Оценка риска травм опорно-двигательного аппарата до и после травм для улучшения возвращения к работе (PREPARE)

Небоевые травмы опорно-двигательного аппарата (MSKI) являются основной причиной заболеваемости и инвалидности в вооруженных силах Соединенных Штатов, подрывая боеготовность больше, чем любое другое отдельное заболевание или состояние здоровья. Проблема MSKI сложна для решения, отчасти потому, что сложно всесторонне оценить все факторы, повышающие риск MSKI, и те факторы, которые влияют на исходы после MSKI, лечение, основанное на ценности, должно иметь необходимую инфраструктуру для сбора и обработки полезной информации. , а затем внедрить соответствующие изменения (например, изучить систему здравоохранения). Тем не менее, не существует всеобъемлющих рекомендаций военной системы здравоохранения (MHS) относительно сбора и использования объективных и субъективных данных, ориентированных на пациента, для информирования об оценке риска MSKI и стратегиях его снижения. PREPARE разработает эффективные оценки рисков до и после MSKI, которые включают объективные и субъективные показатели. Общая цель исследования состоит в том, чтобы разработать всесторонние клинические оценки, которые выявляют специфические факторы военнослужащих, которые способствуют рискам MSKI и нежелательным результатам после MSKI.

Эти цели будут достигнуты с помощью следующих Конкретных Целей (SA):

Конкретная цель № 1: Определить внутриэкспертную, межэкспертную и междневную надежность измерений, связанных с исследованием, в (пилотной) когорте здоровых военнослужащих, находящихся на действительной службе.

Гипотеза SA#1: внутриэкспертная, межэкспертная и междневная надежность измерений, связанных с исследованием, будет от хорошей до отличной.

Конкретная цель № 2: Определить физические и психосоциальные характеристики военнослужащих до MSKI, которые отличают лиц, которые продолжают поддерживать MSKI, и тех, кто не получает этого в течение 1 года после зачисления на обучение.

Гипотеза SA № 2: Общий набор практических физических (например, оценка движения, походка, диапазон движений в суставах) и психосоциальных (например, Информационная система измерения результатов, сообщаемых пациентами Национального института здравоохранения [ПРОМИС], TSK-11) оценки могут определить факторы, предшествующие MSKI, которые способствуют увеличению рисков MSKI.

Конкретная цель № 3: Определить физические и психосоциальные характеристики после MSKI у военнослужащих с нехирургическим лечением MSKI, которые различают людей, у которых продолжаются нежелательные результаты, и тех, у кого ожидаемые результаты.

Гипотеза SA#3: Общий набор целесообразных в полевых условиях физических (например, оценка движений, походка, диапазон движений в суставах) и психосоциальных (например, NIH PROMIS, TSK-11) оценок может выявить пост-MSKI факторы, которые способствуют нежелательным исходы пациента (например, повышенный риск MSKI, хронизация симптомов/состояний, отсроченное возвращение к работе/активности [RTD/A]).

Конкретная цель № 4: Создать оптимизированные (экономичные) клинические оценки до и после MSKI для выявления физических и психосоциальных факторов, которые предоставляют информацию, необходимую для улучшения стратегий снижения риска и реабилитации до и после MSKI.

Гипотеза SA#4: Общий набор полуавтоматических практических оценок может быть структурирован, чтобы правильно информировать о принятии клинических решений и информировать сотрудников службы и поставщиков медицинских услуг о вероятных результатах пациента (например, риск MSKI, время до RTD/A).

Конкретная цель № 5: проверить оптимизированные версии наших оценок до и после MSKI, продемонстрировав их способность прогнозировать риски и результаты MSKI в новых когортах участников обслуживания.

Гипотеза SA № 5: оптимизированные оценки до и после MSKI точно определят военнослужащих с самым высоким риском сохранения MSKI и нежелательных результатов после MSKI в популяции военнослужащих.

Это многоцентровое обсервационное исследование для выявления физических и психосоциальных факторов до и после MSKI, способствующих повышенному риску MSKI (конкретная цель № 2) и нежелательных исходов после MSKI (конкретная цель № 3), а также для определения минимального набора клинических оценок, необходимых для предоставления поставщикам медицинских услуг данных, необходимых для оптимизации ухода за MSKI (конкретная цель № 4), и для проверки оптимизированных оценок до и после MSKI, демонстрируя их способность прогнозировать риски и результаты MSKI в новых когортах сотрудников службы. Для конкретной цели № 1 10 здоровых военнослужащих на действительной военной службе будут служить в качестве пилотной когорты для участия в исследовании. Эти лица будут выполнять все действия, связанные с обучением, чтобы исследовательская группа могла установить наилучшую возможную оценку времени для завершения мероприятий, связанных с обучением. Эти люди будут повторять те же действия, связанные с исследованием, через 7-10 дней после первого визита; это позволит исследовательской группе установить внутриэкспертную, межэкспертную и междневную надежность показателей, связанных с исследованием. Для Конкретной цели № 2 военнослужащие (n = 560), которые переводятся в новую воинскую часть, будут зачислены в будущем. Участники пройдут всестороннюю клиническую оценку до MSKI во время включения в исследование, включая оценку клинического движения и диапазона движений, а также показатели результатов, о которых сообщают пациенты (PRO). Данные MSKI будут собираться ежемесячно в течение 1 года после первоначальной оценки. Для конкретной цели № 3 будут предварительно зачислены военнослужащие (n = 780), которые получают консервативное лечение скелетно-мышечной травмы нижней части спины или нижних конечностей. Военнослужащие будут получать лечение от MSKI по усмотрению поставщиков медицинских услуг для военнослужащих. Участники будут проходить повторную (≤3 дня после начала физиотерапии [«начальный»]; 4 недели после первоначальной оценки или при разрешении RTD/A, если до 4 недель; и 12 недель после первоначальной оценки, или при RTD/ Клиренс, если до 12 недель) оценка клинического движения и диапазона движений. Данные PRO и MSKI будут собираться ежемесячно в течение 1 года после первоначальной оценки. Для конкретной цели № 5 военнослужащие, проходящие обработку в подразделении в Форт-Брэгге, Северная Каролина (n = 560), и действующие военнослужащие, проходящие физиотерапию для MSKI в армейском медицинском центре Вомак (WAMC; Ft. Bragg, NC) в клинике физиотерапии (n=780). Участники пройдут наши оптимизированные оценки до и после MSKI, указанные в Конкретной цели № 4. Все процедуры и моменты времени будут идентичны тем, которые были описаны ранее для Конкретных целей № 2 и № 3.

Для Конкретных целей № 2 и № 3 участники выполнят: 1) Оценку движений с использованием полуавтоматических кинематических (безмаркерная система захвата движения) и кинетических (инструментальная дорожка) измерений для прыжкового приземления, тройного прыжка, приседаний на одной ноге, приседаний на двух ногах. и походка; 2) диапазон измерений движения, включая разгибание бедра, отведение бедра, сгибание колена, разгибание колена и тыльное сгибание; 3) Меры PRO, включая NIH PROMIS и шкалу кинезиофобии Тампы (TSK-11) и 4) отслеживание MSKI.

Для решения конкретных задач № 2 и № 4 исследовательская группа будет использовать статистический подход для выбора и оценки возможных оценок для прогнозирования MSKI. Оптимальные оценки будут определяться на основе самых низких показателей ошибочной классификации прогноза MSKI. В этом анализе будет использоваться алгоритм машинного обучения (иерархический кластерный анализ) для определения групп высококоррелированных переменных ответа среди полного набора клинических оценок. Исследовательская группа опишет и сравнит переменные, полученные из индивидуальных оценок по наличию или отсутствию MSKI в течение периода наблюдения до одного года, с использованием t-критерия или непараметрической альтернативы. Иерархический кластерный анализ (метод Уорда) будет использоваться для последующего определения кластеров коррелированных переменных, которые минимизируют внутрикластерную дисперсию в наборе данных. Древовидные диаграммы и кластерные средства будут использоваться для интерпретации кластеров по отношению к отдельным переменным и функциональным областям, описанным в литературе, включая показатели производительности и общего состояния здоровья, а также самооценку функции. Анализ чувствительности оценит устойчивость назначенных группировок к выбору метода кластеризации с использованием альтернативных алгоритмов для расчета сходства между кластерами (например, методы полной связи или группового среднего).

Результаты кластерного анализа будут использоваться для получения сокращенных оценок-кандидатов на основе потенциальных комбинаций отдельных переменных, найденных для характерных для идентифицированных кластеров. Переменные оценки-кандидата будут оцениваться как предикторы в моделях бинарной классификации MSKI в течение периода наблюдения до одного года. Показатели ошибочной классификации будут представлены как процент участников, у которых результат был неправильно предсказан после установления порога с использованием клинически значимых чувствительности и специфичности. Перекрестная проверка будет использоваться для минимизации систематической ошибки в предполагаемых вероятностях. Исследовательская группа выберет оценки, сочетающие в себе наименьшие показатели неправильной классификации и кратчайшее время завершения, чтобы создать оптимальную оценку риска MSKI (конкретная цель № 4). Время завершения будет оцениваться на основе наблюдаемого времени для администрирования каждого отдельного элемента. Анализы будут повторяться, ограничивая результаты наиболее распространенными отдельными типами MSKI (по сравнению с отсутствием MSKI), чтобы оценить качественные различия в оптимальных оценках по типу травмы.

Для достижения конкретных целей № 3 и № 4 исследовательская группа будет использовать статистический подход для выбора и оценки возможных оценок для прогнозирования результатов MSKI (конкретная цель № 3). Оптимальные оценки будут определяться на основе самых низких показателей неправильной классификации результатов и кратчайшего времени оценки. В этом анализе будет использоваться алгоритм машинного обучения (иерархический кластерный анализ) для определения групп высококоррелированных переменных ответа среди полного набора клинических оценок. Исследовательская группа будет использовать иерархический кластерный анализ (метод Уорда) для выявления кластеров наблюдений, которые минимизируют внутрикластерную дисперсию при исходном посещении. Древовидные диаграммы и кластерные средства будут использоваться для интерпретации кластеров по отношению к отдельным переменным и функциональным областям, описанным в литературе. Анализ чувствительности оценит устойчивость назначенных группировок к выбору метода кластеризации с использованием альтернативных алгоритмов для расчета сходства между кластерами (например, методы полной связи или группового среднего). Анализы будут повторяться в подгруппах типа MSKI для оценки различий в выявленных кластерах по типам травм.

Результаты кластерного анализа будут использоваться для получения сокращенных оценок-кандидатов на основе потенциальных комбинаций отдельных переменных, характеризующих выявленные кластеры. Переменные оценки-кандидата будут оцениваться как предикторы в моделях бинарной классификации (например, логистическая регрессия или регрессия Лассо) нежелательных исходов для пациентов. Показатели ошибочной классификации будут представлены как процент пациентов, у которых исход был неправильно предсказан после установления порога с использованием клинически значимых чувствительности и специфичности. Перекрестная проверка будет использоваться для минимизации систематической ошибки в предполагаемых вероятностях. Исследовательская группа выберет тесты, сочетающие в себе наименьший процент ошибочных классификаций и кратчайшее время завершения, чтобы создать оптимальную оценку после MSKI (конкретная цель № 4). Время завершения будет оцениваться на основе наблюдаемого времени для администрирования каждого отдельного элемента. Анализы будут повторены для боли в спине по сравнению с менее частыми типами MSKI, а также для последующего 12-недельного визита, чтобы оценить различия в оптимальных оценках по типу MSKI и времени после MSKI. Поскольку первичный анализ будет основываться на исходных оценках и результатах, полученных с помощью интернет-анкет, чтобы свести к минимуму отсев, вменение отсутствующих данных не планируется.

Для достижения конкретной цели № 5 исследовательская группа оценит способность наших оптимальных оценок (конкретная цель № 4) прогнозировать MSKI и нежелательные результаты в контрольных когортах в течение шести месяцев наблюдения. Коэффициенты ошибочной классификации для нескорректированных и полных моделей будут описаны с использованием кривых рабочих характеристик приемника (ROC) и 95% доверительных интервалов. Анализы будут повторяться отдельно для боли в спине и MSKI нижних конечностей с использованием оптимальных оценок, определенных для этих типов травм.