急性期から回復期、その後の暮らしまで。 Cure KOBEの実践を通して、重症患者リハビリの“つながり”を一緒に考えます。 申込👉peatix.com/event/4772853 〆切：2/16 #JSEPTIC #ICUリハ #PICS #KOBE #多職種連携

Wearable型NIRSを用いて、脳卒中急性期（発症14日以内）における歩行リハビリテーション中の脳酸素化動態を測定した観察研究がpublishされました。 本文では、急性期における歩行時の脳血流の変動に関する考察と、NIRSの応用可能性について述べています。 link.springer.com/chapter/10.100…

academic.oup.com/ajrccm/advance…

J-PROOF HFレジストリの結果がThe Lancet Regional Health - Western Pacificに採択 高齢心不全患者の1年死亡率予測に機械学習を活用 退院時の身体機能を組み込んだXGBoostモデルを開発。「退院時の身体機能」が強力な予後指標であることを示しました sciencedirect.com/science/articl… 山田先生、おめでとう

わああああ！おめでとう🎉

J-PROOF HF、ついにLANCETファミリー誌に！

Lancet !? すごっ!! おめでとうございます！！

あのLancetに！

日本循環器理学療法学会が主導する国内96施設の多施設共同前向き研究（J-Proof HF Registry）のプレスリリース 高齢心不全患者の退院1年後の生命予後を、退院時の客観的な身体機能データを用いて高精度に予測するAIモデルを開発 prtimes.jp/main/html/rd/p…

プレスリリースが公開されました！ 高齢心不全患者の「退院時の身体機能」が1年後の生命を左右する prtimes.jp/main/html/rd/p… via PR TIMES

【プレスリリース】 高齢心不全患者の「退院時の身体機能」が1年後の生命を左右する ―国内最大規模96施設・約1万人のデータでAIが高精度予測、個別化リハビリへの道― 本研究成果のポイント ・高齢心不全患者約1万人の身体機能データをAIで解析し、退院1年後の生命予後を高精度に予測するモデルを開発

The press release has been published!

This article highlights a study using machine learning and physical function measures to predict 1-year mortality in older patients with heart failure. Based on a nationwide, multicenter prospective cohort in Japan (J-Proof HF Registry)! academicjobs.com/jp/research-pu…

【教員活動報告】 本学科の山田莞爾助教および高橋哲也教授らの研究チームによる研究成果が、プレスリリースとして公開されました！ 本研究では、「高齢心不全患者の1年後死亡を予測する機械学習モデル」を開発し、退院時の身体機能が生命予後の重要な指標であることを示しました→

さて、お次はこれですよ！今年度ラスト！ 会場はおすすめロースターのCOYOTEが入ってる施設☕️🐺

呼吸理学療法のミニマムスタンダードがPLoS OndよりPublishされたようです pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/41805797/