Revista internacional de medicina física y rehabilitación
Acceso abierto

abstracto

Métodos para mejorar la precisión predictiva utilizando lineales múltiples Análisis de regresión para predecir el grado de mejora de funcional Medida de independencia para pacientes con accidente cerebrovascular

Makoto Tokunaga, Yoichiro Hashimoto, Susumu Watanabe, Ryoji Nakanishi, Hiroaki Yamanaga, Koichiro Yonemitsu y Hiroyuki Yonemitsu

El análisis de regresión lineal múltiple se utiliza con frecuencia en estudios que investigan el grado de mejora de la Medida de independencia funcional (FIM) en pacientes con accidente cerebrovascular. Sin embargo, el coeficiente de determinación R2 es de aproximadamente 0,46 a 0,73, lo que significa que la precisión de la predicción no es necesariamente alta. Para mejorar la precisión de la predicción, se utilizan los siguientes métodos; usando variables explicativas apropiadas, usando la efectividad FIM que corrigió el efecto techo como la variable objetivo, creando múltiples fórmulas de predicción, convirtiendo la variable numérica de las variables explicativas en variable ficticia, agregando la mejora FIM por un mes a las variables explicativas. Aun así, es difícil predecir pacientes cuya ganancia de FIM es extremadamente grande o pequeña. Es deseable combinar estos métodos o desarrollar nuevos métodos para lograr una predicción precisa.