Multivariate regression models have

Multivariate regression models have been used as prediction mechanisms for postoperative outcomes in conditions such as spinal cord injury, stroke, and Parkinson’s disease.

However, to the best of our knowledge, this approach has not been applied to CSM.

The goal of this study was to investigate two different regression models, multivariate linear regression (MLR) and support vector regression (SVR), in a cohort of patients receiving decompressive surgery for CSM to develop a mathematical tool for predicting postoperative outcomes.

An accurate predictive model of functional outcomes would allow for optimal patient selection for surgery, realistic postoperative goals for patients, planning for environmental adjustments to accommodate the patient’s postoperative functional status, and preparation for appropriate rehabilitation procedures.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

มีการใช้รูปแบบตัวแปรพหุการถดถอยเป็นกลไกทำนายผลลัพธ์ในการผ่าตัดในเงื่อนไข เช่นสันหลังบาดเจ็บ โรคหลอดเลือดสมอง โรคพาร์กินสัน อย่างไรก็ตาม กับความรู้ของเรา วิธีการนี้ได้ไม่ถูกใช้ร่วมกัน เป้าหมายของการศึกษานี้คือการ ตรวจสอบแบบจำลองถดถอยต่าง ๆ สอง ถดถอยเชิงเส้นตัวแปรพหุ (MLR) และสนับสนุนการถดถอยแบบเวกเตอร์ (SVR), ใน cohort ของผู้ป่วยที่ได้รับการผ่าตัดร่วมกับพัฒนาเครื่องมือทางคณิตศาสตร์สำหรับคาดการณ์ผลลัพธ์ในการผ่าตัด decompressive แบบจำลองคาดการณ์ถูกต้องของผลการทำงานจะช่วยให้สำหรับการเลือกผู้ป่วยเหมาะสมที่สุดสำหรับการผ่าตัด เป้าหมายจริงในการผ่าตัดสำหรับผู้ป่วย การวางแผนสำหรับการปรับปรุงสิ่งแวดล้อมเพื่อรองรับสถานะการทำงานของผู้ป่วยในการผ่าตัด การเตรียมการสำหรับขั้นตอนการฟื้นฟูสมรรถภาพที่เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

หลายตัวแปรรุ่นถดถอยได้ถูกนำมาใช้เป็นกลไกในการทำนายผลลัพธ์หลังการผ่าตัดในสภาพเช่นเส้นประสาทไขสันหลังบาดเจ็บ, โรคหลอดเลือดสมองและโรคพาร์กินสัน. แต่ที่ดีที่สุดของความรู้ของเราวิธีการนี้ยังไม่ได้ถูกนำไปใช้ CSM. เป้าหมายของการศึกษาครั้งนี้ ในการตรวจสอบการถดถอยสองรุ่นที่แตกต่างกันการถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปร (MLR) และสนับสนุนการถดถอยเวกเตอร์ (SVR) ในกลุ่มของผู้ป่วยที่ได้รับการผ่าตัด decompressive CSM สำหรับการพัฒนาเครื่องมือทางคณิตศาสตร์ในการทำนายผลหลังการผ่าตัด. แบบจำลองการคาดการณ์ที่ถูกต้องของผลการทำงานจะช่วยให้ สำหรับการเลือกผู้ป่วยที่เหมาะสมสำหรับการผ่าตัดเป้าหมายหลังการผ่าตัดผู้ป่วยที่เป็นจริงสำหรับการวางแผนสำหรับการปรับสิ่งแวดล้อมเพื่อรองรับภาวะการทำหน้าที่ของผู้ป่วยหลังการผ่าตัดและการเตรียมความพร้อมสำหรับขั้นตอนการฟื้นฟูสมรรถภาพที่เหมาะสม

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การถดถอยหลายตัวแปรได้ถูกใช้เป็นกลไกสำหรับผลการทำนายหลังผ่าตัด ในเงื่อนไข เช่น การบาดเจ็บไขสันหลัง โรคหลอดเลือดสมอง และพาร์กินสัน

แต่เพื่อที่ดีที่สุดของความรู้ของเรา วิธีการนี้ไม่ได้ใช้กับ CSM .

จุดประสงค์ของการศึกษาครั้งนี้เพื่อศึกษาแบบจำลองถดถอยที่แตกต่างกันการถดถอยเชิงเส้นหลายตัวแปร ( MLR ) และการสนับสนุนเวกเตอร์การถดถอย ( SVR ) ในการติดตามผู้ป่วยที่ได้รับการผ่าตัด decompressive สำหรับ CSM ได้พัฒนาเครื่องมือทางคณิตศาสตร์เพื่อทำนายผลหลัง

ถูกต้องรูปแบบการทำนายผลการทำงานจะช่วยให้สำหรับการเลือกผู้ป่วยที่เหมาะสมสำหรับการผ่าตัด เป้าหมายหลังผ่าตัดมีเหตุผลให้แก่ผู้ป่วยการวางแผนสิ่งแวดล้อมที่ปรับเปลี่ยนเพื่อรองรับคนไข้หลังผ่าตัดการทำงานสถานะและการเตรียมการสำหรับขั้นตอนการฟื้นฟูสมรรถภาพที่เหมาะสม .