(57)【要約】  本開示は、膝手術の患者を管理するためのシステム及び方法に関する。術前の患者質問表ユーザインタフェースは、患者の将来の膝手術に関連する。患者入力データは、術前の患者質問表に関する患者の回答を示す。コンピュータシステムのプロセッサは、統計モデルを評価して、将来の膝手術に関する患者の満足度を示す予測満足度値を決定する。統計モデルは、データメモリ上に記憶される、患者入力データ及び予測満足度値を表すノード、及びデータメモリ上に記憶される、患者入力データと予測満足度値との間の条件付き依存関係を表すノード間のエッジを含む。次いで、プロセッサは、外科医に予測満足度値を知らせるための、将来の膝手術に関連する外科医レポートを含む電子文書を生成する。
2019500709.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
膝手術の患者を管理するための方法であって、
前記患者の将来の膝手術に関連する術前の患者質問表ユーザインタフェースを生成するステップと、
術前の患者質問表に関する患者の回答を示す患者入力データを受信するステップと、
コンピュータシステムのプロセッサにより、統計モデルを評価して、前記将来の膝手術に関する前記患者の満足度を示す予測満足度値を決定するステップであって、前記統計モデルは、
データメモリ上に記憶される、前記患者入力データ及び前記予測満足度値を表すノード、及び
データメモリ上に記憶される、前記患者入力データと前記予測満足度値との間の条件付き依存関係を表す前記ノード間のエッジ
を含む、ステップと、
外科医に前記予測満足度値を知らせるための、前記将来の膝手術に関連する外科医レポートを含む電子文書を生成するステップと
を含む、方法。
【請求項２】
前記統計モデルは、ベイジアンネットワークである、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
複数の影響因子を決定するステップを更に含み、前記外科医レポートを生成するステップは、前記複数の影響因子の定量的指示を生成するステップを含む、請求項１又は２に記載の方法。
【請求項４】
前記複数の影響因子を決定するステップは、患者報告アウトカム尺度から前記複数の影響因子を決定するステップを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記複数の影響因子を決定するステップは、Ｋｎｅｅ  ｉｎｊｕｒｙ  ａｎｄ  Ｏｓｔｅｏａｒｔｈｒｉｔｉｓ  Ｏｕｔｃｏｍｅ  Ｓｃｏｒｅ（ＫＯＯＳ）から影響因子を決定するステップを含む、請求項３又は４に記載の方法。
【請求項６】
前記ＫＯＯＳから影響因子を決定するステップは、
疼痛、
症状、
日常生活機能（ＡＤＬ）、
スポーツ及びレクリエーション機能、並びに
膝に関連する生活の質（ＱＯＬ）
の１つ又は複数の影響因子を決定するステップを含む、請求項５に記載の方法。
【請求項７】
前記外科医レポートを生成するステップは、前記予測満足度値の統計的変換を決定するステップを含む、請求項１〜６の何れか一項に記載の方法。
【請求項８】
前記統計的変換は、患者の回答の分布に合わせてスケーリングすることを含む、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
前記回答の分布は、
術後転帰、
術前の基準値、
健康な患者の基準値、
術後優秀者、及び
術後非優秀者
の１つ又は複数から得られる、請求項８に記載の方法。
【請求項１０】
前記統計的変換は、
オッズ比、及び
リスク因子
の１つ又は複数への変換を含む、請求項７〜９の何れか一項に記載の方法。
【請求項１１】
前記外科医レポートを生成するステップは、
枠、
垂直バー、
水平バー、
カラースケールマップされた視覚的出力を有するグラフィカル要素、
パーセンテージへの変換、
カスタマイズ可能なテキスト行内に埋め込むこと、及び
患者に示される特定の強調表示されたリスク因子
の１つ又は複数のグラフィカル描写を生成するステップを含む、請求項１〜１０の何れか一項に記載の方法。
【請求項１２】
前記統計モデルの前記ノードは、前記患者入力データから前記予測満足度値までの少なくとも１つの経路が少なくとも２つのエッジを有する状態で階層的である、請求項１〜１１の何れか一項に記載の方法。
【請求項１３】
前記患者入力データと前記予測満足度値との間の前記条件付き依存関係を示す専門家入力データのための専門家データ入力を含む専門家ユーザインタフェースを生成するステップと、
前記専門家入力データを受信するステップと、
前記専門家入力データに基づいて、前記患者入力データと前記予測満足度値との間の前記条件付き依存関係を決定するステップと、
前記統計モデルの一部として前記条件付き依存関係をデータ記憶域上に記憶するステップと
を更に含む、請求項１〜１２の何れか一項に記載の方法。
【請求項１４】
前記条件付き依存関係を決定するステップは、専門家ネットワークのモデリング及び前記専門家入力データによって反映される専門家の意見に基づく、請求項１３に記載の方法。
【請求項１５】
前記専門家入力データは、
外科医、
患者、
看護師、
理学療法士、
心理学者、及び
医療関連職種従業者
の１つ又は複数を含む専門家からのデータを含む、請求項１３又は１４に記載の方法。
【請求項１６】
前記予測満足度値に基づいて介入手順を自動で決定するステップを更に含み、前記外科医レポートを生成するステップは、前記介入手順の指示を生成するステップを含む、請求項１〜１５の何れか一項に記載の方法。
【請求項１７】
前記膝手術後に、
前記膝手術に関連する術後の患者質問表ユーザインタフェースを生成するステップと、
術後の患者質問表に関する前記患者の回答を示す術後患者入力データを受信するステップと、
前記術後患者入力データに基づいて、前記患者入力データと前記予測満足度値との間の更新済みの条件付き依存関係を決定するステップと
を更に含む、請求項１〜１６の何れか一項に記載の方法。
【請求項１８】
術中データ及び術後データを受信するステップと、
前記術中データ及び前記術後データに基づいて前記膝手術後に改定予測満足度値を決定するステップと
を更に含む、請求項１〜１７の何れか一項に記載の方法。
【請求項１９】
前記術前の患者質問表又は術後の患者質問表は、複数のページを含み、及び各ページは、厳密に１つの質問を含む、請求項１〜１８の何れか一項に記載の方法。
【請求項２０】
各ページは、
視覚的なアナログスケール、
２値選択又は多肢選択、
オープンテキスト又は数値フィールド、及び
前記患者入力データを入力するための外科医ごと、診療所ごと、又はサイトごとにカスタマイズ可能な基礎
の１つ又は複数を含む、請求項１９に記載の方法。
【請求項２１】
患者の転帰に関して測定される誤りのコストを決定するステップと、
将来の転帰の利得又は損失を決定するステップと、
前記将来の転帰の利得又は損失に基づいてその後の治療の判断を決定するステップと
を更に含む、請求項１８〜２０の何れか一項に記載の方法。
【請求項２２】
前記外科医レポートは、
包括的／全体論的な健康測度、
特定の機能上の獲得、
術後の可動域、
術後のモビリゼーションまでの時間、
異所運動、
活動レベル、及び
有害事象のリスク
の１つ又は複数の指示を含む、請求項１〜２１の何れか一項に記載の方法。
【請求項２３】
人工膝関節置換術の復元結果をシミュレートするシミュレータから運動学的シミュレーションデータを受信するステップを更に含み、
前記患者入力データは、活動の願望又は患者の行動を示し、及び
前記統計モデルのノードは、前記運動学的シミュレーションデータ及び活動の願望又は患者の行動を示す前記患者入力データを表すノードを含む、請求項１〜２２の何れか一項に記載の方法。
【請求項２４】
個々のモデルに関連する複数の指示を含むモデル選択ユーザインタフェースを生成するステップであって、前記個々のモデルのそれぞれは、前記統計モデルの前記ノード間の異なる条件付き依存関係に関連する、ステップと、
前記モデルの１つ又は複数に関連する前記複数の指示の１つ又は複数に関するユーザ入
力を受信するステップと、
前記モデルの前記１つ又は複数に関連する価格値を決定するステップと、
前記決定された価格値のための支払インタフェースを生成するステップと、
支払確認の受信時に前記モードの前記１つ又は複数の前記評価を可能にするステップとを更に含む、請求項１〜２３の何れか一項に記載の方法。
【請求項２５】
術前及び／又は術後の患者モニタリングデータを更に含み、前記統計モデルは、前記術前及び／又は術後のモニタリングデータのための更なるノード及びエッジを含む、請求項１〜２４の何れか一項に記載の方法。
【請求項２６】
前記術前及び／又は術後の患者モニタリングデータは、所定の期間にわたって前記患者が行う歩数に関係する、請求項２５に記載の方法。
【請求項２７】
複数のデータソースからデータを受信するステップと、
前記複数のデータソースのそれぞれに関連する重みを受信するステップと、
前記複数のデータソースのそれぞれについて予測満足度値を決定するステップと、
前記予測満足度値及び前記関連する重みに基づいて加重満足度値を決定するステップとを更に含む、請求項１〜２６の何れか一項に記載の方法。
【請求項２８】
医療システムを動作させるための方法であって、
請求項１〜２７の何れか一項に記載の方法を実行して、前記医療システムに登録する複数の患者のそれぞれについて予測満足度値を決定するステップと、
前記医療システム内で利用される医療の有用性を最大化することにより、前記複数の患者のそれぞれの患者ケア項目を決定するステップと
を含む、方法。
【請求項２９】
有用性を最大化することは、
集合的な満足度又は患者の転帰標的を伴う大域的なコストの最小化、
患者ごとの満足度又は患者の転帰標的を伴う患者ごとのコストの最小化、及び
満足度又は患者の転帰標的の最大化を伴う固定された大域的なコストの割り当て
の１つ又は複数を含む、請求項２８に記載の方法。
【請求項３０】
有用性を最大化することは、前記複数の患者のそれぞれの所定量に基づく、請求項２８又は２９に記載の方法。
【請求項３１】
コンピュータ上にインストールされると、請求項１〜３０の何れか一項に記載の方法を前記コンピュータに実行させるソフトウェア。
【請求項３２】
膝手術の患者を管理するためのコンピュータシステムであって、
画面と、
前記患者から患者入力データを受信するための入力装置と、
データメモリであって、
前記患者入力データ及び予測満足度値を表すノード、及び
前記患者入力データと前記予測満足度値との間の条件付き依存関係を表す前記ノード間のエッジ
を含む統計モデルを記憶するためのデータメモリと、
プロセッサであって、
前記患者の将来の膝手術に関連する術前の患者質問表ユーザインタフェースを前記画面上に生成すること、
術前の患者質問表に関する患者の回答を示す患者入力データを前記入力装置から受信す
ること、
前記統計モデルを評価して、前記将来の膝手術に関する前記患者の満足度を示す予測満足度値を決定すること、及び
外科医に前記予測満足度値を知らせるための、前記将来の膝手術に関連する外科医レポートを含む電子文書を生成すること
を行うためのプロセッサと
を含む、コンピュータシステム。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
関連出願の相互参照
本願は、参照によりその内容が本明細書に援用される、２０１５年１１月５日に出願された豪州仮特許出願第２０１５９０４５４３号明細書の優先権を主張する。
【０００２】
本開示は、膝手術の患者を管理するためのシステム及び方法に関する。
【背景技術】
【０００３】
変形性関節症は、関節内の軟骨組織の退化性損失（ｄｅｇｅｎｅｒａｔｉｖｅ  ｌｏｓｓ）であり、人口の約１５％が悪影響を被るオーストラリア社会における最も一般的な関節疾患である。それらのうち、膝は変形性関節症の症状がよく現れる部位であり、病人の消耗性の疼痛及び機能的能力の喪失を引き起こし得る。発病率は年齢と共に劇的に増加し、６０〜６９歳の年齢群では１／３もの人が変形性膝関節症の証拠となるＸ線像を示しているが、ごく一部が症状的に苦しんでいる。そのため、老齢人口に呼応するこの人口統計群の増加及びその結果生じるこの母集団群に課せられる作業要求の増加は、人口全体にわたる変形性膝関節症の発病の加速に寄与している。発病は、肥満、関節損傷、肉体労働による関節への反復ストレス等のリスク因子に関連する若年層群の間でも増加しており、変形性膝関節症の社会的負担の増大に更に寄与している。
【０００４】
末期の変形性膝関節症の１つの治療法は、全膝関節形成術（ＴＫＡ）である。１つの目標は、病人の疼痛緩和を行い、機能的能力を回復することである。生活様式の改善及び作業能力に関して患者に与えることができる膨大な利益の結果、手術は非常に成功すると考えられる。成功の主な客観的測度は、１２年窓にわたり６．５％にある修正率に関する生存者分析（ｓｕｒｖｉｖｏｒ  ａｎａｌｙｓｉｓ）である。修正手術を受けるときの患者の終点の従来の追跡は他の２つの成功条件、即ち将来必要であり得る修正手術を受ける前に患者が死ぬこと、又は修正手術が必要な場合でも手術を行わない方が安全であると思われる程度に患者の健康状態が年齢と共に悪化することを含意するため、興味深いことに、この数字は過小評価が起こりやすい。それでもなお、この統計は、２０％もの患者が疼痛緩和及び自らの手術の機能転帰に対する不満を１年後に報告するという更に重要な問題を隠す。データ収集が相対的に容易であること、従って生存率に基づくデータが関節レジストリ内でより広範に採用されること、及び不満を殆ど示していないより多数の患者よりも、インプラントの弛み等の転帰の影響を受けるより少数の強く不満を示している患者に開業外科医が相対的に多く接触することにより、機械的に「より安全」であるが、必ずしも患者の転帰に最適ではない外科的意思決定を支持するバイアスの可能性が存在する。
【０００５】
ある期間にわたる好ましくない疼痛又は機能転帰を含むより広範な終点に関して生存率を検討する場合、実効生存率は、全患者の約半分であることが示されている。
【０００６】
本明細書に含まれている文献、法令、資料、装置、記事等についてのいかなる解説も、本願の各請求項の優先日以前に存在したとしても、それらの内容の何れか又は全てが従来技術の基礎の一部を形成するか、又は本開示に関連する分野における共通の一般知識であったことを認めるものと解釈すべきではない。
【０００７】
本明細書の全体を通して、「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅ）」という語又は「含む（ｃｏｍｐｒｉｓｅｓ）」若しくは「含んでいる」等の異体は、述べられる要素、整数、ステップ、要素群、整数群、又はステップ群を含むことを含意するが、他の任意の要素、整数、ステップ、要素群、整数群、又はステップ群を排除しないことが理解されるであろう。
【発明の概要】
【課題を解決するための手段】
【０００８】
膝手術の患者を管理するための方法は、
患者の将来の膝手術に関連する術前の患者質問表ユーザインタフェースを生成するステップと、
術前の患者質問表に関する患者の回答を示す患者入力データを受信するステップと、
コンピュータシステムのプロセッサにより、統計モデルを評価して、将来の膝手術に関する患者の満足度を示す予測満足度値を決定するステップであって、統計モデルは、
データメモリ上に記憶される、患者入力データ及び予測満足度値を表すノード、及び
データメモリ上に記憶される、患者入力データと予測満足度値との間の条件付き依存関係を表すノード間のエッジ
を含み、
外科医に予測満足度値を知らせるための、将来の膝手術に関連する外科医レポートを含む電子文書を生成するステップと
を含む。
【０００９】
患者入力データ及び予測満足度値はノードによって表され、条件付き依存関係はエッジによって表されるため、条件付き依存関係を示す異種のデータソースを統合することができ、それは他の解決策では不可能である。利点は、より正確な予測モデルであり、即ち患者をより現実的に管理することができ、自らの膝手術に関する患者満足度を高めることをもたらすことである。
【００１０】
満足度値は、満足率を示し得る。
【００１１】
統計モデルは、ベイジアンネットワークであり得る。
【００１２】
この方法は、複数の影響因子を決定するステップを更に含むことができ、外科医レポートを生成するステップは、複数の影響因子の定量的指示を生成するステップを含む。
【００１３】
複数の影響因子を決定するステップは、患者報告アウトカム尺度から複数の影響因子を決定するステップを含み得る。
【００１４】
患者報告アウトカム尺度は、Ｏｘｆｏｒｄ  Ｋｎｅｅ  Ｓｃｏｒｅ及びＷｅｓｔｅｒｎ
Ｏｎｔａｒｉｏ  ａｎｄ  ＭｃＭａｓｔｅｒ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｉｅｓ  Ａｒｔｈｒｉｔｉｓ  Ｉｎｄｅｘ（ＷＯＭＡＣ）の１つ又は複数を含み得る。
【００１５】
複数の影響因子を決定するステップは、Ｋｎｅｅ  ｉｎｊｕｒｙ  ａｎｄ  Ｏｓｔｅｏａｒｔｈｒｉｔｉｓ  Ｏｕｔｃｏｍｅ  Ｓｃｏｒｅ（ＫＯＯＳ）から影響因子を決定するステップを含み得る。
【００１６】
ＫＯＯＳから影響因子を決定するステップは、
疼痛、
症状、
日常生活機能（ＡＤＬ）、
スポーツ及びレクリエーション機能、並びに
膝に関連する生活の質（ＱＯＬ）
の１つ又は複数の影響因子を決定するステップを含み得る。
【００１７】
外科医レポートを生成するステップは、予測満足度値の統計的変換を決定するステップ
を含み得る。
【００１８】
統計的変換は、患者の回答の分布に合わせてスケーリングすることを含み得る。
【００１９】
回答の分布は、
術後転帰、
術前の基準値、
健康な患者の基準値、
術後優秀者、及び
術後非優秀者
の１つ又は複数から得ることができる。
【００２０】
統計的変換は、
オッズ比、及び
リスク因子
の１つ又は複数への変換を含み得る。
【００２１】
外科医レポートを生成するステップは、
枠、
垂直バー、
水平バー、
カラースケールマップされた視覚的出力を有するグラフィカル要素、
パーセンテージへの変換、
カスタマイズ可能なテキスト行内に埋め込むこと、及び
患者に示される特定の強調表示されたリスク因子
の１つ又は複数のグラフィカル描写を生成するステップを含み得る。
【００２２】
統計モデルのノードは、患者入力データから予測満足度値までの少なくとも１つの経路が少なくとも２つのエッジを有する状態で階層的であり得る。
【００２３】
この方法は、
患者入力データと予測満足度値との間の条件付き依存関係を示す専門家入力データのための専門家データ入力を含む専門家ユーザインタフェースを生成するステップと、
専門家入力データを受信するステップと、
専門家入力データに基づいて、患者入力データと予測満足度値との間の条件付き依存関係を決定するステップと、
統計モデルの一部として条件付き依存関係をデータ記憶域上に記憶するステップと
を更に含み得る。
【００２４】
条件付き依存関係を決定するステップは、専門家ネットワークのモデリング及び専門家入力データによって反映される専門家の意見に基づき得る。
【００２５】
専門家入力データは、
外科医、
患者、
看護師、
理学療法士、
心理学者、及び
医療関連職種従業者
の１つ又は複数を含む専門家からのデータを含み得る。
【００２６】
この方法は、
予測満足度値に基づいて介入手順を自動で決定するステップを更に含むことができ、外科医レポートを生成するステップは、介入手順の指示を生成するステップを含む。
【００２７】
この方法は、膝手術後に、
膝手術に関連する術後の患者質問表ユーザインタフェースを生成するステップと、
術後の患者質問表に関する患者の回答を示す術後患者入力データを受信するステップと、
術後患者入力データに基づいて、患者入力データと予測満足度値との間の更新済みの条件付き依存関係を決定するステップと
を更に含み得る。
【００２８】
この方法は、
術中データ及び術後データを受信するステップと、
術中データ及び術後データに基づいて膝手術後に改定予測満足度値を決定するステップと
を更に含み得る。
【００２９】
術前の患者質問表又は術後の患者質問表は、複数のページを含むことができ、及び各ページは、厳密に１つの質問を含む。
【００３０】
各ページは、
視覚的なアナログスケール、
２値選択又は多肢選択、
オープンテキスト又は数値フィールド、及び
患者入力データを入力するための外科医ごと、診療所ごと、又はサイトごとにカスタマイズ可能な基礎
の１つ又は複数を含み得る。
【００３１】
この方法は、
患者の転帰に関して測定される誤りのコストを決定するステップと、
将来の転帰の利得又は損失を決定するステップと、
将来の転帰の利得又は損失に基づいてその後の治療の判断を決定するステップと
を更に含み得る。
【００３２】
外科医レポートは、
包括的／全体論的な健康測度、
特定の機能上の獲得、
術後の可動域、
術後のモビリゼーションまでの時間、
異所運動、
活動レベル、及び
有害事象のリスク
の１つ又は複数の指示を含み得る。
【００３３】
この方法は、人工膝関節置換術の復元結果をシミュレートするシミュレータから運動学的シミュレーションデータを受信するステップを更に含むことができ、患者入力データは、活動の願望又は患者の行動を示し、及び統計モデルのノードは、運動学的シミュレーションデータ及び活動の願望又は患者の行動を示す患者入力データを表すノードを含む。
【００３４】
この方法は、
個々のモデルに関連する複数の指示を含むモデル選択ユーザインタフェースを生成するステップであって、個々のモデルのそれぞれは、統計モデルのノード間の異なる条件付き依存関係に関連する、ステップと、
モデルの１つ又は複数に関連する複数の指示の１つ又は複数に関するユーザ入力を受信するステップと、
モデルの１つ又は複数に関連する価格値を決定するステップと、
決定された価格値のための支払インタフェースを生成するステップと、
支払確認の受信時にモードの１つ又は複数の評価を可能にするステップと
を更に含み得る。
【００３５】
この方法は、術前及び／又は術後の患者モニタリングデータを更に含むことができ、統計モデルは、術前及び／又は術後のモニタリングデータのための更なるノード及びエッジを含む。
【００３６】
術前及び／又は術後の患者モニタリングデータは、所定の期間にわたって患者が行う歩数に関係し得る。
【００３７】
この方法は、
複数のデータソースからデータを受信するステップと、
複数のデータソースのそれぞれに関連する重みを受信するステップと、
複数のデータソースのそれぞれについて予測満足度値を決定するステップと、
予測満足度値及び関連する重みに基づいて加重満足度値を決定するステップと
を更に含み得る。
【００３８】
重みを受信するステップは、ユーザインタフェースによって専門家から重みを受信するステップを含み得る。複数のデータソースは、シミュレートされた転帰、術前及び術後のモニタリング、専門家知識モデル、及びデータ構築モデルの１つ又は複数を含み得る。
【００３９】
医療システムを動作させるための方法は、
先行する請求項の何れか一項に記載の方法を実行して、医療システムに登録する複数の患者のそれぞれについて予測満足度値を決定するステップと、
医療システム内で利用される医療の有用性を最大化することにより、複数の患者のそれぞれの患者ケア項目を決定するステップと
を含む。
【００４０】
有用性を最大化することは、
集合的な満足度又は患者の転帰標的を伴う大域的なコストの最小化、
患者ごとの満足度又は患者の転帰標的を伴う患者ごとのコストの最小化、及び
満足度又は患者の転帰標的の最大化を伴う固定された大域的なコストの割り当て
の１つ又は複数を含み得る。
【００４１】
有用性を最大化することは、複数の患者のそれぞれの所定量に基づき得る。
【００４２】
膝手術の患者を管理するためのコンピュータシステムは、
画面と、
患者から患者入力データを受信するための入力装置と、
データメモリであって、
患者入力データ及び予測満足度値を表すノード、及び
患者入力データと予測満足度値との間の条件付き依存関係を表すノード間のエッジ
を含む統計モデルを記憶するためのデータメモリと、
プロセッサであって、
患者の将来の膝手術に関連する術前の患者質問表ユーザインタフェースを画面上に生成すること、
術前の患者質問表に関する患者の回答を示す患者入力データを入力装置から受信すること、
統計モデルを評価して、将来の膝手術に関する患者の満足度を示す予測満足度値を決定すること、及び
外科医に予測満足度値を知らせるための、将来の膝手術に関連する外科医レポートを含む電子文書を生成すること
を行うためのプロセッサと
を含む。
【００４３】
方法、コンピュータ可読媒体、又はコンピュータシステムの任意の態様について説明する任意選択的な特徴は、同じく本明細書に記載する他の態様にも必要に応じて同様に当てはまる。
【００４４】
以下の図面に関して例を説明する。
【図面の簡単な説明】
【００４５】
【図１ａ】膝手術の患者を管理するためのコンピュータシステム１００を示す。
【図１ｂ】図１ａのコンピュータシステムが使用されている外科医の診察室を示す。
【図２】膝手術の患者を管理するための方法を示す。
【図３】術前の患者質問表ユーザインタフェースの一例を示す。
【図４】統計モデルを示す。
【図５】外科医レポートの一例を示す。
【図６】統計モデルの別の例を示す。
【図７】図６の統計モデルをより詳細に示す。
【図８】レポートの別の例を示す。
【図９】図８のレポート内の対話型要素とのユーザ対話の結果としての別のレポートを示す。
【図１０】「設定」バックページの一例を示す。
【図１１】術後モニタリングユーザインタフェースを示す。
【図１２】膝手術の患者を管理するためのアーキテクチャを示す。
【図１３】モデル選択ユーザインタフェースを示す。
【発明を実施するための形態】
【００４６】
図１は、膝手術の患者を管理するためのコンピュータシステム１００を示す。コンピュータシステム１００は、プログラムメモリ１０４、データメモリ１０６、通信ポート１０８、及びユーザポート１１０に接続されるプロセッサ１０２を含む。プログラムメモリ１０４は、ハードドライブ、ソリッドステートディスク、ＣＤ−ＲＯＭ等の非一時的コンピュータ可読媒体である。ソフトウェア、即ちプログラムメモリ１０４上に記憶される実行可能プログラムは、図２の方法をプロセッサ１０２に実行させ、即ち、プロセッサ１０２は、患者入力データを受信し、統計モデルを評価して予測満足度値を決定し、外科医レポートを含む電子文書を生成する。
【００４７】
次いで、プロセッサ１０２は、予測満足度値及びレポートをＲＡＭ又はプロセッサレジスタ等のデータ記憶域１０６上に記憶し得る。プロセッサ１０２は、要求に応じて外科医に表示されるようにレポートを患者管理データベース等のサーバに通信ポート１０８経由
で送信することもできる。
【００４８】
プロセッサ１０２は、患者入力データ等のデータをデータメモリ１０６から、且つ通信ポート１０８及びユーザポート１１０から受信することができ、かかるデータは、電子文書の視覚的表現１１４を外科医１１６又は他の利用者若しくは操作者に表示するディスプレイ１１２に接続される。一例では、プロセッサ１０２がＩＥＥＥ８０２．１１によるＷｉ−Ｆｉネットワークを使用することによって等、質問表をホストするウェブサーバから患者入力データを通信ポート１０８経由で受信する。Ｗｉ−Ｆｉネットワークは、分散アドホックネットワークとすることができ、そのため、ルータ等の専用管理インフラが必要とされず、又はネットワークを管理するルータ若しくはアクセスポイントを有する集中型ネットワークとすることができる。
【００４９】
通信ポート１０８及びユーザポート１１０を別々のエンティティとして図示するが、ネットワーク接続、メモリインタフェース、プロセッサ１０２のチップパッケージのピン、ＩＰソケット等の論理ポート、プログラムメモリ１０４上に記憶され、プロセッサ１０２によって実行される関数のパラメータ等、データを受信するために任意の種類のデータポートを使用できることを理解すべきである。これらのパラメータは、データメモリ１０６上に記憶することができ、ソースコード内で値により又は参照により、即ちポインタとして扱うことができる。
【００５０】
プロセッサ１０２は、キャッシュ又はＲＡＭ等の揮発性メモリ又は光ディスクドライブ、ハードディスクドライブ、記憶サーバ、クラウド記憶域等の不揮発性メモリのメモリアクセスを含む、これらの全てのインタフェースによってデータを受信することができる。コンピュータシステム１００は、動的な数の仮想マシンをホストする管理された相互接続サーバ群等のクラウド計算環境内で更に実装することができる。
【００５１】
後に受信されるデータをプロセッサ１０２が決定又は計算することは、任意の受信ステップに先行し得ることを理解すべきである。例えば、プロセッサ１０２は入力データを決定し、その入力データをＲＡＭ又はプロセッサレジスタ等のデータメモリ１０６内に記憶する。次いで、プロセッサ１０２は、メモリアドレスと共に読出信号を提供することによって等、データメモリ１０６にデータを要求する。データメモリ１０６は、物理ビット線上の電圧信号としてデータを与え、プロセッサ１０２が入力データをメモリインタフェース経由で受信する。
【００５２】
本開示の全体を通して、別段の定めがない限り、ノード、エッジ、グラフ、解法、変数、手術計画、ディメンション、位置等は、データメモリ１０６上に物理的に記憶されるか又はプロセッサ１０２によって処理されるデータ構造を指すことを理解すべきである。更に、簡潔にするために「予測満足度値」等の特定の変数名に言及する場合、それは、コンピュータシステム１００内に物理データとして記憶される変数の値を指すと理解すべきである。
【００５３】
図１ｂは、図１のコンピュータシステム１００が使用されている外科医の診察室１５０を示す。部屋１５０の中にいるのは、外科医１５１及び手術を必要とする腫れた膝１５３を有する患者１５２である。図１ｂ内で概略的に捕捉されている瞬間において、患者１５２は、この例ではタブレットコンピュータであるコンピュータ装置１００に患者入力データを与え、装置１００のプロセッサ１０２が予測満足度値を計算している。プロセッサ１０２は、レポートを含む電子文書も生成しており、その電子文書をタブレット１００の画面１１２上に表示する。具体的にはプロセッサ１０２は、予測満足度値の数値又はグラフ等のグラフィカル指示１５４をレポートの一部として生成する。ここで、外科医１５１が値１５４について患者１５２と話し合うことができ、これは、好ましい転帰の可能性を高
めるために外科医１５１が手術の手順を変更し、ケアプランを変更し、又は患者１５２の期待を管理することを可能にする。
【００５４】
図２は、膝手術の患者を管理するためにプロセッサ１０２によって実行される方法２００を示す。図２はソフトウェアプログラムのための青写真として理解すべきであり、ステップごとに実装することができ、そのため、図２の各ステップは、Ｃ＋＋又はＪａｖａ等のプログラミング言語における関数によって表される。その結果生じるソースコードがコンパイルされ、コンピュータ実行可能命令としてプログラムメモリ１０４上に記憶される。
【００５５】
方法２００は、患者の将来の膝手術に関連する術前の患者質問表ユーザインタフェースを生成すること（２０１）によって始まる。
【００５６】
図３は、タッチスクリーン１１２上に表示される術前の患者質問表ユーザインタフェース３００の一例を示す。質問表インタフェース３００は、ウェブベースとすることができ、即ち、プロセッサ１０２は、ウェブサーバの一部であり、タブレットコンピュータ等の患者装置上で実行されるブラウザによってアクセス可能なデータ記憶域にＨＴＭＬコードを記述することによって質問表インタフェース３００を生成する。別の例では、質問表インタフェース３００は、アプリケーションベースであり、即ち、アプリケーションは、コンピュータシステム１００上にインストールされ、汎用ユーザインタフェース関数を含むライブラリ関数を実行することによってプロセッサ１０２が質問表インタフェース３００を生成する。
【００５７】
図３は、質問表３００のあるページを示し、現在のページは、あり得る複数の回答３０２と共に厳密に１つの質問を含んでいる。プロセッサ１０２がユーザインタフェース３００とのユーザ対話をモニタし、あり得る複数の回答３０２の１つとのユーザ対話を検出すると、プロセッサ１０２は、その回答を登録し、やはり単一の質問のみを含む質問表の次のページを作成する。
【００５８】
患者が「全くない」を選択する場合には「１」、「稀にある」を選択する場合には「２」等、プロセッサ１０２は、回答値をデータ記憶域１０６上に記憶することによって選択された回答を登録し得る。ウェブベースの例では、プロセッサ１０２がＸＭＬＨｔｔｐＲｅｑｕｅｓｔ、ＰＯＳＴ、又はＧＥＴの方法によってサーバに回答値を送信する。
【００５９】
次のステップとして、プロセッサ１０２は、術前の患者質問表に関する患者の回答を示す患者入力データを受信する（２０２）。これは、プロセッサ１０２が、回答値をデータ記憶域１０６から又はＸＭＬＨｔｔｐＲｅｑｕｅｓｔ、ＰＯＳＴ、又はＧＥＴの方法によってウェブベースのインタフェースから受信することを意味し得る。患者入力データは回答値と同一とすることができ、又は患者入力データを得るために圧縮又は暗号化等によって前処理されてもよい。
【００６０】
一部の例では、患者入力データが患者センサによって生成され、コンピュータシステム１００にアップロードされる。例えば、患者は、歩数計アプリケーションがインストールされたスマートフォン等の歩数計、手首センサ、又は足首センサを着用し得る。次いで、プロセッサ１０２は、歩数センサから歩数を受信し、患者が自らの活動レベルについて尋ねられ、歩数によって回答したかのように歩数を質問表データと同じように使用する。
【００６１】
次いで、プロセッサ１０２は、受信した患者入力データを統計モデル内に供給して統計モデルを評価する（２０３）。このようにして、プロセッサ１０２は、将来の膝手術に関する患者の満足度を示す予測満足度値を決定する。
【００６２】
図４は、データメモリ１０６上に記憶される統計モデル４００を示す。統計モデル４００は、円板によって表すノードと、矢印によって表すエッジとを含む。年齢ノード４０１、ＢＭＩノード４０２、出力ノード４０３における予測満足度値等のノードは、データメモリ１０６上に記憶され、患者入力データを表す。これらのノードは、年齢ノード４０１を作成するために新たなノードが付加されるリスト、例えばｎｏｄｅ＿ｌｉｓｔ．ａｐｐｅｎｄ（新たなノード（「年齢」））等のデータ構造としてのデータメモリ１０６に記憶される。この例では「年齢」のラベルが一意であり、そのため、ノードオブジェクトへのポインタを返すこのラベルｎｏｄｅ＿ｌｉｓｔ．ｆｉｎｄ（「年齢」）を検索することによって年齢ノード４０１を取り出すことができる。
【００６３】
同様に、エッジもデータメモリ１０６上に記憶される。ノード間のエッジは、患者入力データと予測満足度値との間の条件付き依存関係を表す。年齢ノード４０１と満足度ノード４０３との間の直接のエッジを作成するために、ｅｄｇｅ＿ｌｉｓｔ．ａｐｐｅｎｄ（新たなエッジ（ｎｏｄｅ＿ｌｉｓｔ．ｆｉｎｄ（「年齢」），ｎｏｄｅ＿ｌｉｓｔ．ｆｉｎｄ（「満足度」））によってエッジが大域的エッジリストに付加される。
【００６４】
一例では、統計モデル４００がベイジアンネットワーク、即ち有向非巡回グラフ（ＤＡＧ）である。この例では、ノードがベイズ的な意味での確率変数を表し、即ち観察可能な量、潜在的変数、未知のパラメータ、又は仮説であり得る。エッジは、条件付き依存関係を表し、接続されていないノードは、互いに条件的に独立した変数を表す。
【００６５】
各ノードは、ノードの親の変数の値の特定の組を入力として取り、ノードによって表される変数の確率（又は該当する場合には確率分布）を（出力として）与える確率関数に関連する。例えば、ｍ個の親ノードがｍ個のブール変数を表す場合、確率関数は２ｍ個の項目のテーブルによって表すことができ、その親の２ｍ個のあり得る組合せのそれぞれの１つの項目が真又は偽である。例えば、複数の年齢関連ノードがある場合があり、各ノードは、患者の年齢が既定の年齢層に含まれるかどうかを示す。「年齢が４０未満」というステートメントに対する真値又は偽値等である。他の表現は、互いに依存する親ノード群のための複数のサブテーブルを含み得る。
【００６６】
他の例では、統計モデル４００が、マルコフネットワーク等の無向であり且つ場合により巡回的なグラフである。
【００６７】
満足度ノード４０３も、患者が手術に満足しているかどうかを表すブールノードであり得る。このようにして、上記の実際の患者入力データを所与とした確率を統計モデル４００経由で伝播し、患者が満足していることに関する最終確率、即ち最終的な満足度ノード４０３における「１」又は「真」の値の確率を計算することができる。その後、この確率は予測満足度値としての役割を果たし得る。その一例は、４０を超えるＢＭＩ且つ５５歳未満の年齢が「６４％」の予測満足度値を返すことであり、患者が術後に満足している確率が６４％であること、及び相対的に若い年齢と高いＢＭＩとが成功裏の転帰の確率に悪影響を及ぼすことを示している。
【００６８】
図４の例は、階層モデルであり、即ち患者入力データから予測満足度値４０３まで、少なくとも２つのエッジを有する少なくとも１つの経路がある。例えば、年齢ノード４０１から満足度ノード４０３までの経路は合計４個のノードを含み、その間に３つのエッジがある。
【００６９】
最後に、プロセッサ１０２は、外科医に予測満足度値を知らせるための、将来の膝手術に関連する外科医レポートを含む電子文書を生成する（２０４）。
【００７０】
一例では、同一医師の他の患者の回答の分布等の患者の回答の分布に合わせて予測満足度値をスケーリングすること等、プロセッサ１０２がレポートを生成する前に予測満足度値の統計的変換を決定する。
【００７１】
更なる例では、回答の分布は、
術後転帰、
術前の基準値、
健康な患者の基準値、
術後優秀者、及び
術後非優秀者
の１つ又は複数から得られる。
【００７２】
プロセッサ１０２は、オッズ比又はリスク因子への変換を行うことによって統計的変換を更に行い得る。
【００７３】
プロセッサ１０２は、
枠、
垂直バー、
水平バー、
カラースケールマップされた視覚的出力を有するグラフィカル要素、
パーセンテージへの変換、
カスタマイズ可能なテキスト行内に埋め込むこと、及び
患者に示される特定の強調表示されたリスク因子
の１つ又は複数のグラフィカル描写を生成することによって外科医レポートを生成し得る。
【００７４】
図５は、外科医レポート５００の一例を示す。この例では、統計モデル４００が複数の出力を有する。即ち、プロセッサ１０２は、最終的な満足度値の影響因子と見なすことができる複数の予測満足度値を決定する。この例では、プロセッサ１０２がＫｎｅｅ  ｉｎｊｕｒｙ  ａｎｄ  Ｏｓｔｅｏａｒｔｈｒｉｔｉｓ  Ｏｕｔｃｏｍｅ  Ｓｃｏｒｅ（ＫＯＯＳ）から部分的な満足度値／影響因子を決定する。具体的には、プロセッサ１０２は、予測疼痛値５０１、予測症状値５０２、予測日常生活機能（ＡＤＬ）値５０３、及び膝に関連する予測される生活の質（ＱＯＬ）値５０４を決定する。
【００７５】
外科医レポート５００は、リスクに好ましく影響する患者入力データ、即ち患者が選択した回答又はそれらの回答の要約の第１の指示５０５を更に含み得る。即ち、それらの回答は、患者が満足するより高い確率につながる。例えば、激しくない背痛及び稀に起こる背痛を有すると患者が回答する。このような回答があることは、激しい背痛及び頻繁な背痛を有する他の患者よりも、その患者が膝手術に満足する可能性を高める。
【００７６】
同様に、レポート５００は、低い精神的健康スコア、孤立した生活様式、喫煙者、高い鎮痛剤の利用頻度等、好ましくないリスクの調節についての第２の指示５０６を含む。
【００７７】
プロセッサ１０２は、最終値未満の寄与値を有する患者入力データを選択することにより、好ましいリスクの調節５０５及び好ましくないリスクの調節５０６を決定する。換言すれば、プロセッサ１０２は、ある患者入力ノードから出力ノードまでの経路の確率を最終予測値と比較する。エッジの確率が最終値未満である場合、プロセッサ１０２は、その患者入力ノードを好ましくないリスクの調節として選択し、予測値より高いエッジの確率についてはその逆になる。プロセッサ１０２は、条件付きで依存する他の入力に照らして
、認知満足度値に対して好ましい関係又は好ましくない関係を有するものとして過去に識別されている患者入力データを選択することにより、好ましいリスクの調節５０５及び好ましくないリスクの調節５０６を決定する。これらの関係は、予め定めておき、表示するための適切なテキスト文字列と共にデータ記憶域１０６内のデータテーブル内に記憶することができる。
【００７８】
レポート５００は、患者の活動レベルについての指示を更に含む。図５の例では、この指示は、術前又は相談前の日ごとに表示される歩数に関する線５０８としてのグラフである。グラフ５０７は、歩数の変化量についての指示５０９を更に含み、指示５０９は、この例では、性別及びＢＭＩを調節した標準に対して患者が達成している活動レベルを示すためにカラーコーディングされている、患者のパフォーマンス帯を示すための２本の横線を含む。
【００７９】
レポート５００は、この年齢群及び性別に含まれる患者のうち、この患者の活動レベルのパーセンタイルについての指示５１０及び平均値５１１を更に含む。
【００８０】
図６は、統計モデル６００の別の例を示す。この例は、プロセッサ１０２が中心ノード（この事例では術後の自己報告疼痛）の予測を計算するための、データが供給され教師あり学習されたモデルである。ノードは２値であり、即ち、肯定的に回答される質問又は所定の基準を満たす他の患者データが太線で示されて接続されている。つながれているノードの各組は条件付き確率テーブルを定める。
【００８１】
例えば、転落群６０２では、過去１２カ月のうちに転落したと患者が答えており、従って、対応する転落ノード６０３が太線で示されている。転落ノード６０３は、エッジ６０５によって疼痛ノード６０４に接続されており、過去１２カ月のうちの転落が術後の疼痛レベルの満足度をもたらす可能性が高くないことを示している。
【００８２】
図７は、図６の統計モデル６００をより詳細に示す。これは、学習された予測をプルするためのバックエンド構造であり得る。円７０２等の図７の各円は、プロセッサ１０２が殆ど遅れることなしにルックアップテーブル内で完全に定めることができる因子の独立したマルコフブランケット∂Ａを表す。あるノードのマルコフブランケットは、そのノードを残りのネットワークから匿う全ての変数を含む。即ち、あるノードのマルコフブランケットは、そのノードの挙動を予測するのに必要な唯一の知識である。
【００８３】
図７に定めるルックアップテーブル構造を組み込む計算の一例は、満足する可能性に関する事前確率（８０％）、患者の年齢（６４）、性別（「女性」）、影響を受ける膝の現在のＫＯＯＳ疼痛、症状、及びＡＤＬスコア（３８、５１、及び６２）、ＫＯＯＳ疼痛サブセクションの質問２、５、及び８に対する具体的回答（「軽度」、「中程度」、及び「重症」）、昨年の転落（２）、報告された背痛の重症度及び頻度（「重症」及び「毎日」）、並びに影響を受ける膝の股関節に疼痛があるか（「はい」）を含む。計算のためにプロセッサ１０２は、年齢及び性別、ＫＯＯＳの疼痛の結果、他のＫＯＯＳの結果及び背痛、股関節痛、並びに転落回数の結果に基づいて期待値のルックアップテーブルを取り出す。これらの値は、８４％、７２％、７７％、及び４７％である。この式は、以下の通りであり得、ｎは、使用されるルックアップテーブルの数である。
【数１】
2019500709.tif 000003
ここで、この式は、
【数２】
2019500709.tif 000004
又は３８．５１％の予測される満足度の可能性へと解かれる。
【００８４】
ベイジアンネットワークでは、あるノードの親及び子の値は、そのノードに関する情報を明白に与えるが、そのノードを明らかにするために使用可能であることを理由にそのノードの子の親も含められる。マルコフ確率場では、あるノードのマルコフブランケットは、単純にそのノードの隣接ノードである。
【００８５】
プロセッサ１０２は、
【数３】
2019500709.tif 000005
によって各テーブルの結果から同時確率を計算することができ、ブランケット∂Ａは、Ａの親、Ａの子、及びＡの子の他の親で構成されるノードの組である。この手法は、実際的な大きさのデータセットの処理を促進する。
【００８６】
アプリケーションフロントエンド（患者及び外科医）並びにウェブサービスは、Ｃ＋＋によって実装することができる。ノード、エッジ、及び他のデータを記憶するためのデータベースは、ＭｙＳＱＬであり得る。単一のデータベースが、探索するための予測値のテーブル並びに患者及び患者の回答集合の患者記録を何れも保持する。プロセッサ１０２は、予測モデリングのためにＢａｙｅｓｉａ  Ｓ．Ａ．Ｓ．によるＢａｙｅｓｉａＬａｂと呼ばれるソフトウェアを実行することができる。
【００８７】
図８は、レポート８００の別の例を示す。レポート８００は、術前の状態を術後の状態に対して参照するために予測満足度値を疼痛として解釈する。レポート８００は、術前疼痛値８０２を含む。この値は、患者の術前の自己報告疼痛レベルを外科医の部屋に来た患者の分布に対して位置付けることによって決定されている。これをパーセンタイル順位として表現する。加えて、レポート８００は、術後の予測疼痛値８０３を含む。プロセッサ１０２は、上記のように術前の患者入力データを受信することによって術後値８０３を決定する。次いで、術後の予測パーセンタイル順位を得るためにこのデータを使用して、患者を同じ分布に対して位置付けする。レポート８００は、予測パーセンタイルが手術の結果として４１％から６４％に増加することを示した。レポート８００は、レポートの他の要素の意味についての簡潔な説明も含む。
【００８８】
図９は、レポート８００内の対話型要素の結果であるレポート９００を示す。ここで、術後の指示矢印がボタンの機能を有し、パーセンタイルバー内のアニメーション化された色変化をトリガする術後モードにバーを変える。図５のレポートと同様に、好ましいリスクの調節及び好ましくないリスクの調節の指示の生成もトリガされる。
【００８９】
再び図５を参照して、一例では、表示するために又は非表示にするためにレポートの個々の要素をカスタマイズ又は選択できることが指摘される。換言すれば、表示内容及び表示方法を外科医がカスタマイズできるようにするために、予測フロントエンドがモジュール式に作成される。
【００９０】
図１０は、モデルの重み付けの幾らかのカスタマイズを可能にする「設定」バックページ１０００の一例を示す。モデルの重み付けは、３つの群、即ち集合的な専門家知識モデル１００２、個々の外科医の専門家モデル１００３、及びデータベースモデル１００４に分けられている。利用者は、それぞれのスライダを動かすことによって重みを調節することができ、質問表の質問のそれぞれの「はい」及び「いいえ」の重みを別々に調節することができる。
【００９１】
換言すれば、プロセッサ１０２は、患者入力データと予測満足度値との間の条件付き依存関係を示す専門家入力データのための専門家データ入力１００２〜１００４を含む専門家ユーザインタフェース１０００を生成する。プロセッサ１０２は、専門家入力データを受信し、その専門家入力データに基づいて患者入力データと予測満足度値との間の条件付き依存関係を決定する。最後に、プロセッサ１０２は、統計モデルの一部として条件付き依存関係をデータ記憶域１０６上に記憶し、それにより、条件付き依存関係は、専門家ネットワークのモデリング及び専門家入力データによって反映される専門家の意見に基づく。専門家は、外科医、患者、看護師、理学療法士、心理学者、又は医療関連職種従業者であり得ることが指摘される。
【００９２】
図１１は、非常に少ない歩数１１０３、少ない歩数１１０４、普通の歩数１１０５、及び多い歩数１１０６の正規化期待回復曲線に対する患者の歩数１１０２を報告するための術後モニタリングユーザインタフェース１１００を示す。睡眠の質、心拍、血圧等の追加のデータをこの術後モニタリングインタフェースに組み込むことができる。これらは、図１１に示すように、テキストにより又はカスタム表示により表示することができる。
【００９３】
一例では、追加のユーザインタフェース等により、プロセッサ１０２が術中データ及び術後データを更に受信する。例えば、カット角からの寸法誤差又は他の任意の術中調節をシステム１００内に入力することができ、膝手術後、プロセッサ１０２は、術中データ及び術後データに基づいて改定予測満足度値を決定することができる。術後データは、質問表によって提供される術後の患者入力データとすることもできる。
【００９４】
プロセッサ１０２は、患者の転帰に関して測定される誤りのコストを更に決定することができ、将来の転帰の利得又は損失を決定することができる。次いで、プロセッサ１０２は、将来の転帰の利得又は損失に基づいてその後の治療の判断を決定し得る。
【００９５】
一部の例では、外科医レポートは
包括的／全体論的な健康測度、
特定の機能上の獲得、
術後の可動域、
術後のモビリゼーションまでの時間、
異所運動、
活動レベル、及び
有害事象のリスク
の１つ又は複数の指示を含む。
【００９６】
プロセッサ１０２は、コンピュータ断層撮影画像によって特徴付けられる膝の力学モデルに基づいて等、膝関節の運動学的シミュレーションを更に行うことができる。このシミュレーションは、人工膝関節置換術の復元結果をシミュレートする。プロセッサ１０２は、データ記憶域１０６からシミュレーションデータを取り出すことによって等、シミュレータから運動学的シミュレーションデータを受信する。患者入力データは、活動の願望又は患者の行動を示し、及び統計モデルのノードは、運動学的シミュレーションデータ及び活動の願望又は患者の行動を示す患者入力データを表すノードを含む。
【００９７】
例えば、プロセッサ１０２は、膝の内反／外反をシミュレートすることができ、それは、後に統計モデルのノードの１つになり得る。統計モデルは、ゴルフをプレーすること等の活動に関するノードを更に含み得る。例えば、特定の内反／外反は、ゴルフのプレーをより痛みの強いものにし、従って、より低い予測満足度値の原因となり得る。
【００９８】
本明細書に記載の方法は、医療システムを動作させるためにも使用することができる。具体的には、プロセッサ１０２は、図２の方法２００を実行して医療システムに登録する複数の患者のそれぞれについて予測満足度値を決定することができる。プロセッサ１０２は、医療システム内で利用される医療の有用性を最大化することにより、複数の患者のそれぞれの患者ケア項目を決定することができる。例えば、プロセッサ１０２は、追加の理学療法治療のコストが予測満足度値の期待される利得を上回るかどうかを判定し得る。
【００９９】
複数の患者を同時に組み合わせることにより、プロセッサ１０２は、集合的な満足度又は患者の転帰標的を伴って大域的な全コストを最小化し、患者ごとの満足度又は患者の転帰標的を伴って患者ごとのコストの最小化を行うことができる。プロセッサ１０２は、満足度又は患者の転帰標的の最大化を伴って固定された大域的なコストの割り当ても行うことができる。
【０１００】
有用性を最大化することは、複数の患者のそれぞれの所定のコスト支出額に基づき得る。例えば、プロセッサ１０２は、各患者に＄１０，０００使うことができるという指示を受信することができ、最大限の予測満足度値を実現するためにその額の最適な割り当てを決定する。
【０１０１】
バイアス問題の中心にあるのは、成功裏の手術をどのようなものが構成するかについての外科医の定義と患者の定義との定義上の違い、及び患者の期待を患者のあり得る手術結果の現実と完全に整合させ得ないことである。患者の測定転帰を引き出す１つのメカニズムは、患者報告アウトカム尺度（ＰＲＯＭＳ）を使用することによるものである。
【０１０２】
介入を実現可能にする方法で患者の不満を解明して特徴付けるために、可動域（ＲＯＭ）測定値等の直接測定可能な客観的データ及び質問表に基づく主観的データを取り入れる様々なバランスを取ることを目的とする一連のスコアリングメトリクを使用することができる。
【０１０３】
前者の利点は、その再現性であるが、患者が直接報告する結果と比べて臨床的関連がおろそかになる。別の手法は、患者の転帰の質問表における高度な複雑さを含み、そのため、各質問は、疼痛又は不満の非常に具体的なシナリオ又はソースに焦点を当てるが、この手法は、調査による疲労にさらされること又は質問表を与える臨床的実用性の低下を犠牲にして成立する。更なる発展は、患者の期待及び強い希望を特徴付ける具体的情報を得る
ための適応型の質問表フォーマットにより、臨床上の負担を解決しようとする試みを含む。この手法は、個人化された医療ケアを提供する目的と大いに関連性があるが、データ分析及び患者の転帰の予測作業のためのデータベースの完全性に関する潜在的問題を引き起こす。
【０１０４】
患者中心のスコアの例は、Ｋｎｅｅ  Ｏｓｔｅｏａｒｔｈｒｉｔｉｓ＆Ｉｎｊｕｒｙ  Ｏｕｔｃｏｍｅ  Ｓｃｏｒｅ（ＫＯＯＳ）、Ｏｘｆｏｒｄ  Ｋｎｅｅ  Ｓｃｏｒｅ（ＯＫＳ）、及びＷｅｓｔｅｒｎ  Ｏｎｔａｒｉｏ  ａｎｄ  ＭｃＭａｓｔｅｒ  Ｏｓｔｅｏａｒｔｈｒｉｔｉｓ  ｉｎｄｅｘ（ＷＯＭＡＣ）である。
【０１０５】
より全般的な質問表は、特定の膝機能の質問表と共に使用されるＳＦ−３６を含む。ＴＫＡの転帰に関するスコアリングの最終構造は、手術結果に満足しているかどうかを直接尋ねること、視覚的なアナログスケール構成体を使用すること、又は既存のスコアリング構造向けの患者が許容できる症状の状態（ＰＡＳＳ）を生成することによって患者の満足度を直接確かめ、患者群を満足群又は不満群へと２値化する。
【０１０６】
骨に対するインプラント部品のアライメントは、人工膝関節全置換術の短期転帰を測定するためのベンチマークである場合があり、このベンチマークは、生存率に相関し得る。これは、満足した患者と同じでない場合もある「成功」を実現するのに簡単な力学的最適化のみを必要とする手術に膝の代替手術を低減する。一部は外科的であり、一部は患者に結び付く他の様々な因子が転帰を駆り立てる場合がある。
【０１０７】
人工膝関節全置換術のリスク因子を分析することは、リスク因子識別手法（焦点は、主要な合併症の確度が高いことを示す単一の主因子を識別することにある）、又は転帰予測（単一の焦点を提示すること又は介入の影響を可能な限り正確に切り離すことを犠牲にして、入力変数の相互依存性に関して検討がより広範である）という２つの主要目標の１つを対象とし得る一例である。標的とされる終点は、再手術の発生率、４日間よりも長い滞在日、１カ月以内の再入院、及び（整形外科的又は非整形外科的）術後合併症であり得る。患者の結果のかなり大きいデータベースによってデータが単一の関節センタをカバーする場合に大きい利点が生じ得る。この形態は、混合ソースデータセットが交絡変数として直面する幾つかの変数を制御する。他方では、（概して雑音がより強いが、より長期の臨床的に意義のある）ＰＲＯＭＳ測度ではなく、病院ベースの入院データに完全に依存し、終点の範囲は、幾らか限定的であり得る。分析の統計的手順、段階的な多変量回帰（ロジスティック一変量回帰の統計的有意性に基づく入力の幾らかのフィルタリングを伴う）は、リスク分析に対する１つの手法である。
【０１０８】
データは、滞在の長さを因子として検討することによって幾らかの雑音を含むことがあり、終点は、短期〜中期のケアコストを管理することに関して概して組み立てられ、感染に関係するリスク因子又は実際の手術結果に関係なく不満を示す傾向がある患者に関係するリスク因子を捕捉する可能性が高い。精神疾患併存は、検討される全ての終点に関する好ましくない転帰の最大の単一ソース予測因子として現れる。ＰＲＯＭＳ分析に基づかないが、これは、手術における手術問題に直接関係する変数の影響を捕捉するように最善に設計される終点を検討する場合にさえ、患者の転帰における支配的な因子が精神疾患併存（手術ではなく、患者に著しく関係する因子）の存在であることを強調する点で有用である。しかし、この推論は、患者の精神疾患併存のリスクへの要因としての役割を果たす変形性膝関節症の最悪の場合のあり得る因果的寄与を考慮せず、入力変数が、Ｘ線写真の又は他の術前の変形性関節症の状態変数を全く含まないことは注目に値する。
【０１０９】
患者報告アウトカム尺度を予測することは、術前入力及び標的予測の両方としてＷＯＭＡＣスコアに関して考え出すことができる。標準の人口統計学的因子及び社会経済的因子
への追加の術前入力としての有効且つより全般的な患者反応中心の健康測度として、Ｓｈｏｒｔ  Ｆｏｒｍ３６の質問表（ＳＦ−３６）が使用され得る。オーストラリア、英国、及び米国内の関節センタから募った患者を検討する場合、この手法は、上記で概説した問題に幾らか直面する。これらの市場のそれぞれは、患者の手術体験に影響し、且つ関連する被選択患者群の人口統計を特徴付ける根本的に異なる医療レジームを有する（即ち、かかる違いは、単に関節置換術を受ける際の患者の体験だけではなく、それぞれの国において関節置換術を誰が受けることができたかである）。
【０１１０】
この因子を制御することは可能であり得るが、ＵＳセンターがはるかに高いパーセンテージの高収入且つ高学歴の患者を治療していること等、幾らかの歪みが存在する。目的は、ロバストな術前予測因子を特徴付けるためにこれらの差異に耐える因子を識別することであり、限定されているが異種の患者サンプルが存在することは、識別される因子が全人口に関連することを保証しない。
【０１１１】
但し、回帰ベースの分析ではなく階層モデルを追及することによって幾らかの制御を実現することができ、選択的サンプリングにより自らの構造の一部を示すに過ぎない非線形人口関数に自らをマップし得る回帰モデルの脆弱性を限定する。一例では、ＷＯＭＡＣの機能及び疼痛スコアにおける術後転帰の最大の単一決定要因は、それらの同じスコアに関する術前の結果である。これは、捕捉対象がどのようなものであるかに関して疑問を提起する（術前に変形性関節症を強く患っている患者が術後に更に悪い転帰を有するか、又は単に自らの状態をよくないと生来認識する患者が術後もそのように認識し続けるか）。関連するＰＲＯＭＳスコアの意図を考えるとき、この疑問は、根本原理に接し始めるが（主観的にのみ検討される結果についての可能な限り客観的な測度を与えるか、又は自らの状態についての患者の体験の主観性を包含するか）、機械学習の観点から検討するのにより優れた値が患者の改善量であるか又は最終状態であるかに照らして関連性がある。更に、ＳＦ−３６の精神的健康のサブスコアは、患者の認知が一因子であるという考えを幾らか支持する別の重要な予測因子である可能性があり、術前スコアが精神的健康スコアとの相関的なバイアスを反映したとしても（術後スコアは強い相関関係である）、術前スコアと術後スコアとが別の測定手段の結果よりも本質的により強く互いに相関している可能性があることにより、このモデル内のＳＦ−３６の精神的健康のサブスコアの重みの一部が、術前のＷＯＭＡＣ変数に吸収されていることが認められる可能性がある。
【０１１２】
全体として、この例は、このように複雑な機械学習問題に頻度論的統計法を適用するときに現れる因果関係の複雑な絡み合いを強調する。精神的苦痛の影響は、外科的介入後の可逆的問題として精神的健康スコアの幾らかを特徴付けることができるが、術前の患者の膝の状態が患者の低い精神的健康スコアを駆り立てる因果関係の程度は、Ｘ線写真又は他の変形性関節症のスコアに基づく変数によって捕捉され得る。
【０１１３】
患者の満足度の指示としての測定因子の相互作用、及びそれらの測定因子の地理学（ｇｅｏｇｒａｐｈｙ）との相互作用、従ってそれらの患者の相対的なサンプリングとの相互作用は関連性があり得る。ＩＭＤ−Ｉｎｄｅｘ  ｏｆ  Ｍｕｌｔｉｐｌｅ  Ｄｅｐｒｉｖａｔｉｏｎ、収入、雇用、健康喪失、身体障害、教育、技能、訓練、住宅及びサービスへの障壁、犯罪、並びに生活環境の指標にわたって測定される分野の社会経済的貧困についてのＯｘｆｏｒｄ  Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙスコアに加えて、ＥＱ５Ｄ抑うつスコアを検討することができる。
【０１１４】
ＩＭＤは重大な予測因子であり得る。患者がどこで一人暮らしをするかは、信頼できる因果関係がないため、患者のＴＫＲの転帰を駆り立てるのに不十分であるように思われる。識別可能な因果関係は、ａ）より少ない資産を有する者に与えられる医療の質の低さ（但し、医療システムの公的に管理される性質は（平均してより裕福な地理的場所からの患
者群を得ることができる、より経験を積んだ外科医から、より「世評の高い」病院環境までの幾らかの潜在的な自己選択にもかかわらず）これが重要な推進要素ではないことを示唆する）、及びｂ）患者のリハビリテーションの準拠及び転帰予測に関係する幾らか低減された「推進要素」又は他の精神的特徴である。予測因子の組内の推進因子を識別する必要性は、単一の予測モデルを分離して検討するときにあまり顕著ではないが、別々の制御及び共通の予測因子を有するモデルからの見識を組み合わせようと試みる場合、それは、取り入れられている何れの予測因子が固有のアンクロス相関情報（ｕｎｃｒｏｓｓ  ｃｏｒｒｅｌａｔｅｄ  ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ）を与えるかを、それを試験するための完全なデータセットがない場合に識別する際の重要なツールになる。
【０１１５】
不十分な術後転帰の影響を患者が多かれ少なかれ受けやすくなるようにする精神的特性も特徴付けることができる。ＷＯＭＡＣの疼痛及び機能スコアの転帰と、心理的特性である自己効力感（この事例では、成功裏のＴＫＲ手術の回復の「転帰をもたらすのに必要な行動を成功裏に実行できる確信」の測度）との間に回帰分析関係を認めることができる。回復への道程の相対的困難度について、患者の認識とバランスを保つ自らの意志力についての患者の評価との両方を捕捉する点で、これを派生特性と考えることができる。この測度は、患者が治療を求めるまで自らに許した遅れ、従って手術時の変形性関節症の重症度に相関する可能性があるため、この測度は、変数内で捕捉されない一部の隠れた相関関係も捕捉し得る。
【０１１６】
自己効力感は、患者の転帰の独立した予測因子であり得る。そのため、その多くが非常に強い相関関係を有し、従って、誤った解釈を受けやすい何らかの結果をもたらす他の精神的特性が回帰分析に取り入れられ得る。かかる結果の１つは、多変量分析において不十分な疼痛の転帰を予測するために不安に与えられる高水準のパワーであり、それは、抑うつとのその相関関係、痛みの激しさに対する抑うつ独自の負相関、及びスコアの天井効果の組合せを反映している可能性がある。そのため、実際にどのようなものが評価されているかを分離する多くの抽象化層も理解しながら、予測因子が他のどのような因子と回帰推定されているかのレンズを通して、予測因子の真の独立性を解釈することが回帰ベースのモデルでは重要である。その中心において、術前予測で検討されるのは、患者の精神及び変化する患者の疼痛状態に対する患者の反応に対する精神の影響であり、手術に対する患者の反応に寄与する基礎的因子は、確かに、厳格に定められた心理的特性を測定するように調整される静的手段によって不完全に捕捉される。
【０１１７】
それでもなお、患者の変形性関節症の状態及び次回の手術と明確につながりのある心理的情報を捕捉する点で、自己効力感は取り込むのに有用な因子であり（自己効力感は、特定の困難を自らがどの程度克服できると感じるかの測度である）、それは、より一般的な精神的健康スコアが触れないことである。そのため、研究は、疼痛ではないが、機能転帰の重大な予測因子として自己効力感を依然として識別することができる。
【０１１８】
因果関係は、より強い疼痛が自己効力感によって決して軽減されないが、患者の機能転帰の疼痛嫌悪に基づく成分が軽減されるというものであり得る（より自己効力感のある患者は、自らの生活様式を回復する際に疼痛を克服する態勢がより整っている）。かかる内容からの所見として、ＰＲＯＭＳスコアの構成及び疼痛及び機能等のサブスコアへの分類は、術後の患者体験の特定の成分を分離する試みではなく、それを用いて患者の転帰を評価するための幾つかの（時として微妙に）異なる臨床的展望を形成する試みである点で、ＰＲＯＭＳスコアの性質を踏まえておく価値がある。従って、回帰が術後の機能転帰のための回帰変数として術前の疼痛を使用する（その逆も同様である）ことに決めない場合があるのは興味深い。自己効力感が痛みによる身体障害を術後に克服するための患者の能力を捕捉する場合、自らの疼痛状態よりもはるかに高い術前の機能状態を有する患者は、極めて自己効力感がある患者であり、そのことを臨床前に評価するのに必要な更なるスコア
の追加は冗長であると仮定するのが妥当である。別の手段によって分離可能な関連性のある基礎的因子の要素を既存の臨床ツールが部分的に捕捉し得るこのような関係は、まさに、線形回帰による手法ではなく、機械学習が術後転帰予測の分野を著しく進歩させることができる応用例である。
【０１１９】
自己効力感が主要因子であるという幾らかの更なるエビデンスが存在する。ＴＫＲの予測因子として有効な手段を用いて性格型を評価する同様の研究は、「不安定な内向型」として識別される性格型が術後の満足感を最も表さないことを示している。自己効力感及び疼痛を破局化する振る舞いに対するこの性格分類の相関関係がある可能性があり、神経症的性格及び外向性のメトリクを示す性格検査が破局化傾向及び自己効力感の代替的な分類ラベルとして示される。性格の細分類は、自己効力感又は他の因子と独立であり得るが、代わりに、一部の例は、その全てが設計及び反応雑音の両方の観点から質問表の手段によって不完全に捕捉され、たとえそれらがその定義に関して完全に捕捉されても、高度に相関する因子を表す膨大な量の心理的特性の問題を認識し、より離散的な分類によって別の手段をプロファイルする。
【０１２０】
そのため、それらの手段の何れを利用すべきかを判断するには複数のディメンションを検討する必要があり、調査による疲労及び臨床的実用性の問題を受けた結果内の雑音増加に関して表されるそれらのディメンションに対する制限が含められる。相関量又は寄与する予測力は、評価するのが困難である。
【０１２１】
楽観、悲観、希望、治療の信頼性、治療の期待等の幾つかの精神的構成概念をその構成要素に分ける能力がある場合があり、構成概念は、独立した因子として識別され、膨大な相互相関にもかかわらず個々の心理学的因子を一意に分けることができることを示す。しかし、これらの固有の精神的構成概念を分ける臨床的関連が限定的であり得ることを示唆する一部の特定のバリアンスの存在にもかかわらず、５因子モデルに一般因子を取り入れることは、データに対するより優れた適合を明らかにし得る。
【０１２２】
別のメトリクは、ＴＫＲレシピエントに適合されたＩｎｊｕｓｔｉｃｅ  Ｅｘｐｅｒｉｅｎｃｅｓ  Ｑｕｅｓｔｉｏｎｎａｉｒｅ（ＩＥＱ）と呼ばれる。この質問表は、患者が自らの状態を回復できないと見なしているか又は自らの生活が永続的に悪影響を受けたと考えているか、患者がそれを何らかの方法で「不公平」であると解釈しているか、及び自らの状態に対して他人に部分的な責任があると患者が考えているかという３つの主要な側面を対象として含み得る。一例は、線形回帰モデル内に因子を段階的に導入することであり、それらが相関させることを望む因子が最小の有意性を有すると想定し、ＷＯＭＡＣの疼痛及び機能スコアを予測することを目的として最後に導入される。支配的な因子は、術前の疼痛及び機能スコアである場合があり、（患者の現在の疼痛の測度は、患者に将来起こり得る疼痛反応を決定付けるある程度の心理学的因子を捕捉すると想定できるため）それらのスコアは、他の心理的スコアの有意性の一部をかき消し得ることに留意する価値がある。
【０１２３】
しかし、一変量回帰内で分析する場合、ＩＥＱはより強い相関関係を有し得る。但し、ＩＥＱの性質及びここで検討されている術後スコアを検討する価値がある。ＩＥＱ質問表の結果は、怪我及び事故の質問表ネイティブドメイン内に記録されるスコアに対して（２〜３倍）低い場合がある。患者群は、より老齢である可能性があり、自らの非難を向けるための顕著なソースなしに変性状態を患っている可能性がある。そのため、ＩＥＱは、幅広い転帰にわたって患者を分類できるツールではなく、相対的に少量の不満をもつことになる患者のためのフィルタとして機能している可能性がある。
【０１２４】
その数値的な結果の分布（高スコアの長いテールを伴う多くの低スコア）は、天井効果
及び術後転帰スコアの長いテールにフィットする性質がある方法でバイアスされるため、これは、回帰のための統計的に強力なツールとしてそれが識別することをもたらす。相対的に少数の非常に正確な予測が、強く報告されるフィットを活発化し得る結果になる。これは、（ＣＡＲＴ分析のように単純なものでさえ）機械学習アルゴリズムがより意味のある観察を作り出し得る別の応用例である。
【０１２５】
ＴＫＲの満足度は、他の術後変数が患者の満足度の予測に絡むことを可能にすることにより、予測に重点を置くことなしに誰が満足しており誰が満足していないかを分類する観点から検討することができる。不満の最大の「予測因子」は、他のいかなる術前因子又は術後因子よりも、患者の期待が満たされていない場合であり得る。
【０１２６】
患者の術前の期待のレンズは、転帰に影響し得る術前の多くの心理的特性を単一の因子へと「ゲーティング」する効果的な方法であり得る。主要な予測因子として、患者の期待は、患者の期待を自らの外科医に合わせて調整することにより、患者の転帰を改善することに向けた将来の介入のための非常に現実的な経路を表す。
【０１２７】
自らの非現実的な期待を実現しない過度に楽観的な患者は、自らの考え方の結果として不十分なパフォーマンスへの確実な経路を有し、同様に過度に悲観的な患者は、自らの実際の手術結果に関係なく否定的な見方に自らを向かわせ得る。また、患者の転帰を幾らかの自信をもって予測し、それを現実よりも僅かに楽観的に患者に示せることは、倫理規定にかかわらず患者をより優れた転帰に後押しする場合がある。
【０１２８】
外科医−患者の期待の調整を推進するためのあり得るメカニズムは、有効な質問表の手段を使用して、外科医と患者との間の期待の差を患者ごとにまず測定することから始まる。これは、患者の術前の期待に対する影響をもたらすための患者の教育のクラス又は他の情報の分散メカニズムを含み得る。一部の例は、その教育構造内で個人化されたレポート又は情報を使用する。そのため、かかるレポート又は情報は、その設計及び開発に患者の意思決定過程についての理解、及び作用している心理社会的因子についての理解を必然的に織り込んでいる。個人化されたリスク因子の評価と共に、術前に患者から明らかにしたリスク因子を患者のための判断支援ツールに取り入れることにより、この差を潜在的になくすことができる。
【０１２９】
一例は、術前の期待を考察し、それを反応の期待と行動上の転帰の期待とに細分することである。反応の期待は、疼痛及び睡眠能力等の非自発的因子を対象として含む。行動上の転帰の期待は、特定の障壁を克服する自らの能力等、患者自身の意思決定に関係する因子を対象として含む。これらの２つの因子は、自己効力感が術前の疼痛スコアに結び付けられるのと同様の方法で結び付けられるが、術後の状態に関して患者の期待との関連で両方の因子を術前に捕捉する。結果は、行動上の転帰の期待の方が反応の期待よりも経過観察時の疼痛の重症度及び機能をより適切に予測し、疼痛の破局化を除いて他の心理的特性よりも優れていることであり、自らの能力に関する患者の信念の幾らかの要素を取り入れることが、純粋に心理的特性に基づく予測内で認められる雑音を加減するという考えの信憑性が更に増す。
【０１３０】
潜在的な予測因子としての疼痛の破局化及び抑うつ、全般性不安、又は恐慌症の測度を含む心理的状態に結び付けられる幾つかの異なる術前指示を更に探ることができる。これは、疼痛の破局化に関する測度が疼痛破局化スコアの結果を「高」又は「低」のビンに２値化できることを意味する場合があり、患者集団の最高三分位を高の疼痛破局化母集団群に区分化することをもたらし得る。この例は、その改善シナリオが初期状態に対するパーセンテージ利得に基づく状態で、その結果をロジスティック回帰内で特徴付けるルートを選ぶこともできる。
【０１３１】
継続的役割、手術因子、感染率を含む手術インシデント、術中にテーブル上で実現されるＲＯＭ、（極端なアライメント不良が悪影響を引き起こし得る限り）ある程度実現されるアライメント、外科医の訓練及び手術量は、全て術前の転帰予測を行う時点で入手できない患者の転帰の推進因子であり、そのため、予測モデルが埋め得ないあるレベルの「差」があり得ることに留意することが重要である。長引いた手術時間、ブロードキャッチ（ｂｒｏａｄ  ｃａｔｃｈ）として手術の合併症に関する全ての予測因子も予測力を有するが、結果として生じる因果関係は未知であり、直接作用を受ける場合に不適切であり得る。
【０１３２】
別々のコンテキストが効果的な臨床ツールへと合成されるのを妨げる５つのディメンションがある。
【０１３３】
その第１のものは、患者の手術体験に影響し、且つ関連する被選択患者群の人口統計を特徴付ける根本的に異なる医療レジームにわたって著しいばらつきが認められる目標母集団である（即ち、かかる違いは、関節置換術を受ける際の患者の体験がどのようなものであるかだけでなく、それぞれの国において関節置換術を誰が受けることができたかである）。
【０１３４】
第２は、使用されるＰＲＯＭＳ又は満足度のメトリクの性質、及びそれがどのように適用されるか（例えば、自己管理対ガイド付き）におけるプロトコルバイアスである。
【０１３５】
第３は、満足度自体又はＰＲＯＭＳが実際にそもそも標的メトリクであるかどうかであり、それは、これらの相関関係が中程度〜弱いものであることが示されており、患者の機能及び疼痛状態が満足度に対して全体論的に術後に寄与するからである。
【０１３６】
第４は、成功裏のＰＲＯＭＳの結果がどのように定められるか、及びそれが成功すると考えることができる絶対的な転帰スコアであるか、又は術前状態からの相対的な改善であるかである。
【０１３７】
最後に、予測因子の変数を定める際に様々な手段を使用すること、及びとりわけ心理学の分野内でそれらが表す構成概念に関する混乱は、異種の結果を有する研究の比較を一層厄介にする。
【０１３８】
機能上の手段が捕捉しようとする患者の病状の１つの局面は、ＯＡによって引き起こされる損傷度及び失われた可動性である。開発された幾つかの異なる尺度を使用する主観的な自己評価、又は患者についての外科医の「需要マッチング」を使用して患者の活動レベルに着手することができる。
【０１３９】
但し、部分母集団の動向及び変数の影響下にあるレベルのバイアス（ｖａｒｉａｂｌｅ
ｓｕｂｊｅｃｔ  ｌｅｖｅｌ  ｂｉａｓ）が何れも結果を歪めた状態で、活動及び可動レベルについての主観的な自己報告測度は、客観的測度と予測不能な方法で大きく異なり得る。末期の変形性膝関節症患者は、同等の年齢の健康な対象者と比較してピーク時の約８８００歩から６６００歩まで落ち込んで、歩数／１日の計数が減っている場合がある。但し、これらの数字は、公的に治療される患者対民間で治療される患者、年齢、性別等、全て莫大なバリアンスを作り出す境界を有する患者の母集団群内で及び患者の母集団群ごとに不定である。一見してバリエーションと相いれないのは、歩数を評価するときに患者の活動レベルプロファイルを引き出すのに３日間のアクティブ測定のみを必要とするという見解であり、これは、患者が週末と平日とで及び他の区別因子に基づいて行動を変えるという考えに対して異議を唱えるように思われる。
【０１４０】
活動レベルを客観的に測定することは、幾つかの方法で行うことができる。歩数は、患者の生活様式に最も直接応用することができ、リウマチ関節炎が悪化する時点まで治療結果の評価として使用され得る。他の例では、対象者が１日のうちの何％を動いて又は立って過ごしたかを含め、歩数以外の何らかのメトリクによって定められる活動モニタデータに注目する。
【０１４１】
但し、活動的であり且つ同じ時間歩く対象者が歩行速度に基づいて異なる歩数を達成するシナリオを想像するのは困難でないため、かかる測度は、歩数と異なる構成概念を測定すると見なすことができる。他の例は、特定の時点に基づいて加速度計を使用し、脛骨結節からの加速度測定法のデータを患者が報告した膝不安定性と相関させる。歩行分析も有用であり得る。歩数が導入する変数は容易に理解され、そのため、自らの病状を患者が自己管理できるようにする点で歩数には著しい利点がある。
【０１４２】
Ｆｉｔｂｉｔ等の着用可能な無線活動モニタは、患者の活動レベルをモニタリングするための一層安価で臨床的に意義のある市販の選択肢である。これらの装置は、特に、健常者の異所運動向けの有効な且つ高信頼の評価ツールである場合があり、歩数計の全分野が概して同様の効果を有し得る。他の例は、慢性病を評価する際に無線活動モニタの値を活用する。装置の着用期間は４８時間とすることができる。
【０１４３】
一例は、インテリジェント活動モニタ装置に基づいてエネルギー消費の定量化を報告する。この例は、術前、６週間、３カ月、６カ月、及び１２ヶ月のシナリオを含む５つの異なる記録期間にわたる活動レベルの測度を含み得る。この例は、患者に関連し、理解可能であり、自己管理された方法で患者によって容易に介入可能な単一値を報告できるようにすることができ、これは先に述べた議論である。
【０１４４】
装置は、歩くことに費やした時間の量を日周活動のパーセンテージとして測定することができ、歩くことに費やした時間、歩行速度、及び歩数間には暗黙の関係があり得る。論証的な例として、術前及び術後に１日のうちの５％を歩くことに費やし、その歩行速度が術後２倍であった患者は、術後のシナリオ内で歩くことに費やした時間が同じでも歩数計によって２倍の歩数が数えられる。他の例は、相対的に小型であり且つ邪魔にならない腰装着型の装置を使用して患者を４〜７日の期間にわたって評価し、それにより潜在的な観察のバイアスを克服する試みを表す。この例は、ＢＭＩを含むサンプリング差を含み得る。
【０１４５】
これらの測度は、患者の自己効力感を推進することを目的とする早期の回復介入のための評価標的として使用することができ、そのため、かかる構造によって臨床改善メカニズムを生成することができる。
【０１４６】
一例はＢＢＮモデルである。この構造内で特に魅力的であることは、専門家知識モデルによる観察をモデル内に入れてその予測容量を高め、文献内の可用データの一貫しない性質に関連する問題の一部を回避し得ることが相対的に容易であることである。これらの観察は、専門家個人、チームから、又は文献のメタ分析によって引き出すことができる。
【０１４７】
更なる点として、ベイジアンネットワーク構造が診断精度のばらつきに全く反応しにくい可能性がある点で、ベイジアンモデルには更なる利点がある。
【０１４８】
医療システムは、その国民にケアを与える有限の資源プールを有する。人工膝関節全置換術は、高コスト及び術後１年時の高い不満率に関連する手術である。医療システムは、膝の代替手術のコストがａ）患者ごとに予測可能であり、ｂ）コスト効率がよく且つ患者
の利益を最大化する術前及び術後の計画を提示する手段から恩恵を受けることができる。術前及び術後の転帰予測に基づく患者ケアの層別化は、人工膝関節全置換術の前後で資源が効果的に利用される解決策を提供し得る。
【０１４９】
ケアの層別化構造は、患者の転帰に対して知られている又は予測可能な影響を有する一連の標的介入戦略から恩恵を受けることができる。患者からの術前及び術後のデータ収集を使用することは、コスト効率がよく、最大限の影響を得るために患者固有の介入戦略を適切な患者に向けることができる１つのメカニズムであり得る。これらの観察を医療ユーティリティフィルタと結び付けることは、著しい節約を実現できるようにするか、又は著しい出力利得を発生させることができるようにし得る。かかる医療ユーティリティフィルタを実現するための一部の可能な手法は、標的とされる全体的な患者の満足度を伴って医療システムへのコストを最小化すること、標的とされる患者ごとの許容可能な最小限の予測転帰又は固定コストを伴って関連する個々の患者のコストを減らすこと、可能な限り高い満足患者の比率を得るために固定量の資源が適用される最良割当システムであり得る。
【０１５０】
そのため、本明細書で提案する解決策は、可能な限り強いＴＫＲ転帰の予測因子を作成するために、モデルの発展を導くための外科医のチームを使用し、できるだけ多くの文献ソースから観察を引き入れて、単一のデータベースによって供給される最初のモデルを向上させることにより、一貫しないデータの状況を克服することができる。臨床的に統合されたワークフロー内で安価な歩数計を利用する術前機能評価の分野において、主観的データを置換するために安価且つ客観的に測定可能なデータソースが使用され得る。慣例的な外科への相談前及びその後の患者の期待を測定することによって予測ツールの影響を評価することができ、それを使用して介入を推進することができる。加えて、以下に記載の更なる要素を取り入れることにより、関与する患者集団にわたるコスト削減又は転帰の改善によって患者群にわたる影響が評価可能であり得る。
【０１５１】
一例では、分析アルゴリズムに対してＴＫＲ患者の術後転帰を予測するために術前設定内で患者からデータを収集するためのプラットフォームがある。このプラットフォームは、１ページ当たり１つの質問の構造及び入力データの自動検証を使用し、必要に応じて、
視覚的なアナログスケール、
２値選択又は多肢選択、
オープンテキスト又は数値フィールド、
外科医ごと、診療所ごと、又はサイトごとにカスタマイズ可能な基礎である質問をレンダリングすることができる、患者が最も使いやすいように開発されたインタフェースと、
患者にインタフェースを表示し、患者データを捕捉し、それをサーバに安全に返すためのアプリケーションと、
機能、活動、生活の質、疼痛に基づくサブドメイン、包括的／全体論的な健康測度、又はこれだけに限定されないが術後の可動域、術後のモビリゼーションまでの時間、異所運動、活動レベル、及び有害事象のリスクを含む特定の機能上の獲得における患者報告転帰から予測される転帰のカスタマイズと
を含む。
【０１５２】
予測を推進するために知られているログ済みの転帰を使用する、データベースによって供給されるモデル、
外科医、看護師、患者、医療関連職種従業者、又はその群の臨床的観察及び判断に基づく利用者をソースとする専門家知識モデル
の１つ又は複数を含むベイズ確率論的構造又は信念ネットワーク内でそのように利用されるアルゴリズムの発展、
標的介入を推進するための術前指示に基づく介入とつながりがある、知られているログ済みの転帰向上を使用する、データベースによって供給されるモデル、
外科医、看護師、患者、医療関連職種従業者、又はその群の臨床的観察及び判断に基づく利用者をソースとする専門家知識モデル
１つ又は多くのかかるデータ又は専門家ユーザが供給するモデル間で確率的に重み付けされ、利用者が選択する特定の重み付けに外科医ごと又は利用者ごとに設定され得る、予測を可能にする基礎的アルゴリズムのためのカスタマイズ構造、
他の専門家ユーザ向けにそのように開発される専門家ユーザアルゴリズムのライセンシング又は商業的所有権のための商業化プラットフォーム
の１つ又は複数を含む、改善された転帰を推進するために術前介入を実施するように、又は患者ケアを層別化するために適切と思われる場合に標準的ケアの実践を撤回するように命令し又は導くためのベイズ決定木又は他の決定ツールの発展、
を提供する。
【０１５３】
術後転帰、術前の基準値、健康な患者の基準値、術後優秀者、術後非優秀者等の様々な分布から得られる患者の回答の分布に合わせてスケーリングすること、
オッズ比又はリスク因子に変換すること、
カラースケールマップされた視覚的出力を有する枠、垂直バー、水平バー等の様々な表示の構造上の変更に予測がかけられること、
パーセンテージへの変換又はカスタマイズ可能なテキスト行内に埋め込むこと、
を含む様々な統計的変換にかけられる様々な転帰標的に関する予測をレンダリングすることができる、カスタマイズ可能な外科医−ユーザ選択可能モジュールの組を含む、そのように生成される予測を相談環境又は患者管理環境内で患者及び専門家ユーザに表示するためのインタフェースを更に提供する。
【０１５４】
患者に示される特定の強調表示されたリスク因子。
【０１５５】
患者の期待の管理に対する予測ツールの影響を評価するための患者の期待の統合測定。
【０１５６】
患者固有の決定支援又はあり得る転帰及び現状のレポートを提供するために予測及び観察を統合する、上記で概説したディスプレイのカスタマイズ性の全てを組み込む遠隔的に使用可能なウェブツール又はアプリケーションツール。
【０１５７】
術前モデルを予測する術後の患者データ測定値のモニタリングを提供する。
【０１５８】
患者が期待通りの状態であるかどうかを外科医に知らせ、
患者集団と比較してどの程度の状態にあるかを患者に知らせ、
予測ソフトウェアの精度を常に改善するために術前データベースにフィードバックし、
術後データに基づく術後介入である、
人工膝関節置換術後の様々な時点において収集される術後患者データが提供される。
【０１５９】
収集される術後のＰＲＯＭのデータに応じて術後介入をトリガすることができる。患者が期待を下回る状態の場合にトリガされる介入は、医療従業者との接触を増やす。この例は、外科医、理学療法士、一般医、及び／又は心理学者による検討を含む。患者が期待通りの状態である場合にトリガされる介入は、モバイル技術インタフェースを使用する自己管理リハビリテーションを勧める。費用効果関数の有無にかかわらず、術前及び術後のデータ収集に基づく術後のケアの層別化は、介入の選択を推進する。
【０１６０】
術前のデータ収集は、患者のリハビリテーションの計画が術後にどのようなものになる可能性が高いかに関して患者を層別化し得る。リハビリテーションの例は、モバイル技術インタフェースによる自己管理、理学療法士とのリハビリテーション、又は心理学者との認知行動療法であり得る。必要に応じて、これらの介入は、術後ではなく術前に行われ得
る。
【０１６１】
人工膝関節置換術前及び後の自己管理を促進する、患者のモバイルアプリケーションベースのコンプライアンスモデルが提供される。
【０１６２】
人工膝関節置換術を受ける予定の又は受けた患者に期待の管理、教育、アドバイス、及び運動処方を提供するモバイルアプリケーション。
【０１６３】
運動、アドバイス、及び説明は、完了した運動についての患者の入力、歩数、及び疼痛スコアに応じて患者固有になる。
【０１６４】
図１２は、膝手術の患者を管理するためのアーキテクチャ１２００を示す。アーキテクチャ１２００の入力データは、膝関節周りの骨の動きをシミュレートする物理シミュレータ等のシミュレータからのシミュレータデータ１２０１を含む。入力データは、既存のデータベースからのデータ及び本明細書に記載の患者インタフェースから収集されるデータ等の患者データ１２０２を更に含む。入力データは、未知のデータ１２０３、及び例えば整形外科医、理学療法士、看護師からの専門家の意見データ１２０４を更に含む。
【０１６５】
知識生成モジュール１２０５が入力データ１２０１、１２０２、１２０３、及び１２０４を受信し、膝手術後の患者の転帰を予測する新たな知識体系を生成する。融合モジュール１２０６は、数学アルゴリズムに基づいて知識及びデータを臨床的に有用であり且つ関連するツールへと融合する。具体的には、融合モジュール１２０６は、患者入力データ等の入力データと、統計モデルのエッジに関連して記憶される予測満足度値との間の条件付き依存関係を決定する。
【０１６６】
患者インタフェース環境及び相談アプリケーション等の患者インタフェースモジュール１２０７は、例えば、図２に関して本明細書に記載したように、患者質問表を含むユーザインタフェースを生成し、統計モデルを評価して予測患者満足度値を決定する。即ち、患者固有のプログラムが、術前調査に基づいて患者のあり得る予測転帰を患者に提供する。
【０１６７】
患者インタフェースモジュール１２０７の出力データは、予測満足度値に基づいてアクションを決定する医療ユーティリティフィルタ等のフィルタモジュール１２０８に与えられる。
【０１６８】
フィルタモジュール１２０８は、患者固有の術後のリハビリテーション計画を決定するリハビリテーション計画モジュール１２０９を活性化し得る。例えば、リハビリテーション計画モジュール１２０９は、ルックアップテーブルに照会して、特定の予測満足度値に関する予め構成されたリハビリテーション計画を見つけることができる。
【０１６９】
フィルタモジュール１２０８は、患者固有の術前介入を決定する介入モジュール１２１０を更に活性化し得る。この場合もやはり、プロセッサがルックアップテーブルに照会して適切な介入を見つけることができる。
【０１７０】
フィルタモジュール１２０８は、術前及び術後の自己管理及び教育のための患者のユーザインタフェース環境を生成する患者ガイダンスモジュール１２１１を更に活性化し得る。例えば、患者のユーザインタフェースは、膝に関係し且つ患者固有の運動のためのテキスト、画像、及びビデオを含む指導を表示し、その運動を完了したことを患者が示すことを可能にする入力フィールドを提供し得る。
【０１７１】
フィルタモジュール１２０８は、修正モジュール１２１２を更に活性化することができ
、修正モジュール１２１２は、期待を修正し、患者又は外科医に情報を与えること、又は外科医が他の外科医と共同研究して膝手術の期待される転帰を改善できるようにすること等によって共有された意思決定を向上させ得る。
【０１７２】
アーキテクチャ１２００は、疼痛スコア、歩数、ＫＯＯＳ等の患者データを継続的に収集するデータ収集モジュール１２１３を更に含む。データ収集モジュール１２１３は、患者インタフェース環境１２１１及び医療ユーティリティフィルタ１２０８を修正する有害事象を示すデータを更に収集することができる。
【０１７３】
アーキテクチャ１２００は、幾つかのモジュールを含んで説明されており、各モジュールは、Ｃ＋＋クラス又はＪａｖａクラス等のソフトウェア片とすることができるか、又は自らの装置上の自らのプロセッサによって実行される独自のアプリケーションであり得る。図１２の矢印は、関数パラメータ、クラスパラメータ、プロセス間通信、インターネット又はクラウド計算プラットフォーム等の別の分散計算プラットフォーム上のＴＣＰ／ＩＰ通信によって実装され得る。
【０１７４】
図１３は、プロセッサ１０２によって生成されるモデル選択ユーザインタフェース１３００を示す。モデル選択ユーザインタフェース１３００は、それぞれのモデルに関連する複数の指示を含む。ユーザインタフェース１３００は、モデルごとに外科医の氏名、病院の名前、モデルを訓練するのに使用された患者数、及びコストを示す。
【０１７５】
モデルのそれぞれは、数人の患者のデータから学習される統計モデルのノード間の様々な条件付き依存関係に関連する。
【０１７６】
プロセッサ１０２は、外科医が「選択」ボタンの１つを押すことの指示等、モデルの１つ又は複数に関連する複数の指示の１つ又は複数に関連するユーザ入力を外科医から受信する。
【０１７７】
プロセッサ１０２は、モデルのデータベースから価格値を取り出すことによって等、モデルの１つ又は複数に関連する価格値を決定する。次いで、プロセッサ１０２は、ＰａｙＰａｌ  ＡＰＩ又はＧｏｏｇｌｅ  Ｗａｌｌｅｔ  ＡＰＩ等の支払プロセッサＡＰＩを呼び出すことによって等、決定された価格値のための支払インタフェースを生成する。
【０１７８】
プロセッサ１０２がＡＰＩから支払確認を受信すると、プロセッサ１０２は、選択されたモデルの評価を可能にし、即ち、プロセッサ１０２は、患者データをノード及びエッジに供給して、予測満足度値を決定することを可能にする。
【０１７９】
特許請求の範囲で定める範囲から逸脱することなく、多くの改変形態及び／又は修正形態が具体的な実施形態に加えられることが当業者によって理解されるであろう。
【０１８０】
本開示の技法は、様々な技術を使用して実装できることを理解すべきである。例えば、本明細書に記載した方法は、適切なコンピュータ可読媒体上にある一連のコンピュータ実行可能命令によって実装することができる。適切なコンピュータ可読媒体は、揮発性メモリ（例えば、ＲＡＭ）及び／又は不揮発性メモリ（例えば、ＲＯＭ、ディスク）、搬送波、及び伝送媒体を含み得る。例示的な搬送波は、ローカルネットワーク又はインターネット等の公的にアクセス可能なネットワークに沿ってデジタルデータストリームを運ぶ電気信号、電磁信号、又は光信号の形態を取り得る。
【０１８１】
明確に別段の定めがない限り、以下の解説から明らかなように、本明細書の全体を通して「推定する」、又は「処理する」、又は「算出する」、又は「計算する」、又は「最適
化する」、又は「決定する」、又は「表示する」、又は「最大化する」等の用語を利用する解説は、コンピュータシステムのレジスタ及びメモリ内の物理（電子）量として表されるデータを、コンピュータシステムのメモリ、レジスタ、他のかかる情報記憶域、伝送又は表示装置内の物理量として同様に表される他のデータへと処理及び変換するコンピュータシステム又は同様の電子計算装置の動作又は処理を指すことも理解すべきである。上記の例は、膝の手術に関係するが、本明細書に記載の方法及びシステムは、人工股関節置換手術等の他の臨床手順にも等しく適用可能であり得ることが指摘される。
【０１８２】
従って、本明細書の実施形態は、あらゆる点で限定的ではなく例示的であると考えるべきである。
【図１ａ】
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【図１ｂ】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【国際調査報告】
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