Material und Methodik Zwischen Januar 2022 und April 2024 wurden im Rahmen der laufenden "Berliner Rückenstudie" 1161 Erwachsene mit (Frauen: 306/512) und ohne cRS (Frauen: 353/649) untersucht. Es wurden vier Datenmodalitäten erhoben: Erhebung psychosozialer Faktoren (26 Parameter), Klinische körperlicher Untersuchung (46 Parameter), MRT zur Erkennung struktureller Anomalien (29 Parameter), und Tests zur Bewertung der Beweglichkeit des Rückens (51 Parameter). Anschließend wurden maschinelle Lernverfahren genutzt (Boruta Parameter Selektion [3] und Random Forest" /> Einleitung Rückenschmerzen (RS) sind weltweit eine der Hauptursachen für körperliche und psychosoziale Beeinträchtigungen. Abhängig von Alter und Geschlecht können diese Schmerzen bei bis zu 25% der Betroffenen chronisch werden (cRS) [1]. Die Diagnose von cRS wird durch die Vielzahl an Ursachen, das Fehlen objektiver Schmerzbeurteilungen sowie unspezifische Symptome erschwert. Daher werden zur Diagnose und Bewertung der Schmerzen verschiedene Instrumente eingesetzt. Welche dieser Instrumente den größten Informationsgehalt liefern, bleibt jedoch unklar. Das Ziel dieser Studie ist es, mittels maschineller Lernverfahren die aussagekräftigsten Instrumente für eine umfassende Diagnose zu identifizieren [2].
Material und Methodik Zwischen Januar 2022 und April 2024 wurden im Rahmen der laufenden "Berliner Rückenstudie" 1161 Erwachsene mit (Frauen: 306/512) und ohne cRS (Frauen: 353/649) untersucht. Es wurden vier Datenmodalitäten erhoben: Erhebung psychosozialer Faktoren (26 Parameter), Klinische körperlicher Untersuchung (46 Parameter), MRT zur Erkennung struktureller Anomalien (29 Parameter), und Tests zur Bewertung der Beweglichkeit des Rückens (51 Parameter). Anschließend wurden maschinelle Lernverfahren genutzt (Boruta Parameter Selektion [3] und Random Forest" />
| {{detailinfo.data.api.data.document[0].zeitschrift}} {{detailinfo.data.api.data.document[0].untertitel}}, {{detailinfo.data.api.data.document[0].verlag}} Heft {{detailinfo.data.api.data.document[0].monat}}-{{detailinfo.data.api.data.document[0].jahr}}, Jahrgang ({{detailinfo.data.api.data.document[0].jahrgang}}) ISSN {{detailinfo.data.api.data.document[0].issn}} Seite(n) {{detailinfo.data.api.data.document[0].seite}} DOI: {{detailinfo.data.api.data.document[0].doi}} CareLit-Dokument-Nr: {{detailinfo.data.api.data.document[0].dokument_nr}} Login für Volltext kostenlos registrieren |
{{detailinfo.data.api.data.document[0].abstract}}
{{detailinfo.data.api.data.document[0].apa}}
{{detailinfo.data.api.data.document[0].vancouver}}
{{detailinfo.data.api.data.document[0].harvard}}