Jornal Internacional de Medicina Física e Reabilitação
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Abstrato

Métodos para melhorar a precisão preditiva usando análise de regressão linear múltipla para prever o grau de melhoria da medida de independência funcional para pacientes com acidente vascular cerebral

Makoto Tokunaga, Yoichiro Hashimoto, Susumu Watanabe, Ryoji Nakanishi, Hiroaki Yamanaga, Koichiro Yonemitsu e Hiroyuki Yonemitsu

A análise de regressão linear múltipla é frequentemente usada em estudos que investigam o grau de melhora da Medida de Independência Funcional (MIF) em pacientes com AVC. No entanto, o coeficiente de determinação R2 é de cerca de 0,46 a 0,73, o que significa que a precisão da predição não é necessariamente alta. Para melhorar a precisão da predição, os seguintes métodos são usados: usando variáveis ​​explicativas apropriadas, usando a eficácia da MIF que corrigiu o efeito teto como variável objetiva, criando múltiplas fórmulas de predição, convertendo variáveis ​​numéricas de variáveis ​​explicativas em variáveis ​​fictícias, adicionando melhora da MIF por um mês às variáveis ​​explicativas. Mesmo assim, é difícil prever pacientes cujo ganho da MIF é extremamente grande ou pequeno. É desejável combinar esses métodos ou desenvolver novos métodos para obter a predição precisa.