根据发表在《美国物理医学与康复杂志》2 月刊上的一项研究，临床医生可以使用决策树模型来帮助识别在运动相关脑震荡后最有可能经历长时间恢复的患者。
加拿大伦敦西安大略大学的 Michael Robinson 博士及其同事使用决策树分析检查了运动脑震荡评估工具第 5 版症状评估中的 22 个变量，以确定最有可能预测术后恢复时间延长的变量与运动有关的脑震荡。分析包括 273 名患者(52% 男性;平均年龄 21 岁)，在脑震荡后 14 天内由急诊医学或运动医学医师进行初步评估。
研究人员发现，在 22 个变量中，只有两个变量导致了预测分裂：感觉就像“在迷雾中”和悲伤。当这两个因素存在时，长期恢复(≥28天)的风险更大。有统计学意义的准确性为 0.7636，敏感性为 0.6429，特异性为 0.8889，阳性预测值为0.8571，阴性预测值为 0.7059。
作者写道：“临床医生在对患者进行初步评估时，通常可以很容易地获得应用这种决策树所需的数据。”“它不太可能对临床就诊的时间做出有意义的贡献，或者给临床医生或患者带来过度的负担。”
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