Prediktiva modeller för ryggrads- och nedre extremitetsskada efter utskrivning från rehab (MP3-RD)

Försökspersoner kommer att rekryteras till fyra vårdcentraler efter att ha genomgått en behandlingskur för en ryggrads- eller nedre extremitetsskada. Efter att ha avslutats tillbaka till full tjänst kommer de att ges möjlighet att anmäla sig till studien och genomgå ett batteri av fysiska prestationstester och tillhörande undersökningar. Försökspersonerna kommer sedan att följas under ett år för att identifiera förekomsten av eventuella skador. Förutsägelsealgoritmer kommer att härledas med hjälp av regressionsanalys för att förutsäga skada baserat på prestanda på de fysiska utvärderingstesterna.

Den övergripande hypotesen är att tjänstemedlemsprestationer på ett batteri av fysiska prestationstester som utförts vid utskrivning från vården och återgång till tjänst kommer att kunna förutsäga 1) risken att drabbas av någon skada samt 2) återkomst av samma skada som de sökte vård under året efter utskrivningen från rehabiliteringen. Det nuvarande antagandet är att när en Servicemedlem skrivs ut från sjukvård har det gjorts utifrån förväntningarna om att det är lämpligt och säkert för dem att återgå till att fungera i sin verksamhetsmiljö. Eftersom historik med tidigare skada är en väletablerad riskfaktor, löper varje enskild Servicemedlem som återgår till tjänst efter medicinsk vård för en muskuloskeletal (MSK) skada redan en högre risk för framtida skada än hans eller hennes icke-skadade motsvarighet. Utredarna antar att minskad prestanda på det föreslagna testprotokollet kommer att vara relaterat till ökad risk för 1 års skada och återkommande skada. Att framgångsrikt identifiera personer med ökad risk för återfall ger möjlighet för sekundära och tertiära förebyggande program för att optimera återgång till tjänstgöring. Skada kommer att definieras som varje ny muskel- och skelettskada eller återkommande skada under den 1-åriga övervakningsperioden.

Batteriet av fysiska prestationstester kommer att inkludera: Selektiv funktionell rörelsebedömning (SFMA), Functional Movement Screen (FMS), Upper Quarter Y-balanstest (YBT-UQ), Lower Quarter Y-balanstest (YBT-LQ), Closed Kinetic Chain Dorsiflexion (CKC DF), ett Single Hop Test, Triple Hop Test, Triple Crossover Hop Test, Carry Test och ett oviktat och viktat 300 yards Shuttle Run Test.

Varje ämne kommer då också att kontaktas månadsvis via ett SMS (Short Message Service, t.ex. textmeddelande) undersökning för följande år för att identifiera information om ytterligare skada eller profil som de kan ha ådragit sig under den tidigare tidsperioden. Information om skada kommer också att beräknas från patientdiagramgenomgångar och försvarsdepartementets databas för sjukvårdsanvändning (anspråksdata). Detta kommer att ge en robust metod för att fånga in data om skador oavsett ämnes tillgänglighet för uppföljning.

Ämnen kommer att dikotomeras som skadade eller icke-skadade baserat på skadeövervakningsdata. Viktiga demografiska, fysiska prestationer (FMS, YBT, SFMA, Hop Test, Carry test, & Shuttle Run) och självrapporteringsmått kommer att undersökas för gruppskillnader. Potentiella prediktorvariabler kommer att läggas in i en bakåt stegvis logistisk regressionsmodell för att bestämma den mest exakta uppsättningen av variabler som förutsäger status för muskuloskeletala skador.

Riskstratifiering (låg, måttlig eller hög) kommer att baseras på sannolikhetskvoter (LR) associerade med den kliniska prediktionsregeln för skada som beskrivs ovan. Ett positivt LR > 10 kommer att placera individen som hög risk, ett LR mellan 2 och 10 skulle placera individen som måttlig risk. De med en positiv LR mindre än 2 kommer att listas som låg risk.