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緑内障患者のQuality of Visual Life(QoVL)を客観的及び主観的観点の両観点から包括的に評価した。客観的観点からは、視力・視野等の客観的検査データに対し機械学習法の一種であるRandom Forest法を用いた解析からQoVLを推測するモデルの構築を行った。主観的観点からは、鷲見の質問票によるQOL調査結果を項目反応理論の一種であるRasch法により再評価し、同質問票の適正度とRasch法の使用が適切なことを確認した。Rasch法により算出される患者のQoVLを示すRaschスコアは視野指標と良好な相関関係を示し、臨床的に有用であることが示唆された。
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