注目ポイント
- 脳卒中発症後72時間以内に実施する最小限のベッドサイド臨床検査により、6か月時点の上肢運動機能を高精度に予測できる。
- 本機械学習モデルは、肩外転、随意的手指伸展、Fugl-Meyer上肢スコア、およびNational Institutes of Health Stroke Scale（NIHSS）を用いる。
- 中央値絶対誤差5.9は、Action Research Arm Test（ARAT）の最小臨床的重要差（MCID）を下回る。
脳卒中後の上肢回復を早期予測する機械学習モデル：臨床現場で実装しやすい手法
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