قوانین پیش بینی بالینی برای سندرم های برگشتی و درد ستون فقرات

قوانین پیش بینی بالینی:

"قوانین تصمیم گیری بالینی، طبقه بندی درد درد ستون فقرات و پیش بینی نتایج درمان: بحث در مورد گزارش های اخیر در ادبیات توانبخشی"

چکیده

قوانین تصمیم گیری بالینی به طور فزاینده ای در ادبیات زیست پزشکی رایج هستند و یکی از استراتژی های افزایش تصمیم گیری بالینی برای بهبود کارایی و اثربخشی ارائه مراقبت های بهداشتی را نشان می دهند. در زمینه تحقیقات توانبخشی، قوانین تصمیم گیری بالینی عمدتاً با هدف طبقه بندی بیماران با پیش بینی پاسخ درمانی آنها به درمان های خاص است. به طور سنتی، توصیه‌هایی برای توسعه قوانین تصمیم‌گیری بالینی، یک فرآیند چند مرحله‌ای (اشتقاق، اعتبارسنجی، تجزیه و تحلیل تاثیر) را با استفاده از روش‌شناسی تعریف‌شده پیشنهاد می‌کنند. تلاش‌های تحقیقاتی با هدف توسعه یک قانون تصمیم‌گیری بالینی مبتنی بر تشخیص از این کنوانسیون خارج شده‌اند. انتشارات اخیر در این خط از تحقیقات از راهنمای تصمیم گیری بالینی مبتنی بر تشخیص مبتنی بر اصطلاحات اصلاح شده استفاده کرده اند. اصلاحات در اصطلاحات و روش‌شناسی پیرامون قوانین تصمیم‌گیری بالینی می‌تواند تشخیص سطح شواهد مرتبط با یک قانون تصمیم‌گیری و درک نحوه اجرای این شواهد برای اطلاع رسانی به مراقبت از بیمار را برای پزشکان دشوارتر کند. ما یک مرور مختصر از توسعه قوانین تصمیم گیری بالینی در زمینه ادبیات توانبخشی و دو مقاله خاص که اخیراً در کایروپراکتیک و درمان های دستی منتشر شده است، ارائه می دهیم.

قوانین پیش بینی بالینی

• مراقبت های بهداشتی دستخوش یک تغییر پارادایم مهم به سمت عملکرد مبتنی بر شواهد شده است. رویکردی که تصور می‌شود تصمیم‌گیری بالینی را با ادغام بهترین شواهد موجود با تخصص بالینی و ترجیحات بیماران افزایش می‌دهد.
• در نهایت، هدف تمرین مبتنی بر شواهد، بهبود ارائه مراقبت های بهداشتی است. با این حال، ترجمه شواهد علمی به عمل، تلاشی چالش برانگیز را ثابت کرده است.
• قوانین تصمیم گیری بالینی (CDRs)، که به عنوان قوانین پیش بینی بالینی نیز شناخته می شوند، به طور فزاینده ای در ادبیات توانبخشی رایج هستند.
• اینها ابزارهایی هستند که برای آگاهی دادن به تصمیم گیری بالینی با شناسایی عوامل پیش بینی کننده بالقوه نتیجه آزمایش تشخیصی، پیش آگهی یا پاسخ درمانی طراحی شده اند.
• در ادبیات توانبخشی، CDR ها بیشتر برای پیش بینی پاسخ بیمار به درمان استفاده می شوند. آنها برای شناسایی زیرگروه‌های مرتبط بالینی بیمارانی که با اختلالات ناهمگن دیگری مانند گردن غیر اختصاصی یا پایین مراجعه می‌کنند، پیشنهاد شده‌اند. کمر درد ، این چشم اندازی است که ما قصد داریم روی آن تمرکز کنیم.

قوانین پیش بینی بالینی

• توانایی طبقه‌بندی یا زیر گروه‌بندی بیماران مبتلا به اختلالات ناهمگن مانند درد ستون فقرات به‌عنوان اولویت تحقیقاتی و در نتیجه تمرکز تلاش‌های تحقیقاتی بسیار برجسته شده است. جذابیت چنین رویکردهای طبقه بندی پتانسیل آنها برای بهبود کارایی و اثربخشی درمان با تطبیق بیماران با درمان های بهینه است. در گذشته، طبقه بندی بیماران بر رویکردهای ضمنی مبتنی بر سنت یا مشاهدات غیرسیستماتیک تکیه داشت. استفاده از CDR ها برای اطلاع رسانی طبقه بندی، تلاشی است برای رویکردی مبتنی بر شواهد، که کمتر به نظریه بی اساس وابسته است.
• CDRs در یک فرآیند چند مرحله ای شامل مطالعات اشتقاق، اعتبار سنجی و تجزیه و تحلیل تأثیر، با هر یک هدف و معیارهای روش شناختی تعریف شده، توسعه یافته اند. مانند تمام اشکال شواهد مورد استفاده برای تصمیم گیری در مورد بیماران، توجه به روش مطالعه مناسب برای ارزیابی مزایای بالقوه اجرا بسیار مهم است.

مزایای قوانین پیش بینی بالینی

• این می تواند عوامل بیشتری از آنچه که مغز انسان می تواند در نظر بگیرد را در خود جای دهد
• مدل CDR / CPR همیشه نتیجه مشابهی (معادله ریاضی)
• می تواند دقیق تر از قضاوت بالینی باشد.

استفاده بالینی از قوانین پیش بینی بالینی

• تشخیص ret احتمال پیش از آن
• پیش بینی risk خطر نتایج بیماری را پیش بینی کنید

 

 

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/قوانین-پیش‌بینی-بالینی/دستکاری-سروییکال-برای-گردن-درد/

johnsnyderdpt.com/برای-پزشکان/قوانین-پیش‌بینی-بالینی/دستکاری-سینه-برای-گردن-درد/

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/قوانین-پیش‌بینی-بالینی/دستکاری-برای-کمر-درد

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/قوانین-پیش‌بینی-بالینی/تنگی-نخاعی-کمر/

وب سایت دکتر جان اسنایدر

فلین پیش بینی بیماری بالینی

تجزیه و تحلیل CDR اثر

در نهایت، سودمندی یک CDR به دقت آن نیست، بلکه به توانایی آن در بهبود نتایج بالینی و افزایش کارایی مراقبت بستگی دارد.[15] حتی زمانی که یک CDR اعتبار گسترده‌ای را نشان می‌دهد، این تضمین نمی‌کند که تصمیم‌گیری بالینی را تغییر می‌دهد یا تغییراتی که ایجاد می‌کند منجر به مراقبت بهتر می‌شود.

تغییراتی که ایجاد می کند باعث مراقبت بهتر می شود. مک گین و همکاران.[2] سه توضیح برای شکست یک CDR در این مرحله شناسایی کرد. اولاً، اگر قضاوت پزشک به اندازه یک تصمیم مبتنی بر CDR دقیق باشد، استفاده از آن هیچ سودی ندارد. دوم، استفاده از یک CDR ممکن است شامل محاسبات یا روش های دست و پا گیر باشد که پزشکان را از استفاده از CDR منصرف می کند. سوم، استفاده از CDR ممکن است در همه محیط ها یا شرایط امکان پذیر نباشد. علاوه بر این، ما این واقعیت را لحاظ می‌کنیم که مطالعات تجربی ممکن است شامل بیمارانی باشد که کاملاً نماینده بیمارانی نیستند که در مراقبت‌های معمول دیده می‌شوند و این ممکن است ارزش واقعی یک CDR را محدود کند. بنابراین، برای درک کامل کاربرد CDR و توانایی آن در بهبود ارائه مراقبت‌های بهداشتی، لازم است یک بررسی عملی از امکان‌سنجی و تأثیر آن در زمانی که در محیطی که منعکس‌کننده عملکرد دنیای واقعی است، انجام شود. این را می توان با طرح های مطالعاتی مختلف مانند کارآزمایی های تصادفی، کارآزمایی های تصادفی خوشه ای، یا رویکردهای دیگر مانند بررسی تاثیر CDR قبل و بعد از اجرای آن انجام داد.

شیوع روش های طبقه بندی برای بیماران مبتلا به اختلالات کمری با استفاده از سندرم های مکنزی، الگوی درد، دستکاری و قوانین پیش بینی بالینی ثبات.

www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3113271/

اهداف

اهداف (1) برای تعیین نسبت بیماران مبتلا به اختلالات کمری بود که می توان با استفاده از روش های ارزیابی مکانیک تشخیص و درمان (MDT)، پیش بینی بالینی، دستکاری و پیشگیری از ثبات، از طریق سندرم های مکنزی (McK) و دسته بندی الگوی درد (PPC) قوانین (CPR) و (2) برای هر CPR مرد یا رده CPR پایدار، میزان شيوع طبقه بندی را با استفاده از McK و PPC تعیین می کنند.

CPR مدل های احتمالاتی و پیش آگهی پیچیده ای است که در آن گروهی از مشخصه های بیمار و نشانه های بالینی و علائم بالینی با پیش بینی معنی داری از نتایج بیمار ارتباط آماری دارند.

دو CPR جداگانه توسط محققان برای شناسایی بیمارانی که به دستکاری پاسخ مثبت می‌دهند، توسعه داده شد. Flynn et al. CPR دستکاری اولیه را با استفاده از پنج معیار، یعنی عدم وجود علائم زیر زانو، شروع اخیر علائم (کمتر از 33,34 روز)، پرسشنامه باور اجتناب از ترس پایین 16 امتیاز برای کار (<36)، کم تحرکی ستون فقرات کمری، و داخلی لگن ایجاد کرد. ROM چرخشی (> 19 برای حداقل یک لگن).35

CPR فلین متعاقبا توسط فریتز و همکاران اصلاح شد. به دو معیار، که شامل عدم وجود علائم زیر زانو و شروع اخیر علائم (کمتر از 16 روز)، به عنوان یک جایگزین عملی برای کاهش بار پزشک برای شناسایی بیماران در مراقبت های اولیه که به احتمال زیاد به دستکاری فشاری پاسخ می دهند.

«Potentia.l دام قوانین پیش‌بینی بالینی»

قوانین پیش بینی بالینی چیست؟

یک قانون پیش‌بینی بالینی (CPR) ترکیبی از یافته‌های بالینی است که از نظر آماری قابلیت پیش‌بینی معنی‌داری را در تعیین وضعیت انتخابی یا پیش‌آگهی بیماری که تحت درمان خاصی قرار گرفته است، نشان داده‌اند. CPRها با استفاده از روش‌های آماری چند متغیره ایجاد می‌شوند، برای بررسی توانایی پیش‌بینی گروه‌های انتخابی متغیرهای بالینی طراحی شده‌اند، و برای کمک به پزشکان در تصمیم‌گیری سریع که معمولاً ممکن است در معرض سوگیری‌های اساسی باشد، کمک می‌کنند. قواعد ماهیت الگوریتمی دارند و شامل اطلاعات فشرده ای هستند که کمترین تعداد شاخص های تشخیصی آماری را برای شرایط هدف شناسایی می کند.

قوانین پیش‌بینی بالینی معمولاً با استفاده از روش 3 مرحله‌ای توسعه می‌یابند. اول، CPR ها ما را به صورت آینده نگر گرفته اند-
استفاده از روش‌های آماری چند متغیره برای بررسی توانایی پیش‌بینی گروه‌های انتخابی متغیرهای بالینی. مرحله دوم شامل اعتبارسنجی CPR در یک کارآزمایی تصادفی‌سازی و کنترل‌شده برای کاهش خطر انتخاب عوامل پیش‌بینی‌کننده توسعه‌یافته در مرحله اشتقاق به طور تصادفی است. مرحله سوم شامل انجام تجزیه و تحلیل تأثیر برای تعیین اینکه چگونه CPR مراقبت را بهبود می بخشد، هزینه ها را کاهش می دهد و هدف مورد نظر را به طور دقیق تعریف می کند.

اگر چه بحث های کمی وجود دارد که با دقت ساخته شده CPR می تواند عمل بالینی را بهبود بخشد، به نظر من، هیچ دستورالعملی است که الزامات روش شناسی برای CPR برای تزریق در تمام محیط های بالینی عمل وجود دارد. دستورالعمل ها برای بهبود سخت گیری طراحی مطالعه و گزارش گیری ایجاد شده است. سرمقاله زیر خطاهای روش شناختی بالقوه در CPR را مشخص می کند که ممکن است قابل انتقال بودن الگوریتم را تضعیف کند. در حوزه توانبخشی، اکثر CPR ها از پیش تعیین شده بوده اند؛ به این ترتیب، نظرات من این است که نشان دهنده CPR است.

مشکلات روش شناختی

CPRها برای مشخص کردن مجموعه‌ای از ویژگی‌های همگن از یک جمعیت ناهمگن از بیماران متوالی انتخاب شده آینده‌نگر طراحی شده‌اند. به طور معمول، جمعیت قابل اجرا به دست آمده زیرمجموعه کوچکی از یک نمونه بزرگتر است و ممکن است تنها درصد کمی از حجم مورد واقعی روزانه پزشک را نشان دهد. تنظیم و مکان نمونه بزرگتر باید قابل تعمیم باشد5,15،15,16، و مطالعات اعتبار بعدی نیاز به ارزیابی CPR در گروه های مختلف بیمار، در محیط های مختلف، و با یک گروه بیمار معمولی دارد که توسط اکثر پزشکان مشاهده می شود. از آنجایی که بسیاری از CPR ها بر اساس یک گروه کاملاً متمایز توسعه یافته اند که ممکن است منعکس کننده یک جمعیت معمولی از بیماران باشد یا نباشد، قابلیت انتقال طیف بسیاری از الگوریتم های CPR فعلی ممکن است محدود باشد.

قوانین پیش بینی بالینی از معیارهای نتیجه برای تعیین اثربخشی مداخله استفاده می کنند. معیارهای نتیجه باید یک تعریف عملیاتی واحد داشته باشند و نیازمند پاسخگویی کافی برای ثبت تغییرات مناسب در شرایط هستند. علاوه بر این، این معیارها باید دارای یک امتیاز برش خوب ساخته شده 5،14 باشند و توسط یک مدیر نابینا جمع آوری شوند. انتخاب یک امتیاز لنگر مناسب برای اندازه گیری تغییر واقعی در حال حاضر مورد بحث 16,18-15 است. اکثر معیارهای نتیجه از پرسشنامه مبتنی بر یادآوری بیمار مانند رتبه بندی جهانی امتیاز تغییر (GRoC) استفاده می کنند، که وقتی در کوتاه مدت استفاده می شود مناسب است اما هنگام استفاده در تحلیل های بلندمدت از سوگیری یادآوری رنج می برد 19-20.

یک اشکال بالقوه برای CPRها، عدم حفظ کیفیت تست‌ها و معیارهایی است که به عنوان پیش‌بینی‌کننده در الگوریتم استفاده می‌شوند. بنابراین، آزمون چشم انداز و معیارها باید در طول مدل سازی مستقل از یکدیگر باشند. هر کدام باید به شیوه ای معنادار و قابل قبول انجام شوند. پزشکان یا مدیران داده‌ها باید نسبت به اقدامات و شرایط بیمار نادیده گرفته شوند.

منابع

مشکلات احتمالی قوانین پیش بینی بالینی ؛ مجله دستی و درمانی درمانی جلد 16 شماره دو [69]

جفری جبرگ و جولی مری فریتز؛ قوانین تصمیم گیری بالینی، طبقه بندی درد درد ستون فقرات و پیش بینی نتایج درمان: بحث در مورد گزارش های اخیر در ادبیات توانبخشی