Факторы, влияющие на сроки реабилитации послеоперационных осложнений у больных раком молочной железы

Выжившие после рака молочной железы страдали от осложнений после операции, химиотерапии и лучевой терапии. Эти осложнения включают тугоподвижность плеча, лимфедему верхних конечностей и рубцовую контрактуру, которые в целом нарушают функцию ADL. Реабилитация была одобрена для эффективного облегчения этих симптомов. Однако многие факторы могут помешать участию пациента в реабилитации, что затрудняет оценку того, как долго следует проходить реабилитацию. На Тайване национальное медицинское страхование обеспечивает недорогое, доступное и неограниченное медицинское обслуживание и медицинские услуги для всех граждан, устраняя многие социально-экономические барьеры. Таким образом, мы пытаемся создать модель на основе машинного обучения для прогнозирования периода реабилитации.

Наше исследование представляет собой ретроспективное исследование случай-контроль. Целями являются выжившие после рака молочной железы, которые хотя бы один раз проходили послеоперационную реабилитацию по поводу осложнений. Следующие данные собираются из системы e-HIS:

1. Характеристика пациента: возраст, односторонний или двусторонний рак.
2. Тип операции: тотальная, частичная или простая мастэктомия.
3. Лимфатическая хирургия: ALND и SLNB
4. Другие хирургические процедуры: реконструкция груди, лоскутная хирургия.
5. Комбинированная терапия: химиотерапия, лучевая терапия или гормональная терапия.
6. Осложнения: тугоподвижность плеча, лимфедема, рубцовая контрактура (например, синдром подмышечной паутины), неврологический дефицит.
7. Первый между операцией и первый раз реабилитации.

Первичным результатом является общее время реабилитации, которое будет разделено на краткосрочное (менее 360 минут) и длительное время (более 360 минут).

Данные будут обрабатываться с использованием алгоритмов WEKA и машинного обучения, включая логистическую регрессию, метод поддерживающих векторов, K-ближайших соседей, дерево решений и случайный лес.