പുറം, നട്ടെല്ല് വേദന സിൻഡ്രോമുകൾക്കുള്ള ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങൾ

ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങൾ:

"ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന നിയമങ്ങൾ, നട്ടെല്ല് വേദന വർഗ്ഗീകരണം, ചികിത്സ ഫലത്തിന്റെ പ്രവചനം: പുനരധിവാസ സാഹിത്യത്തിലെ സമീപകാല റിപ്പോർട്ടുകളുടെ ഒരു ചർച്ച"

വേര്പെട്ടുനില്ക്കുന്ന

ബയോമെഡിക്കൽ സാഹിത്യത്തിൽ ക്ലിനിക്കൽ ഡിസിഷൻ റൂളുകൾ കൂടുതലായി കാണപ്പെടുന്ന സാന്നിധ്യമാണ്, കൂടാതെ ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിതരണത്തിന്റെ കാര്യക്ഷമതയും ഫലപ്രാപ്തിയും മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനങ്ങൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ഒരു തന്ത്രത്തെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു. പുനരധിവാസ ഗവേഷണത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ, ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന നിയമങ്ങൾ പ്രധാനമായും ലക്ഷ്യമിടുന്നത് നിർദ്ദിഷ്ട ചികിത്സകളോടുള്ള അവരുടെ ചികിത്സാ പ്രതികരണം പ്രവചിച്ചുകൊണ്ട് രോഗികളെ തരംതിരിക്കുക എന്നതാണ്. പരമ്പരാഗതമായി, ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന നിയമങ്ങൾ വികസിപ്പിക്കുന്നതിനുള്ള ശുപാർശകൾ നിർവചിക്കപ്പെട്ട രീതിശാസ്ത്രം ഉപയോഗിച്ച് ഒരു മൾട്ടിസ്റ്റെപ്പ് പ്രക്രിയ (ഡെറിവേഷൻ, മൂല്യനിർണ്ണയം, ഇംപാക്ട് വിശകലനം) നിർദ്ദേശിക്കുന്നു. രോഗനിർണയത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ഒരു ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന നിയമം വികസിപ്പിക്കാൻ ലക്ഷ്യമിട്ടുള്ള ഗവേഷണ ശ്രമങ്ങൾ ഈ കൺവെൻഷനിൽ നിന്ന് വിട്ടുനിന്നു. ഈ ഗവേഷണ നിരയിലെ സമീപകാല പ്രസിദ്ധീകരണങ്ങൾ പരിഷ്‌ക്കരിച്ച ടെർമിനോളജി ഡയഗ്നോസിസ് അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള ക്ലിനിക്കൽ ഡിസിഷൻ ഗൈഡ് ഉപയോഗിച്ചു. ക്ലിനിക്കൽ ഡിസിഷൻ റൂളുകളെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള ടെർമിനോളജിയിലും മെത്തഡോളജിയിലും വരുത്തിയ മാറ്റങ്ങൾ, ഒരു ഡിസിഷൻ റൂളുമായി ബന്ധപ്പെട്ട തെളിവുകളുടെ നിലവാരം തിരിച്ചറിയുന്നതിനും രോഗി പരിചരണത്തെ അറിയിക്കുന്നതിന് ഈ തെളിവുകൾ എങ്ങനെ നടപ്പാക്കണമെന്ന് മനസ്സിലാക്കുന്നതിനും ഡോക്ടർമാർക്ക് കൂടുതൽ ബുദ്ധിമുട്ട് ഉണ്ടാക്കാം. പുനരധിവാസ സാഹിത്യത്തിന്റെ പശ്ചാത്തലത്തിൽ ക്ലിനിക്കൽ ഡിസിഷൻ റൂൾ ഡെവലപ്‌മെന്റിന്റെ ഒരു ഹ്രസ്വ അവലോകനവും കൈറോപ്രാക്റ്റിക്, മാനുവൽ തെറാപ്പികളിൽ അടുത്തിടെ പ്രസിദ്ധീകരിച്ച രണ്ട് നിർദ്ദിഷ്ട പേപ്പറുകളും ഞങ്ങൾ നൽകുന്നു.

ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങൾ

• തെളിവുകളെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിശീലനത്തിലേക്ക് ആരോഗ്യ സംരക്ഷണം ഒരു പ്രധാന മാതൃകാ മാറ്റത്തിന് വിധേയമായിട്ടുണ്ട്. ക്ലിനിക്കൽ വൈദഗ്ധ്യവും രോഗികളുടെ മുൻഗണനകളും ഉപയോഗിച്ച് ലഭ്യമായ ഏറ്റവും മികച്ച തെളിവുകൾ സമന്വയിപ്പിച്ചുകൊണ്ട് ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ മെച്ചപ്പെടുത്താൻ ചിന്തിക്കുന്ന ഒരു സമീപനം.
• ആത്യന്തികമായി, തെളിവുകൾ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള പരിശീലനത്തിന്റെ ലക്ഷ്യം ആരോഗ്യ പരിപാലനം മെച്ചപ്പെടുത്തുക എന്നതാണ്. എന്നിരുന്നാലും, ശാസ്ത്രീയ തെളിവുകൾ പ്രായോഗികമായി വിവർത്തനം ചെയ്യുന്നത് ഒരു വെല്ലുവിളി നിറഞ്ഞ ശ്രമമാണെന്ന് തെളിയിച്ചു.
• ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങൾ എന്നും അറിയപ്പെടുന്ന ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന നിയമങ്ങൾ (CDRs) പുനരധിവാസ സാഹിത്യത്തിൽ കൂടുതലായി കാണപ്പെടുന്നു.
• ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് ടെസ്റ്റ് ഫലം, രോഗനിർണയം, അല്ലെങ്കിൽ ചികിത്സാ പ്രതികരണം എന്നിവയുടെ സാധ്യതയുള്ള പ്രവചകരെ തിരിച്ചറിഞ്ഞുകൊണ്ട് ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനമെടുക്കൽ അറിയിക്കാൻ രൂപകൽപ്പന ചെയ്ത ഉപകരണങ്ങളാണിത്.
• പുനരധിവാസ സാഹിത്യത്തിൽ, ചികിത്സയോടുള്ള രോഗിയുടെ പ്രതികരണം പ്രവചിക്കാൻ CDR-കൾ സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. നോൺ-സ്പെസിഫിക് കഴുത്ത് അല്ലെങ്കിൽ ലോവ് പോലെയുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന വൈകല്യങ്ങളുള്ള രോഗികളുടെ ക്ലിനിക്കലി പ്രസക്തമായ ഉപഗ്രൂപ്പുകളെ തിരിച്ചറിയാൻ അവർ നിർദ്ദേശിക്കപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു. പുറം വേദന, ഏത് കാഴ്ചപ്പാടിലാണ് ഞങ്ങൾ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്.

ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങൾ

• നട്ടെല്ല് വേദന പോലുള്ള വൈവിധ്യമാർന്ന വൈകല്യങ്ങളുള്ള രോഗികളെ തരംതിരിക്കാനോ ഉപഗ്രൂപ്പ് ചെയ്യാനോ ഉള്ള കഴിവ് ഒരു ഗവേഷണ മുൻഗണനയായി എടുത്തുകാണിക്കുന്നു, തൽഫലമായി, വളരെയധികം ഗവേഷണ ശ്രമങ്ങളുടെ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. അത്തരം വർഗ്ഗീകരണ സമീപനങ്ങളുടെ ആകർഷണം, ഒപ്റ്റിമൽ തെറാപ്പികളുമായി രോഗികളുമായി പൊരുത്തപ്പെടുത്തുന്നതിലൂടെ മെച്ചപ്പെട്ട ചികിത്സാ കാര്യക്ഷമതയ്ക്കും ഫലപ്രാപ്തിക്കും ഉള്ള അവയുടെ സാധ്യതയാണ്. മുൻകാലങ്ങളിൽ, രോഗികളുടെ വർഗ്ഗീകരണം പാരമ്പര്യത്തിലോ വ്യവസ്ഥാപിതമല്ലാത്ത നിരീക്ഷണങ്ങളിലോ സ്ഥാപിച്ച അവ്യക്തമായ സമീപനങ്ങളെ ആശ്രയിച്ചിരുന്നു. വർഗ്ഗീകരണത്തെ അറിയിക്കാൻ CDR-കളുടെ ഉപയോഗം, അടിസ്ഥാനരഹിതമായ സിദ്ധാന്തത്തെ ആശ്രയിക്കാതെ, കൂടുതൽ തെളിവുകളാൽ നയിക്കപ്പെടുന്ന സമീപനത്തിനുള്ള ഒരു ശ്രമമാണ്.
• CDR-കൾ വ്യുൽപ്പന്നം, മൂല്യനിർണ്ണയം, ആഘാതത്തിന്റെ വിശകലനം എന്നിവയെക്കുറിച്ചുള്ള പഠനങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്ന ഒരു മൾട്ടി-സ്റ്റെപ്പ് പ്രക്രിയയിലാണ് വികസിപ്പിച്ചിരിക്കുന്നത്, ഓരോന്നിനും നിർവചിക്കപ്പെട്ട ലക്ഷ്യവും രീതിശാസ്ത്രപരമായ മാനദണ്ഡവും ഉണ്ട്. രോഗികളെക്കുറിച്ചുള്ള തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ഉപയോഗിക്കുന്ന എല്ലാ തെളിവുകളും പോലെ, നടപ്പാക്കലിന്റെ സാധ്യതയുള്ള നേട്ടങ്ങൾ വിലയിരുത്തുന്നതിന് ഉചിതമായ പഠന രീതിയിലുള്ള ശ്രദ്ധ വളരെ പ്രധാനമാണ്.

ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങളുടെ പ്രയോജനങ്ങൾ

• മനുഷ്യ മസ്തിഷ്കം കണക്കിലെടുക്കുന്നതിനേക്കാൾ കൂടുതൽ ഘടകങ്ങളെ ഉൾക്കൊള്ളാൻ ഇതിന് കഴിയും
• CDR/CPR മോഡൽ എപ്പോഴും ഒരേ ഫലം നൽകും (ഗണിത സമവാക്യം)
• ഇത് ക്ലിനിക്കൽ വിധിയെക്കാൾ കൂടുതൽ കൃത്യതയുള്ളതാകാം.

ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങളുടെ ക്ലിനിക്കൽ ഉപയോഗങ്ങൾ

• രോഗനിർണയം --- പ്രീടെസ്റ്റ് പ്രോബബിലിറ്റി
• രോഗനിർണയം - രോഗത്തിന്റെ അനന്തരഫലങ്ങളുടെ അപകടസാധ്യത പ്രവചിക്കുക

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/cervical-manipulation-for-neck-pain/

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/thoracic-manipulation-for-neck-pain/

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/manipulation-for-low-back-pain

johnsnyderdpt.com/for-clinicians/clinical-prediction-rules/lumbar-spinal-stenosis/

ജോൺ സ്‌നൈഡറിന്റെ വെബ്‌സൈറ്റ് ഡോ

ഫ്ലിൻ ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന റൂൾ വീഡിയോ

ആഘാതത്തിന്റെ CDR വിശകലനം

ആത്യന്തികമായി, ഒരു CDR-ന്റെ പ്രയോജനം അതിന്റെ കൃത്യതയിലല്ല, മറിച്ച് ക്ലിനിക്കൽ ഫലങ്ങൾ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനും പരിചരണത്തിന്റെ കാര്യക്ഷമത വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനുമുള്ള കഴിവിലാണ്.[15] ഒരു CDR വിശാലമായ മൂല്യനിർണ്ണയം കാണിക്കുമ്പോൾ പോലും, അത് ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാനമെടുക്കുന്നതിൽ മാറ്റം വരുത്തുമെന്നോ അല്ലെങ്കിൽ അത് സൃഷ്ടിക്കുന്ന മാറ്റങ്ങൾ മെച്ചപ്പെട്ട പരിചരണത്തിന് കാരണമാകുമെന്നോ ഇത് ഉറപ്പാക്കുന്നില്ല.

അത് സൃഷ്ടിക്കുന്ന മാറ്റങ്ങൾ മെച്ചപ്പെട്ട പരിചരണത്തിന് കാരണമാകും. മക്‌ഗിൻ തുടങ്ങിയവർ.[2] ഈ ഘട്ടത്തിൽ ഒരു CDR-ന്റെ പരാജയത്തിന് മൂന്ന് വിശദീകരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തി. ആദ്യം, ഒരു സിഡിആർ-അറിയിച്ച തീരുമാനം പോലെ കൃത്യമാണ് ക്ലിനിക്കിന്റെ വിധിയെങ്കിൽ, അതിന്റെ ഉപയോഗത്തിന് യാതൊരു പ്രയോജനവുമില്ല. രണ്ടാമതായി, സിഡിആർ ഉപയോഗിക്കുന്നതിൽ നിന്ന് ക്ലിനിക്കുകളെ നിരുത്സാഹപ്പെടുത്തുന്ന സങ്കീർണ്ണമായ കണക്കുകൂട്ടലുകളോ നടപടിക്രമങ്ങളോ ഒരു സിഡിആറിന്റെ പ്രയോഗത്തിൽ ഉൾപ്പെട്ടേക്കാം. മൂന്നാമതായി, എല്ലാ പരിതസ്ഥിതികളിലും സാഹചര്യങ്ങളിലും CDR ഉപയോഗിക്കുന്നത് സാധ്യമല്ലായിരിക്കാം. കൂടാതെ, പതിവ് പരിചരണത്തിൽ കാണുന്നവരെ പൂർണ്ണമായും പ്രതിനിധീകരിക്കാത്ത രോഗികളെ പരീക്ഷണാത്മക പഠനങ്ങളിൽ ഉൾപ്പെട്ടിരിക്കാമെന്നും ഇത് ഒരു CDR-ന്റെ യഥാർത്ഥ മൂല്യം പരിമിതപ്പെടുത്തിയേക്കാം എന്ന യാഥാർത്ഥ്യവും ഞങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തും. അതിനാൽ, ഒരു CDR-ന്റെ പ്രയോജനവും ആരോഗ്യ സംരക്ഷണ വിതരണം മെച്ചപ്പെടുത്താനുള്ള അതിന്റെ കഴിവും പൂർണ്ണമായി മനസ്സിലാക്കുന്നതിന്, യഥാർത്ഥ ലോക പ്രാക്ടീസ് പ്രതിഫലിപ്പിക്കുന്ന ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ പ്രയോഗിക്കുമ്പോൾ അതിന്റെ സാധ്യതയും സ്വാധീനവും പ്രായോഗികമായി പരിശോധിക്കേണ്ടത് ആവശ്യമാണ്. ക്രമരഹിതമായ ട്രയലുകൾ, ക്ലസ്റ്റർ-റാൻഡമൈസ്ഡ് ട്രയലുകൾ അല്ലെങ്കിൽ ഒരു സിഡിആർ നടപ്പിലാക്കുന്നതിന് മുമ്പും ശേഷവും അതിന്റെ സ്വാധീനം പരിശോധിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള മറ്റ് സമീപനങ്ങൾ പോലെയുള്ള വ്യത്യസ്ത പഠന ഡിസൈനുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഇത് ഏറ്റെടുക്കാവുന്നതാണ്.

മക്കെൻസി സിൻഡ്രോംസ്, പെയിൻ പാറ്റേൺ, കൃത്രിമത്വം, സ്റ്റെബിലൈസേഷൻ ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങൾ എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ലംബർ വൈകല്യമുള്ള രോഗികൾക്ക് വർഗ്ഗീകരണ രീതികളുടെ വ്യാപനം.

www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC3113271/

ലക്ഷ്യങ്ങൾ

മെക്കൻസി സിൻഡ്രോംസ് (McK), പെയിൻ പാറ്റേൺ ക്ലാസിഫിക്കേഷൻ (PPCs) എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് മെക്കാനിക്കൽ ഡയഗ്നോസിസ് ആൻഡ് തെറാപ്പി (MDT) മൂല്യനിർണ്ണയ രീതികൾ, കൃത്രിമത്വം, സ്ഥിരതയുള്ള ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചനം എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് ലംബർ വൈകല്യമുള്ള രോഗികളുടെ അനുപാതം നിർണ്ണയിക്കുക എന്നതാണ് (1) ലക്ഷ്യങ്ങൾ. ഓരോ Man CPR അല്ലെങ്കിൽ Stab CPR വിഭാഗത്തിനും വേണ്ടിയുള്ള നിയമങ്ങൾ (CPRs) കൂടാതെ (2), McK, PPC എന്നിവ ഉപയോഗിച്ച് വർഗ്ഗീകരണ വ്യാപന നിരക്ക് നിർണ്ണയിക്കുക.

സി‌പി‌ആറുകൾ സങ്കീർണ്ണമായ പ്രോബബിലിസ്റ്റിക്, പ്രോഗ്‌നോസ്റ്റിക് മോഡലുകളാണ്, അവിടെ ഒരു കൂട്ടം രോഗികളുടെ സ്വഭാവ സവിശേഷതകളും ക്ലിനിക്കൽ അടയാളങ്ങളും ലക്ഷണങ്ങളും രോഗിയുടെ ഫലങ്ങളുടെ അർത്ഥവത്തായ പ്രവചനവുമായി സ്ഥിതിവിവരക്കണക്ക് ബന്ധപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു.

കൃത്രിമത്വത്തോട് അനുകൂലമായി പ്രതികരിക്കുന്ന രോഗികളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനായി ഗവേഷകർ രണ്ട് വ്യത്യസ്ത CPR-കൾ വികസിപ്പിച്ചെടുത്തു.33,34 Flynn et al. അഞ്ച് മാനദണ്ഡങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് യഥാർത്ഥ കൃത്രിമത്വം CPR വികസിപ്പിച്ചത്, അതായത്, കാൽമുട്ടിന് താഴെ രോഗലക്ഷണങ്ങൾ ഇല്ല, രോഗലക്ഷണങ്ങളുടെ സമീപകാല ആരംഭം (<16 ദിവസം), കുറഞ്ഞ ഭയം-ഒഴിവാക്കൽ വിശ്വാസ ചോദ്യാവലി36 ജോലിക്കുള്ള സ്കോർ (<19), നട്ടെല്ലിന്റെ ഹൈപ്പോമോബിലിറ്റി, ഇടുപ്പ് ആന്തരികം റൊട്ടേഷൻ റോം (>35 കുറഞ്ഞത് ഒരു ഹിപ്പിന്).33

ഫ്‌ലിന്നിന്റെ സിപിആർ പിന്നീട് ഫ്രിറ്റ്‌സും മറ്റുള്ളവരും പരിഷ്‌ക്കരിച്ചു. രണ്ട് മാനദണ്ഡങ്ങളിൽ, കാൽമുട്ടിന് താഴെയുള്ള രോഗലക്ഷണങ്ങളും സമീപകാല രോഗലക്ഷണങ്ങളും (<16 ദിവസം) ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്, പ്രാഥമിക പരിചരണത്തിലുള്ള രോഗികളെ തിരിച്ചറിയുന്നതിനുള്ള ക്ലിനിക്കൽ ഭാരം കുറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള പ്രായോഗിക ബദലായി.

"Potentia.l ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങളുടെ അപകടങ്ങൾ"

ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങൾ എന്തൊക്കെയാണ്?

ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട ചികിത്സ നൽകിയിട്ടുള്ള ഒരു രോഗിയുടെ തിരഞ്ഞെടുത്ത അവസ്ഥയോ രോഗനിർണയമോ നിർണ്ണയിക്കുന്നതിൽ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അർത്ഥവത്തായ പ്രവചനാത്മകത പ്രകടമാക്കിയ ക്ലിനിക്കൽ കണ്ടെത്തലുകളുടെ സംയോജനമാണ് ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമം (CPR). മൾട്ടി-വേരിയേറ്റ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ ഉപയോഗിച്ചാണ് CPR-കൾ സൃഷ്ടിച്ചിരിക്കുന്നത്, ക്ലിനിക്കൽ വേരിയബിളുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുത്ത ഗ്രൂപ്പുകളുടെ പ്രവചന ശേഷി പരിശോധിക്കുന്നതിനായി രൂപകൽപ്പന ചെയ്‌തിരിക്കുന്നു1,2, കൂടാതെ സാധാരണയായി അന്തർലീനമായ പക്ഷപാതങ്ങൾക്ക് വിധേയമായേക്കാവുന്ന ദ്രുത തീരുമാനങ്ങൾ എടുക്കാൻ ക്ലിനിക്കുകളെ സഹായിക്കുന്നതിന് ഉദ്ദേശിച്ചുള്ളതാണ്. നിയമങ്ങൾ അൽഗോരിതം സ്വഭാവമുള്ളവയാണ്, കൂടാതെ ടാർഗെറ്റുചെയ്‌ത അവസ്ഥയിലേക്ക് ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ഡയഗ്നോസ്റ്റിക് സൂചകങ്ങളെ തിരിച്ചറിയുന്ന ഘനീഭവിച്ച വിവരങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുന്നു3,4.

ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങൾ സാധാരണയായി 3-ഘട്ട രീതി ഉപയോഗിച്ച് വികസിപ്പിച്ചെടുക്കുന്നു14. ഒന്നാമതായി, CPR-കൾ നമ്മെ ഭാവിയിൽ ഉരുത്തിരിഞ്ഞതാണ്-
ക്ലിനിക്കൽ വേരിയബിളുകളുടെ തിരഞ്ഞെടുത്ത ഗ്രൂപ്പിംഗുകളുടെ പ്രവചന ശേഷി പരിശോധിക്കുന്നതിനുള്ള മൾട്ടിവാരിയേറ്റ് സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ രീതികൾ3. ഡെറിവേഷൻ ഘട്ടത്തിൽ വികസിപ്പിച്ച പ്രവചന ഘടകങ്ങൾ ആകസ്മികമായി തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ടതിന്റെ അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നതിന് ക്രമരഹിതമായ നിയന്ത്രിത ട്രയലിൽ CPR സാധൂകരിക്കുന്നത് രണ്ടാമത്തെ ഘട്ടത്തിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു14. മൂന്നാമത്തെ ഘട്ടത്തിൽ, സിപിആർ എങ്ങനെ പരിചരണം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു, ചെലവ് കുറയ്ക്കുന്നു, ലക്ഷ്യം വെച്ച ലക്ഷ്യം കൃത്യമായി നിർവ്വചിക്കുന്നു14.

ശ്രദ്ധാപൂർവം നിർമ്മിച്ച CPR-കൾക്ക് ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്ടീസ് മെച്ചപ്പെടുത്താൻ കഴിയുമെന്ന് വളരെ കുറച്ച് ചർച്ചകൾ നടക്കുന്നുണ്ടെങ്കിലും, എന്റെ അറിവിൽ, എല്ലാ ക്ലിനിക്കൽ പ്രാക്ടീസ് പരിതസ്ഥിതികളിലേക്കും ഇൻഫ്യൂഷനായി CPR-കളുടെ രീതിശാസ്ത്രപരമായ ആവശ്യകതകൾ വ്യക്തമാക്കുന്ന മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങളൊന്നുമില്ല. പഠന രൂപകൽപ്പനയുടെയും റിപ്പോർട്ടിംഗിന്റെയും കാഠിന്യം മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനാണ് മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശങ്ങൾ സൃഷ്ടിച്ചിരിക്കുന്നത്. ഇനിപ്പറയുന്ന എഡിറ്റോറിയൽ, CPR-കളിൽ സാധ്യമായ രീതിശാസ്ത്രപരമായ അപാകതകൾ വിശദീകരിക്കുന്നു, അത് അൽഗോരിതത്തിന്റെ കൈമാറ്റക്ഷമതയെ ഗണ്യമായി ദുർബലപ്പെടുത്തിയേക്കാം. പുനരധിവാസ മേഖലയ്ക്കുള്ളിൽ, മിക്ക CPR-കളും കുറിപ്പടികളാണ്; അതിനാൽ, ഇവിടെയുള്ള എന്റെ അഭിപ്രായങ്ങൾ പ്രിസ്‌ക്രിപ്റ്റീവ് CPR-കളുടെ പ്രതിഫലനമാണ്.

രീതിശാസ്ത്രപരമായ കെണികൾ

CPR-കൾ രൂപകൽപ്പന ചെയ്തിരിക്കുന്നത്, വരാനിരിക്കുന്ന തുടർച്ചയായി തിരഞ്ഞെടുക്കപ്പെട്ട രോഗികളുടെ വൈവിധ്യമാർന്ന ജനസംഖ്യയിൽ നിന്ന് ഒരു ഏകീകൃത സ്വഭാവസവിശേഷതകൾ വ്യക്തമാക്കുന്നതിനാണ്. സാധാരണഗതിയിൽ, ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ബാധകമായ പോപ്പുലേഷൻ ഒരു വലിയ സാമ്പിളിന്റെ ഒരു ചെറിയ ഉപവിഭാഗമാണ്, ഇത് ക്ലിനിക്കിന്റെ യഥാർത്ഥ പ്രതിദിന കേസലോഡിന്റെ ഒരു ചെറിയ ശതമാനം മാത്രമേ പ്രതിനിധീകരിക്കൂ. വലിയ സാമ്പിളിന്റെ ക്രമീകരണവും ലൊക്കേഷനും സാമാന്യവൽക്കരിക്കാവുന്നതായിരിക്കണം5,15, തുടർന്നുള്ള സാധുത പഠനങ്ങൾക്ക് വിവിധ രോഗികളുടെ ഗ്രൂപ്പുകളിലും വ്യത്യസ്ത പരിതസ്ഥിതികളിലും മിക്ക ക്ലിനിക്കുകളും കാണുന്ന ഒരു സാധാരണ രോഗി ഗ്രൂപ്പിനൊപ്പം CPR വിലയിരുത്തേണ്ടതുണ്ട്15,16. പല CPR-കളും വികസിപ്പിച്ചെടുത്തത് വളരെ വ്യത്യസ്തമായ ഒരു ഗ്രൂപ്പിനെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയാണ്, അത് രോഗികളുടെ ഒരു സാധാരണ ജനസംഖ്യയെ പ്രതിഫലിപ്പിക്കുകയോ പ്രതിഫലിപ്പിക്കാതിരിക്കുകയോ ചെയ്യാം, നിലവിലുള്ള പല CPR അൽഗോരിതങ്ങളുടെയും സ്പെക്ട്രം ട്രാൻസ്പോർട്ടബിലിറ്റി പരിമിതമായേക്കാം.

ഇടപെടലിന്റെ ഫലപ്രാപ്തി നിർണ്ണയിക്കാൻ ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങൾ ഫല നടപടികൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഫലത്തിന്റെ അളവുകോലുകൾക്ക് ഒരൊറ്റ പ്രവർത്തനപരമായ നിർവചനം ഉണ്ടായിരിക്കണം, കൂടാതെ വ്യവസ്ഥയിൽ ഉചിതമായ മാറ്റം ഉൾക്കൊള്ളാൻ മതിയായ പ്രതികരണശേഷി ആവശ്യമാണ്5; കൂടാതെ, ഈ നടപടികൾക്ക് നന്നായി നിർമ്മിച്ച കട്ട്-ഓഫ് സ്കോർ 14 ഉണ്ടായിരിക്കണം കൂടാതെ ഒരു അന്ധനായ അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർ ശേഖരിക്കുകയും വേണം. യഥാർത്ഥ മാറ്റം അളക്കുന്നതിനുള്ള ഉചിതമായ ആങ്കർ സ്‌കോർ തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് നിലവിൽ 16,18-15 ചർച്ചയിലാണ്. ഭൂരിഭാഗം ഫല നടപടികളും ഒരു ഗ്ലോബൽ റേറ്റിംഗ് ഓഫ് ചേഞ്ച് സ്കോർ (GRoC) പോലെയുള്ള ഒരു പേഷ്യന്റ് റീകോൾ അധിഷ്ഠിത ചോദ്യാവലി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് ഹ്രസ്വകാലത്തേക്ക് ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ ഉചിതമാണ്, എന്നാൽ ദീർഘകാല വിശകലനങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുമ്പോൾ തിരിച്ചെടുക്കൽ പക്ഷപാതം നേരിടുന്നു19-20.

CPR-കൾക്കുള്ള ഒരു പോരായ്മയാണ് അൽഗരിതത്തിൽ പ്രവചനങ്ങളായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ടെസ്റ്റുകളുടെയും നടപടികളുടെയും ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തുന്നതിൽ പരാജയപ്പെടുന്നത്. അതിനാൽ, മോഡലിംഗ് സമയത്ത് കാഴ്ചപ്പാട് പരിശോധനയും നടപടികളും പരസ്പരം സ്വതന്ത്രമായിരിക്കണം16; ഓരോന്നും അർത്ഥപൂർണ്ണവും സ്വീകാര്യവുമായ രീതിയിൽ നിർവഹിക്കണം4; രോഗിയുടെ ഫലങ്ങളും വ്യവസ്ഥകളും സംബന്ധിച്ച് ക്ലിനിക്കുകളോ ഡാറ്റാ അഡ്മിനിസ്ട്രേറ്റർമാരോ അന്ധരായിരിക്കണം22.

ഉറവിടങ്ങൾ

ക്ലിനിക്കൽ പ്രവചന നിയമങ്ങളുടെ സാധ്യതയുള്ള അപകടങ്ങൾ; ദി ജേർണൽ ഓഫ് മാനുവൽ & മാനിപ്പുലേറ്റീവ് തെറാപ്പി വോളിയം 16 നമ്പർ രണ്ട് [69]

ജെഫ്രി ജെ ഹെബർട്ട്, ജൂലി എം ഫ്രിറ്റ്സ്; ക്ലിനിക്കൽ തീരുമാന നിയമങ്ങൾ, നട്ടെല്ല് വേദന വർഗ്ഗീകരണം, ചികിത്സ ഫലത്തിന്റെ പ്രവചനം: പുനരധിവാസ സാഹിത്യത്തിലെ സമീപകാല റിപ്പോർട്ടുകളുടെ ഒരു ചർച്ച