Multiple Regression Analysis of Factors Affecting Health-Related Quality of Life in Adult Spinal Deformity
Background
Previous studies demonstrated the adult spinal deformity (ASD) population is heterogeneous. Multiple parameters may affect health-related quality of life (HRQL).
Aim
To understand the ranking of parameters affecting HRQL in ASD using multiple regression analysis.
Patients and Methods
A total of 483 patients enrolled in a prospective multicenter ASD database from the population. Multiple regression analysis was performed for Scoliosis Research Society–22 (SRS-22) and Oswestry Disability Index (ODI) separately. Initially proposed primary variables of diagnosis (highest correlation), age, lordosis gap (L gap), and coronal curve location were regressed for each response variable (SRS-22 and ODI) univariately. Age and L gap could not be used together because of high colinearity. Coronal curve location was removed owing to an insignificant correlation. Two initial models were considered per response, consisting of diagnosis and age in one and diagnosis and L gap in the other. The rest of the potentially predictive variables were introduced in these models one at a time. Final models were evaluated using stepwise automatic model selection.
Results
For ODI, body mass index (BMI), gender, and sagittal and spinopelvic parameters were in the basic model but only BMI and gender in the model with L gap and only gender in the model with age were highly predictive. For SRS-22, a large number of parameters were in the basic model but BMI, gender, coronal balance, lordosis curve, and sagittal vertical axis in the model with L gap and only gender in the model with age were highly predictive. Coronal curve location was not significantly predictive in any model.
Conclusions
These findings reiterate the importance of patient diagnosis, age, and/or the amount of lordosis as the most important factors affecting HRQL in ASD. Gender, BMI, and sagittal vertical axis appear to be consistently important co-variables whereas coronal balance and magnitude of L curves may also be important in SRS-22. These may aid in better understanding the problem in ASD and may be useful in future classifications.
Multiple Regression Analysis of Factors Affecting Health-Related Quality of Life in Adult Spinal DeformityBackgroundPrevious studies demonstrated the adult spinal deformity (ASD) population is heterogeneous. Multiple parameters may affect health-related quality of life (HRQL).AimTo understand the ranking of parameters affecting HRQL in ASD using multiple regression analysis.Patients and MethodsA total of 483 patients enrolled in a prospective multicenter ASD database from the population. Multiple regression analysis was performed for Scoliosis Research Society–22 (SRS-22) and Oswestry Disability Index (ODI) separately. Initially proposed primary variables of diagnosis (highest correlation), age, lordosis gap (L gap), and coronal curve location were regressed for each response variable (SRS-22 and ODI) univariately. Age and L gap could not be used together because of high colinearity. Coronal curve location was removed owing to an insignificant correlation. Two initial models were considered per response, consisting of diagnosis and age in one and diagnosis and L gap in the other. The rest of the potentially predictive variables were introduced in these models one at a time. Final models were evaluated using stepwise automatic model selection.ResultsFor ODI, body mass index (BMI), gender, and sagittal and spinopelvic parameters were in the basic model but only BMI and gender in the model with L gap and only gender in the model with age were highly predictive. For SRS-22, a large number of parameters were in the basic model but BMI, gender, coronal balance, lordosis curve, and sagittal vertical axis in the model with L gap and only gender in the model with age were highly predictive. Coronal curve location was not significantly predictive in any model.ConclusionsThese findings reiterate the importance of patient diagnosis, age, and/or the amount of lordosis as the most important factors affecting HRQL in ASD. Gender, BMI, and sagittal vertical axis appear to be consistently important co-variables whereas coronal balance and magnitude of L curves may also be important in SRS-22. These may aid in better understanding the problem in ASD and may be useful in future classifications.
การแปล กรุณารอสักครู่..
การวิเคราะห์การถดถอยหลายปัจจัยที่มีผลต่อคุณภาพชีวิตด้านสุขภาพของผู้ใหญ่ ความผิดปกติของกระดูกสันหลังพื้นหลังการศึกษาก่อนหน้านี้แสดงให้เห็นว่าผู้ใหญ่กระดูกสันหลังความผิดปกติ ( ASD ) ประชากรที่แตกต่างกัน หลายตัวแปรที่อาจส่งผลกระทบต่อคุณภาพชีวิตด้านสุขภาพ ( hrql )จุดมุ่งหมายเข้าใจถึงการจัดอันดับของพารามิเตอร์ที่มีผลต่อ hrql ใน ASD โดยใช้การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณผู้ป่วยและวิธีการรวมมีผู้ป่วยลงทะเบียนในอนาคตสห ASD ฐานข้อมูลจากประชากร การวิเคราะห์การถดถอยพหุคูณได้สำหรับการวิจัยสังคม scoliosis – 22 ( srs-22 ) และโอสคนพิการดัชนี ( ODI ) ต่างหาก ตอนแรกเสนอหลักตัวแปรของการวินิจฉัย ( สถิติสูงสุด ) , อายุ , ช่องว่าง Lordosis ( L ช่องว่าง ) และมีเส้นโค้งสถานที่กลับไปสำหรับการตอบสนองแต่ละตัวแปร ( srs-22 และ ODI ) univariately . อายุและช่องว่างไม่ควรใช้ร่วมกัน เพราะ colinearity สูง มีเส้นโค้งสถานที่ถูกลบออกเนื่องจากมีความสัมพันธ์น้อยมาก สองรุ่นแรกได้พิจารณาต่อการตอบสนอง ประกอบด้วยการวินิจฉัยและอายุในหนึ่งและการวินิจฉัยและช่องว่างในอื่น ๆ ส่วนที่เหลือของตัวแปรที่อาจทำนายถูกแนะนำในรูปแบบเหล่านี้หนึ่งที่เวลา รุ่นสุดท้าย ได้แก่ การเลือกใช้แบบอัตโนมัติ = .ผลลัพธ์สำหรับ ODI ดัชนีมวลร่างกาย ( BMI ) , เพศ , และพารามิเตอร์ และ spinopelvic แซกในแบบพื้นฐาน แต่ค่าดัชนีมวลกายและเพศในรูปแบบ L ช่องว่างและเพศเดียวในรุ่นอายุมีการคาดการณ์ . สำหรับ srs-22 เป็นจำนวนมากของพารามิเตอร์ในรูปแบบพื้นฐานแต่ BMI , เพศ , สมดุล , Lordosis โค้งเนื้อและแกนแนวตั้ง แซกในรูปแบบ L ช่องว่างและเพศเดียวในรุ่นอายุมีการคาดการณ์ . มีโค้งที่ตั้งอยู่ในระดับทำนายในรูปแบบใด ๆสรุปการค้นพบนี้ย้ำความสำคัญของการวินิจฉัยของผู้ป่วย , อายุ , และ / หรือปริมาณของ Lordosis เป็นปัจจัยที่สำคัญที่สุดที่มีผลต่อ hrql ใน ASD เพศ , ดัชนีมวลกาย และแกนแนวตั้ง Sagittal ปรากฏเป็นสำคัญอย่างต่อเนื่อง ขณะที่ยอดเหง้า Co ตัวแปรและขนาด L โค้งนอกจากนี้ยังอาจจะที่สำคัญใน srs-22 . เหล่านี้อาจจะช่วยในการเข้าใจปัญหา ASD และอาจเป็นประโยชน์ในเรื่องอนาคต
การแปล กรุณารอสักครู่..