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頸髄損傷後の日常生活動作を見据えた、上肢機能回復を予測する数理モデルの構築

Research Project

Project/Area Number 22K11359
Research Category

Grant-in-Aid for Scientific Research (C)

Allocation TypeMulti-year Fund
Section一般
Review Section Basic Section 59010:Rehabilitation science-related
Research InstitutionNational Hospital Organization Murayama Medical Center

Principal Investigator

植村 修  独立行政法人国立病院機構村山医療センター(臨床研究部), 臨床研究部, 臨床研究部長 (90365396)

Project Period (FY) 2022-04-01 – 2026-03-31
Project Status Granted (Fiscal Year 2023)
Budget Amount *help
¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000)
Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2023: ¥390,000 (Direct Cost: ¥300,000、Indirect Cost: ¥90,000)
Fiscal Year 2022: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Keywords頸髄損傷 / 上肢筋力 / 予後予測 / 数理モデル
Outline of Research at the Start

不全頸髄損傷(頸損)の予後予測は完全損傷のそれと比べて困難である。そのためにリハビリテーションの目標を明確にできず、効率的な治療計画を立てることができなかった。本研究の目的は、完全・不全を問わず、頸損後の任意の時点での上肢筋力を予測する数理モデルを構築することである。頸損後の任意の時点における上肢運動スコア (UEMS) を対数関数モデルで予測し、さらに順序ロジスティック分析によりUEMSの値から各主要筋の筋力を推定できるかを検討する。頸損後の各主要筋の筋力が予測できれば、将来“どのように”動作を行うかといった詳細な目標設定、及びそこに向けた具体的・戦略的なリハビリテーションが可能となる。

Outline of Annual Research Achievements

当院に入院した頸髄損傷患者の上肢筋力(脊髄損傷の神経学的分類のための国際基準(ISNCSCI)に基づく、上肢主要筋群5筋の筋力スコア合計点)を月毎に測定した。その実測値と対数関数モデルによる予測値との相関を見ることで対数関数モデルによる予測精度を明らかにした。
また、上肢筋力から、各主要筋の筋力スコアを予測できることを確認した。このことは、予測モデルで得られた上肢筋力から、各筋の筋力を推定できることを示している。例えば、つまむ動作を行う場合において、代償的なテノデーシス様運動を用いるのか、それとも能動的に手指屈曲で行うことができるかを予測できる。このことは効果的で効率的なリハビリテーション計画の立案において有用である。
さらに上肢筋力と日常生活動作(脊髄障害自律度評価法: SCIM)の相関を明らかにした。このことはSCIMで評価される日常生活動作課題の自立度をも予測できることを示しているため、患者がリハビリテーション終了時の障害像をイメージできるようになり、退院後の生活環境設定などを比較的早期に行うことができるようになる。
これらにより、頸髄損傷後の上肢機能がどの程度まで回復するかを、受傷後のリハビリテーション入院において比較的早期に予測することができるようになった。また、上述の通り、退院後の日常生活動作レベルを想定することができるため、家屋改修などの準備を早期から開始できるだけでなく、障害像をイメージすることで障害受容への一助となる可能性がある。

Current Status of Research Progress
Current Status of Research Progress

1: Research has progressed more than it was originally planned.

Reason

現在、データ収集は終了しており、投稿論文を執筆中であるため。

Strategy for Future Research Activity

今夏までに論文を投稿予定。

Report

(2 results)
  • 2023 Research-status Report
  • 2022 Research-status Report
  • Research Products

    (6 results)

All 2024 2023 2022

All Journal Article (3 results) (of which Peer Reviewed: 3 results,  Open Access: 2 results) Presentation (3 results)

  • [Journal Article] Functional Outcome Prediction After Spinal Cord Injury Using Ensemble Machine Learning2024

    • Author(s)
      Kato Chihiro、Uemura Osamu、Sato Yasunori、Tsuji Tetsuya
    • Journal Title

      Archives of Physical Medicine and Rehabilitation

      Volume: 105 Issue: 1 Pages: 95-100

    • DOI

      10.1016/j.apmr.2023.08.011

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Decision Tree Analysis Accurately Predicts Discharge Destination After Spinal Cord Injury Rehabilitation2024

    • Author(s)
      Kato Chihiro、Uemura Osamu、Sato Yasunori、Tsuji Tetsuya
    • Journal Title

      Archives of Physical Medicine and Rehabilitation

      Volume: 105 Issue: 1 Pages: 88-94

    • DOI

      10.1016/j.apmr.2023.08.010

    • Related Report
      2023 Research-status Report
    • Peer Reviewed / Open Access
  • [Journal Article] Urodynamic effect of vibegron on neurogenic lower urinary tract dysfunction in individuals with spinal cord injury: A retrospective study2022

    • Author(s)
      Matsuda Kyohei、Teruya Koji、Uemura Osamu
    • Journal Title

      Spinal Cord

      Volume: - Issue: 8 Pages: 716-721

    • DOI

      10.1038/s41393-022-00766-1

    • Related Report
      2022 Research-status Report
    • Peer Reviewed
  • [Presentation] 機械学習法を用いた脊髄損傷者の歩行予後予測2023

    • Author(s)
      加藤千尋、植村修
    • Organizer
      リハビリテーション医療DX研究会
    • Related Report
      2023 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習を用いた脊髄損傷患者の機能予後予測2022

    • Author(s)
      加藤千尋 植村修 佐藤泰憲 辻哲也
    • Organizer
      日本リハビリテーション医学会
    • Related Report
      2022 Research-status Report
  • [Presentation] 機械学習を用いた脊髄損傷患者の退院先予測2022

    • Author(s)
      加藤千尋 植村修 佐藤泰憲 辻哲也
    • Organizer
      日本リハビリテーション医学会
    • Related Report
      2022 Research-status Report

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Published: 2022-04-19   Modified: 2024-12-25  

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