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成人脊柱変形のQOL、治療効果を最適に評価できる疾患特異的尺度の開発

成人脊柱変形のQOL、治療効果を最適に評価できる疾患特異的尺度の開発
开发可以最佳评估成人脊柱畸形的生活质量和治疗效果的疾病特异性量表
批准号:
21K20966
负责人:
藤森 孝人
金额:
$1.5万
依托单位:
依托单位国家:
日本
项目类别:
Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
财政年份:
2021
资助国家:
日本
项目状态:
已结题
起止时间:
2021-08-30 至 2024-03-31

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项目成果

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研究の目的は、成人脊柱変形症(ASD)を評価するための疾患特異的な尺度を開発することであった。ASDは、側弯症、後弯症、痛み、術後の運動範囲制限を組み合わせた複雑な状態で、効果的に評価する尺度がないことが臨床上の課題となっている。尺度において、最も重要なことは、その尺度が測定しようとしている構成概念を計測できることである。「測りたいものが測れているか」と言い換えることができる。因子分析は、構成概念の探索や検証に用いる手法の一つで、尺度の作成においてよく使用される。「知能」や「健康」は構成概念の例で、直接観察したり、計測することはできない。しかし、構成概念に関連する複数の行動や事象によって、間接的に測定することができると考えられている。本研究では、106名のASD患者(平均年齢68歳、女性89名)を対象に、ASD評価に役立つ29の質問を選び、患者に回答してもらいました。因子分析の結果、主症状と副症状の2つの因子が認められた。主症状は、日常生活動作(ADL)、痛み、外観を評価する10の質問から構成された。副症状は、運動範囲制限によるADLを評価する5つの質問で構成された。それぞれのクロンバックのアルファ係数は0.90および0.84であった。主症状の変化と満足度の間のスピアマンの相関係数は0.48(p < 0.001)でした。主症状と副症状の術前と術後のスコアを比較した際のコーエンのdの効果量は、それぞれ1.09および0.65であった。研究の結果、臨床実践で十分な反応性を持ち、ASD手術のメリットとデメリットを同時に評価できる、妥当性のある疾患特異的尺度が開発された。これにより、ASD患者の評価と治療において、より的確な判断が可能になり、研究の意義と重要性が示された。
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会议论文
人工知能による深層学習を利用した特発性側弯症の進行予測
  • 批准号:
    22K09353
  • 项目类别:
    Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
  • 资助金额:
    $2.66万
  • 财政年份:
    2022
  • 负责人:
    藤森 孝人
  • 依托单位: