非特異的腰痛の分類分け

▼ 文献情報 と 抄録和訳

新規のCardiff Dempster-Shafer理論分類器を用いた、座っている時と立っている時の体位変換タスクからの非特異的腰痛の臨床サブグループの特定

Sheeran L, Sparkes V, Whatling G, Biggs P, Holt C. Identifying non-specific low back pain clinical subgroups from sitting and standing repositioning posture tasks using a novel Cardiff Dempster-Shafer Theory Classifier. Clin Biomech (Bristol, Avon). 2019 Dec;70:237-244.

[ハイパーリンク] DOI, PubMed(Full text), Google Scholar

✅ ハイライト
✓客観的な分類法により、体位変換の感覚に基づいて、腰痛のサブセットを識別した。
✓専門家である臨床医の同意と同等の精度を達成した。
✓座位の体位変換ミスは屈伸関連の腰痛を最もよく識別した。
✓立位での体位変換は、伸展位の腰痛を最もよく識別した。

[背景]
腰痛（LBP）の分類システムは、個人のプロファイルに合わせた標的治療を行うために使用されていますが、LBPの異なるサブセットを区別することは、臨床上の課題となっています。

[方法]
Cardiff Dempster-Shafer Theory Classifierの新たな応用として、座位と立位の姿勢課題を行う被験者の体位変換精度に基づいて、LBPの臨床的サブグループを識別する方法を採用した。屈曲（n＝50）、受動的伸展（n＝14）、能動的伸展（n＝23）の運動制御障害サブグループに臨床的に分類された87名のLBP被験者と、LBPではない31名の被験者を募集した。胸部、腰部、骨盤の体位変換誤差を定量化した。そして、Classifierは、各被験者のエラー変数を3つの信念の値に変換しました。(i)LBPがないことと一致する、(ii)LBPがあることと一致する、(iii)LBPまたはLBPがないことを示す。

[結果]
LBP と LBP 無しを識別する際の Classifier の精度は 96.61% でした。LBPなしから、屈曲LBP、能動的伸展、受動的伸展のサブセットで、それぞれ93.83、98.15、97.62%の精度を達成した。屈曲LBPと受動的伸展LBP、屈曲LBPと能動的伸展LBP、能動的伸展LBPを識別したときの分類精度は、それぞれ96.8％、87.7％、70.27％でした。座位での腰部エラーの大きさは、LBPとLBPではない状態を最もよく識別し（92.4%の精度）、屈曲サブセットとLBPではない状態を最もよく識別しました（90.1%の精度）。立位での腰部エラーは、能動的および受動的な伸展をLBPなしと最もよく区別した（それぞれ94.4％と95.2％の精度）。

[解釈]
Cardiff Dempster-Shafer Theory Classifierは、体位変換精度を用いてLBPのサブセットを識別し、LBP管理における目標運動の意思決定を支援することができる。

▼ So What?：何が面白いと感じたか？

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✅まず、”Cardiff Dempster-Shafer Theory Classifier”とは何か。本文に記載されている。

Cardiff Dempster-Shafer Theory（DST）Classifierは、臨床データおよびバイオメカニカルデータの客観的な分析から、健康な集団と病的な集団における機能の識別モデルを生成することができる操作性の高い手法である（Beynonら、2006年；Jonesら、2006年；Metcalfeら、2017年、Whatlingら、2008年）。

不勉強である故、まだしっかりとは理解していない。ただ、このように疾患を精度の高い手法で分類分けできることは、とても大切であるように思う。こうした研究ー臨床の架け橋となる研究について、さらに学んでいきたい。

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最後まで読んで頂きありがとうございます。今日も一歩ずつ、進んでいきましょう。

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