回復期脳卒中患者の歩行自立予測 信号検出分析による臨床応用を目指した検討
〔目的〕脳卒中患者の回復期リハビリテーション病棟入院時情報から3ヵ月後の歩行自立を判別するための予測チャートを作成すること．〔対象と方法〕初発脳卒中患者251例を対象として，入院時の身体機能と認知機能，基本動作自立度，バランス能力，日常生活自立度から入院3ヵ月後の歩行自立を予測するための決定木を，信号検出分析法にて求めた．〔結果〕起居動作能力，バランス能力，認知機能が有意な予測因子として抽出され，入院3ヵ月後の歩行自立を予測するための決定木が得られた．〔結語〕脳卒中の回復期に適応した歩行自立の予測チャートが作成された．...
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| Published in | Rigaku ryoho kagaku Vol. 33; no. 1; pp. 145 - 150 |
|---|---|
| Main Authors | , , , |
| Format | Journal Article |
| Language | Japanese |
| Published |
Tokyo
理学療法科学学会
01.01.2018
Japan Science and Technology Agency |
| Subjects | |
| Online Access | Get full text |
| ISSN | 1341-1667 2434-2807 |
| DOI | 10.1589/rika.33.145 |
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| Abstract | 〔目的〕脳卒中患者の回復期リハビリテーション病棟入院時情報から3ヵ月後の歩行自立を判別するための予測チャートを作成すること．〔対象と方法〕初発脳卒中患者251例を対象として，入院時の身体機能と認知機能，基本動作自立度，バランス能力，日常生活自立度から入院3ヵ月後の歩行自立を予測するための決定木を，信号検出分析法にて求めた．〔結果〕起居動作能力，バランス能力，認知機能が有意な予測因子として抽出され，入院3ヵ月後の歩行自立を予測するための決定木が得られた．〔結語〕脳卒中の回復期に適応した歩行自立の予測チャートが作成された． |
|---|---|
| AbstractList | [Purpose] This study developed a chart for predicting stroke patients' independence of gait during the convalescent period. [Subjects and Methods] Two hundred fifty-one first-time stroke patients were enrolled in this study. Physical and cognitive functions, basic movement ability, balance ability and activities of daily living were evaluated on admission to a rehabilitation ward for the convalescent stage. Based on this information, a decision tree for predicting independence of gait three months later was developed using signal detection analysis. [Results] Independence in rising motion, balance ability, and cognitive function were extracted as significant predictors. A valid and reliable decision tree was developed. [Conclusion] A chart for predicting independence of gait was developed. This chart is appropriate for the convalescent period after stroke. 〔目的〕脳卒中患者の回復期リハビリテーション病棟入院時情報から3ヵ月後の歩行自立を判別するための予測チャートを作成すること．〔対象と方法〕初発脳卒中患者251例を対象として，入院時の身体機能と認知機能，基本動作自立度，バランス能力，日常生活自立度から入院3ヵ月後の歩行自立を予測するための決定木を，信号検出分析法にて求めた．〔結果〕起居動作能力，バランス能力，認知機能が有意な予測因子として抽出され，入院3ヵ月後の歩行自立を予測するための決定木が得られた．〔結語〕脳卒中の回復期に適応した歩行自立の予測チャートが作成された． 要旨: 〔目的〕脳卒中患者の回復期リハビリテーション病棟入院時情報から3ヵ月後の歩行自立を判別するための予測チャートを作成すること. 〔対象と方法〕初発脳卒中患者251例を対象として, 入院時の身体機能と認知機能, 基本動作自立度, バランス能力, 日常生活自立度から入院3ヵ月後の歩行自立を予測するための決定木を, 信号検出分析法にて求めた. 〔結果〕起居動作能力, バランス能力, 認知機能が有意な予測因子として抽出され, 入院3ヵ月後の歩行自立を予測するための決定木が得られた. 〔結語〕脳卒中の回復期に適応した歩行自立の予測チャートが作成された. |
| Author | 牧迫, 飛雄馬 吉松, 竜貴 橋本, 祥行 加辺, 憲人 |
| Author_xml | – sequence: 1 fullname: 橋本, 祥行 organization: 国際医療福祉大学大学院 保健医療学専攻 理学療法学分野 応用理学療法学領域 – sequence: 1 fullname: 加辺, 憲人 organization: 医療法人社団輝生会 船橋市立リハビリテーション病院 – sequence: 1 fullname: 吉松, 竜貴 organization: 東京工科大学 医療保健学部 理学療法学科 – sequence: 1 fullname: 牧迫, 飛雄馬 organization: 鹿児島大学 医学部 保健学科 理学療法学専攻 |
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| Copyright | 2018 by the Society of Physical Therapy Science Copyright Japan Science and Technology Agency 2018 |
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| CorporateAuthor | 東京工科大学 医療保健学部 理学療法学科 鹿児島大学 医学部 保健学科 理学療法学専攻 医療法人社団輝生会 船橋市立リハビリテーション病院 国際医療福祉大学大学院 保健医療学専攻 理学療法学分野 応用理学療法学領域 |
| CorporateAuthor_xml | – name: 東京工科大学 医療保健学部 理学療法学科 – name: 国際医療福祉大学大学院 保健医療学専攻 理学療法学分野 応用理学療法学領域 – name: 医療法人社団輝生会 船橋市立リハビリテーション病院 – name: 鹿児島大学 医学部 保健学科 理学療法学専攻 |
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| PublicationTitleAlternate | 理学療法科学 |
| PublicationYear | 2018 |
| Publisher | 理学療法科学学会 Japan Science and Technology Agency |
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| References | 19) 北地 雄，原島宏明，宮野佐年：脳血管疾患後の片麻痺者を対象とした Functional Balance Scale の構成要素の検討．理学療法科学，2013, 28: 95-99. 17) Davis RE, Resnicow K, Atienza AA, et al.: Use of signal detection methodology to identify subgroups of dietary supplement use in diverse populations. J Nutr, 2008, 138: 205S-211S. 12) 宮原拓也，平林弦大：回復期リハビリテーション病棟における重症脳血管疾患患者のADL改善項目の検討．理学療法科学，2013, 28: 165-169. 16) Luan S, Schooler LJ, Gigerenzer G: A signal-detection analysis of fast-and-frugal trees. Psychol Rev, 2011, 118: 316-338. 1) 二木 立：脳卒中リハビリテーション患者の早期自立度予測．リハビリテーション医学， 1982, 19: 201-223. 4) 堀本ゆかり，石井俊夫，青田安史・他：脳卒中片麻痺患者の歩行能力到達水準の予測．理学療法科学，1995, 10: 3–6. 8) 樋口謙次，安保雅博：急性期脳血管障害患者における歩行予後因子の検討—発症10日目の座位保持能力から—．理学療法学，2008, 35: 313-317. 11) Cho KH, Lee WH: Effects of inpatient rehabilitation on functional recovery of stroke patients: a comparison of chronic stroke patients with and without cognitive impairment. J Phys Ther Sci, 2012, 24: 245-248. 10) 杉山統哉，近藤克則，松本大輔・他：急性期脳卒中患者の歩行自立度と社会的サポートの関連—リハビリテーション患者データバンクの多施設登録データを用いた研究—．総合リハ，2013, 41: 161-169. 7) Koyama T, Matsumoto K, Okuno T, et al.: A new method for predicting functional recovery of stroke patients with hemiplegia: logarithmic modelling. Clin Rehabil, 2005, 19: 779-789. 14) 奥 喜正，本村猛能，前鶴政和・他：データマイニングにおける二値データ解析—決定木とロジスティック回帰分析．物流問題研究，2004, 44: 1-14. 9) 藤野雄次，秦 和文，花房祐輔・他：脳卒中急性期での歩行の予後に関与する因子の検討．理学療法科学，2012, 27: 421-425. 6) 長澤 弘：脳卒中患者の退院時の移動機能予後．北里医学，1999, 29: 345-353. 15) 金田重郎：データマイニング 決定木学習 実用期を迎えたノンパラメトリック統計手法．CICSJ Bull, 1999, 17: 9-14. 2) 窪田俊夫，花田 実：脳血管障害の予後推定についての方法論と臨床病型の分類について．リハビリテーション医学，1982, 19: 237-247. 5) 黒川幸雄，松永篤彦：脳卒中患者の退院時の移動機能予後．北里医学，1997, 27: 9-18. 18) The Aging Clinical Research Center (ACRC): Signal Detection Software for Receiver Operator Characteristics (ROC), http://www.stanford.edu/~yesavage/ROC.html（閲覧日2017年7月10日） 3) 葺石安利：脳卒中（視床出血）患者における初期情報からの歩行能力予後予測：多変量解析からの試み．リハビリテーション医学，1987, 24: 169-174. 13) 鄭 丞媛，井上祐介，近藤克則・他：急性期と回復期リハ病棟における脳卒中患者の退院時FIMの予測式．Jpn J Compr Rehabil Sci, 2014, 5: 19-25. |
| References_xml | – reference: 7) Koyama T, Matsumoto K, Okuno T, et al.: A new method for predicting functional recovery of stroke patients with hemiplegia: logarithmic modelling. Clin Rehabil, 2005, 19: 779-789. – reference: 9) 藤野雄次，秦 和文，花房祐輔・他：脳卒中急性期での歩行の予後に関与する因子の検討．理学療法科学，2012, 27: 421-425. – reference: 2) 窪田俊夫，花田 実：脳血管障害の予後推定についての方法論と臨床病型の分類について．リハビリテーション医学，1982, 19: 237-247. – reference: 12) 宮原拓也，平林弦大：回復期リハビリテーション病棟における重症脳血管疾患患者のADL改善項目の検討．理学療法科学，2013, 28: 165-169. – reference: 11) Cho KH, Lee WH: Effects of inpatient rehabilitation on functional recovery of stroke patients: a comparison of chronic stroke patients with and without cognitive impairment. J Phys Ther Sci, 2012, 24: 245-248. – reference: 13) 鄭 丞媛，井上祐介，近藤克則・他：急性期と回復期リハ病棟における脳卒中患者の退院時FIMの予測式．Jpn J Compr Rehabil Sci, 2014, 5: 19-25. – reference: 14) 奥 喜正，本村猛能，前鶴政和・他：データマイニングにおける二値データ解析—決定木とロジスティック回帰分析．物流問題研究，2004, 44: 1-14. – reference: 18) The Aging Clinical Research Center (ACRC): Signal Detection Software for Receiver Operator Characteristics (ROC), http://www.stanford.edu/~yesavage/ROC.html（閲覧日2017年7月10日）． – reference: 15) 金田重郎：データマイニング 決定木学習 実用期を迎えたノンパラメトリック統計手法．CICSJ Bull, 1999, 17: 9-14. – reference: 1) 二木 立：脳卒中リハビリテーション患者の早期自立度予測．リハビリテーション医学， 1982, 19: 201-223. – reference: 5) 黒川幸雄，松永篤彦：脳卒中患者の退院時の移動機能予後．北里医学，1997, 27: 9-18. – reference: 6) 長澤 弘：脳卒中患者の退院時の移動機能予後．北里医学，1999, 29: 345-353. – reference: 16) Luan S, Schooler LJ, Gigerenzer G: A signal-detection analysis of fast-and-frugal trees. Psychol Rev, 2011, 118: 316-338. – reference: 3) 葺石安利：脳卒中（視床出血）患者における初期情報からの歩行能力予後予測：多変量解析からの試み．リハビリテーション医学，1987, 24: 169-174. – reference: 8) 樋口謙次，安保雅博：急性期脳血管障害患者における歩行予後因子の検討—発症10日目の座位保持能力から—．理学療法学，2008, 35: 313-317. – reference: 19) 北地 雄，原島宏明，宮野佐年：脳血管疾患後の片麻痺者を対象とした Functional Balance Scale の構成要素の検討．理学療法科学，2013, 28: 95-99. – reference: 10) 杉山統哉，近藤克則，松本大輔・他：急性期脳卒中患者の歩行自立度と社会的サポートの関連—リハビリテーション患者データバンクの多施設登録データを用いた研究—．総合リハ，2013, 41: 161-169. – reference: 17) Davis RE, Resnicow K, Atienza AA, et al.: Use of signal detection methodology to identify subgroups of dietary supplement use in diverse populations. J Nutr, 2008, 138: 205S-211S. – reference: 4) 堀本ゆかり，石井俊夫，青田安史・他：脳卒中片麻痺患者の歩行能力到達水準の予測．理学療法科学，1995, 10: 3–6. |
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| StartPage | 145 |
| SubjectTerms | Decision trees Gait Stroke 信号検出分析 歩行自立予測 脳卒中回復期 |
| Subtitle | 信号検出分析による臨床応用を目指した検討 |
| Title | 回復期脳卒中患者の歩行自立予測 |
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