初次单侧全膝关节置换后患肢发生肿胀预测模型的建立与验证

来源 :中国组织工程研究 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xieqi509
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背景:全膝关节置换后患肢常伴有肿胀,特别是膝关节周围的肿胀,更能够严重影响术后早期功能康复锻炼。因此,分析引起患肢肿胀的相关影响因素尤为重要,而列线图预测模型是基于回归分析得出的影响因素绘制的,由各种影响因素综合得出的总分可直观计算出全膝关节置换后患肢发生肿胀的概率。目的:基于LASSO回归分析得出的全膝关节置换患者术后发生患肢肿胀的影响因素,建立列线图预测模型。方法:回顾性分析2020-01-01/2021-06-30及2018-01-01/2019-05-31山西医科大学第三医院骨科关节病区进行全膝关节置换患者的临床资料,按照收集资料的前后时段分为建模人群(168例)及外部验证人群(122例)。首先基于建模队列进行LASSO回归分析,筛选出全膝关节置换患者术后发生肿胀的独立影响因素;通过筛选出来的影响因素进行Logistics单因素和多因素回归,再通过这几个影响因素制作全膝关节置换患者术后发生肿胀的列线图预测模型,采用受试者工作特征曲线及其曲线下面积、C指数验证、校准曲线初步评价模型区分度及校准度。由验证集进行模型验证,采用C指数及校准曲线进一步评价列线图模型表现。最后使用决策曲线分析法,观察该模型是否可以在临床上被较好地使用。结果与结论:(1)LASSO回归分析得出建模人群在膝关节炎的持续病程、体质量指数、术中失血量等因素上存在较明显的意义;(2)根据影响因素及现有理论,构建全膝关节置换患者术后患肢发生肿胀的列线图预测模型,训练组的受试者工作特征曲线和其曲线下面积(曲线下面积=0.68),也同时分析了外部验证人群受试者工作特征曲线和其曲线下面积(曲线下面积=0.67),最终表明,该模型对列线图的预测能力很有效;(3)建模队列中的C指数为0.663(95%CI:0.487-0.839),验证组的C指数为0.655(95%CI:0.537-0.772),表明模型的预测准确性良好;校准曲线拟合较好;(4)决策曲线分析结果显示,模型在临床使用中会有较好的效果;(5)说明建立的全膝关节置换后患肢发生肿胀的预测模型具有较好地检验效能,有助于临床上筛查全膝关节置换后患肢发生肿胀的可能性,并及时给予不同患者个性化的干预措施。
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