この記事の要点
- 日本語タイトル：TKA術後、多面的患者教育はリハビリの質を本当に上げるか？
- 英語タイトル：Impact of multimodal education management on postoperative rehabilitation after total knee arthroplasty: A machine learning-based prediction model study.
ここで取り上げる内容は、整形外科やリハビリテーションの外来や入院で、実際によく問題になるテーマです。
専門的な医学用語も出てきますが、そのつど英語名と日本語で説明を加えながら、できるだけ日常の言葉でお話ししていきます。
研究の背景・目的
TKA（Total Knee Arthroplasty、トータル・ニー・アーソロプラスティ／人工膝関節置換術）は、すり減った膝の関節を人工の関節に置き換える手術です。
この手術を受けたあとの満足度は、手術そのものの出来ばかりでなく、その後に行うリハビリテーション（機能回復のための訓練）の質にも影響を受けると考えられています。
従来は、医師や理学療法士が口頭で説明するだけの指導が多く、その場合、人によって理解度に差が出やすいという問題がありました。
そこで、この研究では、口頭での説明に加えて、イラストで流れを示した資料と動画を組み合わせた「多面的な患者教育」が、術後リハビリの質にどの程度関係しているかを調べることを目的としました。
調査の方法（対象など）
この研究では、TKA（人工膝関節置換術）のあとにリハビリを行った患者さん223人を対象としました。
最終的に、SF-36（Short Form-36、エスエフ・サーティシックス／36項目からなる健康関連QOL評価質問票）という質問票を使って、QOL（Quality of Life、クオリティ・オブ・ライフ／生活の質）を評価しました。
その結果をもとに、リハビリの質が高いと判断された「高品質群」と、そうではない「低品質群」に分けて比較しました。
どのような要素がリハビリの質に関係しているかを調べるために、LASSO（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator、リースト・アブソリュート・シュリンケージ・アンド・セレクション・オペレーター／統計学で使われる、重要な要因を選び出すための回帰分析手法）という方法で予測に役立つ因子を選びました。
そのうえで、多変量ロジスティック回帰（マルチバリアット・ロジスティック・リグレッション／複数の要因が結果にどう関わるかを同時に評価する統計手法）と、5種類の機械学習モデル（Machine Learning、マシン・ラーニング／コンピュータがデータからパターンを学習して予測する方法）を使って、リハビリの質を予測するモデルを作成しました。
研究の結果
IPVE（Illustrated Pathway and Video Education、イラスト付きパスウェイと動画教育）は、手術から退院までの流れをイラストで示した資料と、説明用の動画を組み合わせた教育方法です。
このIPVEを実施したことは、リハビリの質が高いグループと統計的に有意に関連していました。つまり、IPVEを受けた人ほど、質の高いリハビリにつながっていたという結果でした。
一方で、年齢については、年齢が高くなるほどリハビリの質の面では不利になる傾向がみられました。
退院時の膝のROM（Range of Motion、レンジ・オブ・モーション／関節の動く範囲、可動域）と、最終的な膝の機能スコア（膝がどれくらい動き、どの程度生活で使えているかを数値化したもの）は、高いほどリハビリの質にとって有利に働いていました。
さらに、SHAP（SHapley Additive exPlanations、シャープレイ・アディティブ・エクスプレネーションズ／機械学習モデルがどの要因をどれくらい重視しているかを説明するための解析方法）という手法で解析したところ、年齢とIPVEの有無が、リハビリの質を予測するうえで特に重要な要素として示されました。
結論：今回の研究でわかったこと
イラスト付きの流れ（パスウェイ）と動画による説明を組み合わせた多面的な患者教育は、TKA（人工膝関節置換術）のあとのリハビリの質を、統計的にみて有意に改善しうる介入方法であると考えられました。
また、年齢、膝の可動域（ROM）、膝機能スコアといった要素をふまえて、できるだけ早い段階から計画的・戦略的に教育を行うことが、リハビリの質を高めるうえで重要なポイントになりうると示されました。
実際の診察ではどう考えるか
実際のTKA（人工膝関節置換術）後のリハビリでは、IPVE（イラスト付きパスウェイと動画教育）を含む多面的な教育と、早い時期から膝のROM（可動域）をしっかり確保していくことを、標準的なやり方として取り入れることが考えられます。
特に高齢の患者さんでは、年齢がリハビリの質に不利に働きやすいという結果があるため、より重点的に教育やリハビリのサポートを行う戦略が有用となる可能性があります。
参考文献
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Impact of multimodal education management on postoperative rehabilitation after total knee arthroplasty: A machine learning-based prediction model study.
https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41686597/
※この記事は、医学論文の内容を一般向けに解説したものです。診断や治療の最終判断は、必ず主治医とご相談ください。
