Journal international de médecine physique et de réadaptation
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Abstrait

Méthodes d'amélioration de la précision prédictive à l'aide d'une analyse de régression linéaire multiple pour prédire le degré d'amélioration de la mesure de l'indépendance fonctionnelle chez les patients victimes d'un AVC

Makoto Tokunaga, Yoichiro Hashimoto, Susumu Watanabe, Ryoji Nakanishi, Hiroaki Yamanaga, Koichiro Yonemitsu et Hiroyuki Yonemitsu

L'analyse de régression linéaire multiple est fréquemment utilisée dans les études examinant le degré d'amélioration de la mesure d'indépendance fonctionnelle (MIF) chez les patients victimes d'AVC. Cependant, le coefficient de détermination R2 est d'environ 0,46 à 0,73, ce qui signifie que la précision de la prédiction n'est pas nécessairement élevée. Afin d'améliorer la précision de la prédiction, les méthodes suivantes sont utilisées : utilisation de variables explicatives appropriées, utilisation de l'efficacité de la MIF qui a corrigé l'effet plafond comme variable objective, création de plusieurs formules de prédiction, conversion de la variable numérique des variables explicatives en variable fictive, ajout de l'amélioration de la MIF pendant un mois aux variables explicatives. Malgré tout, il est difficile de prédire les patients dont le gain de la MIF est extrêmement important ou faible. Il est souhaitable de combiner ces méthodes ou de développer de nouvelles méthodes pour obtenir une prédiction précise.