| UMIN試験ID | UMIN000060660 |
|---|---|
| 受付番号 | R000069371 |
| 科学的試験名 | 回復期リハビリテーション病棟における脳卒中患者の退院時FIM予測-多職種カンファレンスと既存数式モデルによる予測値の関係性- |
| 一般公開日(本登録希望日) | 2026/02/12 |
| 最終更新日 | 2026/02/12 17:39:39 |
日本語
回復期リハビリテーション病棟における脳卒中患者の退院時FIM予測-多職種カンファレンスと既存数式モデルによる予測値の関係性-
英語
Prediction of Discharge Functional Independence Measure (FIM) Scores in Stroke Patients in a Convalescent Rehabilitation Ward: Association Between Multidisciplinary Conference-Based Predictions and an Existing Formula-Based Prediction Model
日本語
回復期リハビリテーション病棟における脳卒中患者の退院時FIM予測-多職種カンファレンスと既存数式モデルによる予測値の関係性-
英語
Prediction of Discharge FIM Scores in Stroke Patients in a Convalescent Rehabilitation Ward: Association Between Multidisciplinary Conference-Based Predictions and an Existing Formula-Based Prediction Model
日本語
回復期リハビリテーション病棟における脳卒中患者の退院時FIM予測-多職種カンファレンスと既存数式モデルによる予測値の関係性-
英語
Prediction of Discharge Functional Independence Measure (FIM) Scores in Stroke Patients in a Convalescent Rehabilitation Ward: Association Between Multidisciplinary Conference-Based Predictions and an Existing Formula-Based Prediction Model
日本語
回復期リハビリテーション病棟における脳卒中患者の退院時FIM予測-多職種カンファレンスと既存数式モデルによる予測値の関係性-
英語
Prediction of Discharge FIM Scores in Stroke Patients in a Convalescent Rehabilitation Ward: Association Between Multidisciplinary Conference-Based Predictions and an Existing Formula-Based Prediction Model
| 日本/Japan |
日本語
脳卒中
英語
Stroke
| 神経内科学/Neurology | リハビリテーション医学/Rehabilitation medicine |
悪性腫瘍以外/Others
いいえ/NO
日本語
回復期リハビリテーション病棟における脳卒中患者の退院時FIM予測について,多職種カンファレンスに基づく予測と既存数式モデルによる予測を比較し,多職種カンファレンスに基づく予測が優位性を示す患者群(サブグループ)を明らかにする。
英語
To compare discharge Functional Independence Measure (FIM) predictions for stroke patients in a convalescent rehabilitation ward between (1) multidisciplinary conference-based predictions and (2) an existing formula-based prediction model, and to identify patient subgroups in which conference-based predictions demonstrate superiority.
その他/Others
日本語
予測精度の比較にとどまらず,多職種カンファレンスに基づく退院時FIM予測値に影響を及ぼす要因を探索し,臨床的予測の決定因子(特徴)を明らかにする。
英語
To explore factors associated with the multidisciplinary conference-based predicted discharge FIM values, beyond overall predictive accuracy, in order to clarify determinants of clinically derived predictions.
検証的/Confirmatory
実務的/Pragmatic
該当せず/Not applicable
日本語
退院時mFIM予測誤差(MAE)(カンファレンスVS既存数式モデル)
英語
MAE of discharge mFIM prediction(conference vs formula)
日本語
RMSE、予測バイアス(予測-実測)、R2、一致度(CCC)、較正切片および較正傾き(calibration intercept and slope)、Bland-Altman一致限界(LoA)、許容誤差内率(5点以内、10点以内、15点以内)、サブグループ別予測精度(入院時mFIM重症度別)、臨床的有用性(DCA net benefit)、予測補正量(conference-formula)関連因子
英語
RMSE,Prediction bias (predicted minus observed),R2,Concordance correlation coefficient (CCC),Calibration intercept and slope,Bland-Altman limits of agreement (LoA),Proportion within error (plus/minus 5/10/15 points),Subgroup performance by admission mFIM severity,Decision curve analysis (net benefit),Determinants of prediction correction (conference minus formula)
観察/Observational
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
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英語
日本語
英語
日本語
英語
| 適用なし/Not applicable |
| 適用なし/Not applicable |
男女両方/Male and Female
日本語
対象は,2023年3月から2025年5月までに森之宮病院回復期リハビリテーション病棟に入院した脳卒中患者。
英語
The participants will be stroke patients admitted to the convalescent rehabilitation ward of Morinomiya Hospital between March 2023 and May 2025.
日本語
再発例,入院期間中に急変し転棟・転院または死亡した症例とした.これに加え,本研究で比較対象とした既存数式モデルは主として脳梗塞および脳内出血患者を対象として構築されているため,公平な比較および対象集団の均質性を担保する目的で,クモ膜下出血症例も解析対象から除外した.また,データ欠損例も除外した.
英語
Recurrent cases and patients who experienced clinical deterioration during hospitalization and were transferred to another ward or hospital, or who died, were excluded. In addition, because the existing formula-based model used as a comparator in this study was developed primarily for patients with cerebral infarction and intracerebral hemorrhage, cases of subarachnoid hemorrhage were also excluded from the analysis to ensure a fair comparison and a homogeneous study population. Cases with missing data were likewise excluded.
600
日本語
| 名 | 一郎 |
| ミドルネーム | |
| 姓 | 宮井 |
英語
| 名 | Ichiro |
| ミドルネーム | |
| 姓 | Miyai |
日本語
森之宮病院
英語
Morinomiya Hospital
日本語
神経リハビリテーション研究部
英語
Neurorehabilitation Research institute
536-0025
日本語
大阪府大阪市城東区森之宮2丁目1-88
英語
2-1-88 Morinomiya,Jyoto-ku,Osaka,Japan.
06-6969-0111
miyai@omichikai.or.jp
日本語
| 名 | 昭宏 |
| ミドルネーム | |
| 姓 | 神尾 |
英語
| 名 | Akihiro |
| ミドルネーム | |
| 姓 | Jino |
日本語
森之宮病院
英語
Morinomiya Hospital
日本語
神経リハビリテーション研究部
英語
Neurorehabilitation Research institute
536-0025
日本語
大阪府大阪市城東区森之宮2丁目1-88
英語
2-1-88 Morinomiya,Jyoto-ku,Osaka,Japan.
06-6969-0111
jino@omichikai.or.jp
日本語
社会医療法人大道会(神経リハビリテーション研究部)
英語
Omichi-kai Social Medical Corporation
日本語
日本語
神経リハビリテーション研究部
日本語
英語
日本語
無し
英語
None
日本語
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その他/Other
日本語
英語
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英語
日本語
英語
日本語
社会医療法人大道会倫理委員会
英語
IRB
日本語
大阪府大阪市城東区森之宮2丁目1-88
英語
2-1-88 Morinomiya,Jyoto-ku,Osaka,Japan.
06-6969-0111
nrri-jimu@omichikai.or.jp
いいえ/NO
日本語
英語
日本語
英語
| 2026 | 年 | 02 | 月 | 12 | 日 |
未公表/Unpublished
851
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
日本語
英語
参加者募集終了‐試験継続中/No longer recruiting
| 2026 | 年 | 01 | 月 | 29 | 日 |
| 2026 | 年 | 01 | 月 | 28 | 日 |
| 2026 | 年 | 01 | 月 | 29 | 日 |
| 2026 | 年 | 12 | 月 | 31 | 日 |
日本語
2023年3月-2025年5月に森之宮病院回復期リハビリテーション病棟へ入院した脳卒中患者を対象とする単施設後ろ向き観察研究。
退院時mFIM実測値と、(1)入院後3日目までの情報に基づく多職種カンファレンス予測、(2)既存数式モデル予測、(3)同4変数を用いて当院データから推定した線形回帰式(当院回帰式)を同一症例内で比較する。主要評価指標はMean Absolute Error(MAE)とし、RMSE、MedAE、R2、Bias(予測-実測)、予測誤差が10点以内の割合、Bland-Altman法などを算出する。当院回帰式は10-fold交差検証で汎化性能を推定し、既存数式モデルは当院コホートで外部検証および再較正(observed = a + b*pred)を行う。モデル間差の95%信頼区間はペアド・ブートストラップ、p値はPermutation testで推定する。さらに、補正量(カンファレンス予測-既存数式モデル予測)を目的変数とする多変量線形回帰により、臨床・生活背景因子が補正に与える影響を検討する。サブグループ解析として入院時mFIMにより軽症(mFIM >= 65)、中等度(mFIM 39-64)、重度(mFIM <= 38)に分類して同様に解析する。臨床的有用性はDecision curve analysis(退院時mFIM < 70を主解析のイベント)で評価する。
英語
This is a single-center retrospective observational study of stroke patients admitted to the convalescent rehabilitation ward at Morinomiya Hospital between March 2023 and May 2025. We will compare the observed discharge motor FIM (mFIM) with three within-patient predictions: (1) a multidisciplinary conference-based prediction derived from information available up to hospital day 3, (2) a prediction from an existing formula-based model, and (3) an in-hospital linear regression model estimated from our cohort using the same four predictors (the Morinomiya model). The primary performance metric is mean absolute error (MAE); secondary metrics include RMSE, median absolute error (MedAE), R2, bias (predicted minus observed), the proportion of predictions within 10 points, and agreement analyses such as Bland-Altman plots. The in-hospital regression model will be evaluated using 10-fold cross-validation to estimate generalizability. The existing formula model will be externally validated in our cohort and recalibrated (observed = a + b * pred). Between-model differences will be quantified using paired bootstrap 95% confidence intervals, and p-values will be estimated using permutation tests. In addition, we will examine factors influencing the adjustment by fitting multivariable linear regression with the adjustment term (conference prediction minus formula-model prediction) as the dependent variable, to assess the impact of clinical and social or background factors. Subgroup analyses will be conducted according to admission mFIM severity: mild (mFIM >= 65), moderate (mFIM 39-64), and severe (mFIM <= 38). Clinical utility will be evaluated using decision curve analysis, with discharge mFIM < 70 as the primary event definition.
| 2026 | 年 | 02 | 月 | 12 | 日 |
| 2026 | 年 | 02 | 月 | 12 | 日 |
日本語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr/ctr_view.cgi?recptno=R000069371
英語
https://center6.umin.ac.jp/cgi-open-bin/ctr_e/ctr_view.cgi?recptno=R000069371