Predicciones de aprendizaje automático de la función subjetiva, los síntomas y la preparación psicológica a los 12 meses después de la reconstrucción de la LCA basada en el rendimiento físico en la etapa de rehabilitación temprana: estudio de cohorte retrospectivo

Antecedentes: La reconstrucción del ligamento cruzado anterior (ACL) (ACLR) tiene como objetivo restaurar la estabilidad y la función de la rodilla; Sin embargo, los resultados de recuperación varían ampliamente, destacando la necesidad de herramientas predictivas para guiar la rehabilitación y la preparación del paciente.

Objetivo: Identificar los modelos de aprendizaje automático más efectivos para predecir la recuperación exitosa del estado de síntomas aceptable del paciente (PASS) en términos de función subjetiva, síntomas y preparación psicológica 12 meses después de la ACLR utilizando medidas de rendimiento físico obtenidas 3 meses después de la ACLR.

Diseño del estudio: Estudio de cohorte; Nivel de evidencia, 3.

Métodos: Los autores analizaron retrospectivamente los datos de 113 pacientes que se sometieron a ACLR anatómico de un solo montón. Las medidas de rendimiento físico a los 3 meses después de la ACLR incluyeron las pruebas de fuerza y ​​balance Y isocinética. La recuperación exitosa de los resultados de pase a los 12 meses se evaluó utilizando el Comité Internacional de Documentación de la rodilla (IKDC) y el Return de ACL para deportar después de la escala de lesiones (ACL-RSI). Se evaluaron cinco algoritmos de aprendizaje automático: regresión logística, árbol de decisión, bosque aleatorio, impulso de gradiente y máquinas de vectores de soporte.

Resultados: El modelo de impulso de gradiente demostró el área más alta en las puntuaciones de la curva (AUC) para predecir los SRPA del IKDC (AUC, 0.844; F1, 0.889), y el modelo de bosque aleatorio demostró los puntajes de AUC más altos para predecir la recuperación exitosa de la ACL-RSI (AUC, 0.835; F1, 0.732) durante los modelos de prueba. Los predictores clave de la recuperación exitosa de los resultados de pase incluyeron edad joven y bajos déficits en el par flexor y extensor de 60 grados y extensores para el IKDC, un bajo déficit de potencia mediana de extensor y flexor de 180 grados y flexores bajos de 60 grados de 60 grados de 60 grados para el ACL-RSI.

Conclusión: El aprendizaje automático mostró que la edad más joven y una mayor fuerza isocinética de 3 meses a 60 grados/s logro predicho de la recuperación exitosa del pase del IKDC al año después del ACL. La mayor fuerza isocinética de 3 meses a los 180 grados/s fue la más predictiva de lograr la recuperación exitosa del pase de la ACL-RSI a los 12 meses.