIs e resultados indesejados em coortes de validação ao longo de seis meses de acompanhamento. As taxas de erro de classificação para modelos não ajustados e completos serão descritas usando curvas características de operação do receptor (ROC) e intervalos de confiança de 95%. As análises serão repetidas separadamente para dores nas costas e MSKIs nas extremidades inferiores usando as avaliações ideais identificadas para esses tipos de lesões.