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慢性疼痛を持つ個人の身体活動レベルが低いと、さらなる機能障害や障害につながる可能性があります。本研究は、慢性疼痛を持つ個人における身体活動レベルの低下を予測する要因を調査し、これらの要因を分析するために使用される人工ニューラルネットワークの精度を評価することを目的としています。慢性疼痛を抱える地域在住高齢者(n = 103)の身体活動レベルを調査し、低、中、高の身体活動レベルグループに分類しました。身体活動に影響を与える慢性疼痛関連の測定、身体機能評価、臨床歴も同時に取得しました。ロジスティック回帰分析と多層パーセプトロンの分析、すなわち人工ニューラルネットワークアルゴリズムを実施しました。両方の分析において、転倒歴が地域在住高齢者における身体活動レベルの低下の予測因子であることが明らかになりました。多層パーセプトロン分析は優れた精度を示しました。我々の結果は、慢性疼痛を抱える地域在住高齢者の身体活動レベル向上における転倒予防の重要性を強調しています。今後の横断研究では、複数の分析方法を比較し、より正確な結果を示すべきです。
Hida et al. (Mon,) がこの問題を研究しました。