回復期脳卒中リハビリテーション入院患者の運動FIM利得 機械学習モデルを用いた要因分析

目的◆機械学習を用いて、リハビリテーションが関係する諸因子とFunctional Indepenedence Measure(FIM)の運動項目合計点(mFIM)利得との関係を明らかにする。方法◆回復期リハビリテーション病棟に入院した脳卒中患者3,624例を対象とした。機械学習において年齢、入院時mFIM、認知FIMのデータを用いてmFIM利得の予測モデルを作成した。これに3因子のさまざまな数値を入れて、3因子とmFIM利得との関係を調べた。結果◆入院時mFIMとmFIM利得との関係は、入院時mFIMが若年者では26点、高齢者では39点をピークとした上に凸の形を呈した。mFIM利得は55～60歳以上で低下した。認知FIMが高いほどmFIM利得は大きかった。結論◆機械学習は、非線形の関係を評価できており、リハビリテーションが関係する諸因子とmFIM利得との関係調査において有用と考えられた。