K.Y

第12回学術大会のプログラム第一弾をホームページで公開しております。 jspt.or.jp/jsrpt2026/prog… 新たに追加するプログラム、そしてより詳細を第二弾で公開できるよう準備を進めていますのでぜひ楽しみにお待ちくだい💁 現在、一般演題大募集中です📝 #JSRPT2026 #オールインワン学会

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/

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☕️🐺

@wp0821pt ご一緒できるの楽しみにしてます！ よろしくお願いします！

【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→

【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 ・退院時の「身体機能」や「基本動作能力」が、心機能などの従来の指標に匹敵する、あるいはそれ以上に強力な予測因子であることを発見 ・AIによるリスク予測に基づき、患者一人ひとりに最適なリハビリテーションを提供する「個別化医療」の実現へ ▼▼詳細はこちらから▼▼ juntendo.ac.jp/news/26131.html

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…

The press release has been published!

ウェアラブル心電計を用いた非同期型遠隔心臓リハビリは、運動データと日常の心電図を継続的に可視化し、心理的支援と循環器診療の連携を促進する新たな心臓リハビリの形を目指しています。 本研究は競輪・オートレースの補助金を受けて実施しています #心臓リハビリ #遠隔リハビリ #デジタルヘルス

TSK（Tampa Scale for Kinesiophobia）の本質は「動いたら悪くなる／壊れるかもしれない」という運動・動作に特化した恐怖・信念 HADSは疾患一般に伴う情動状態（うつ・不安） 見ている中身（構成概念）がかなり違います。 院生M1の仁木さんが日本語版の作成、頑張っています

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 @PRTIMES_JP

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…

@kanaimasa ぜひ！お願いいたします！

@kanjipt ご活躍は聞き及んでおります！また是非何かの機会でお話しましょう🙌

The Lancet Regional Health – Western Pacific に採択された論文が、このたび Publish されました！ 本研究にご指導・ご支援を賜りました先生方、ならびにレジストリ運営に関わるすべての皆様に、心より感謝申し上げます sciencedirect.com/science/articl…

@kanaimasa ご無沙汰しております🙇 ご縁があり、東京へ移り頑張っております！ 引き続きよろしくお願いいたします！

@kanjipt おめでとうございます！素晴らしいの一言👏

あのLancetに！

@PhysioTakahashi いつも沢山のチャンスをいただき、ありがとうございます 引き続きよろしくお願いいたします！

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

Lancet !? すごっ!! おめでとうございます！！

J-PROOF HF、ついにLANCETファミリー誌に！

わああああ！おめでとう🎉

@pt_dailylife ありがとうございます！ Lancet familyへの投稿はものすごい勉強になりました📚