人工全髋关节置换术后关节脱位的危险因素分析及预测模型构建*  
  					  										
						林永飞① 刘立林② 叶桂秀② 
					 
															
					①赣州市中医院骨科 江西 赣州 341000  
										
						 
   										
    					Analysis of Risk Factors and Forecasting Model Construction of Joint Dislocation after Total Hip Arthroplasty  
  					  					  					
						LIN Yongfei, LIU Lilin, YE Guixiu 
					 
															
						First-author's address: Department of Orthopedics, Ganzhou Hospital of Traditional Chinese Medicine, Ganzhou 341000, China    
									
				
				
					
						
							
								
									
										
											
                        					 
												
													
													    
													    	
									 
								 
								
																										
													    
													    		                            						                            																	    摘要  目的:分析人工全髋关节置换术(THA)后关节脱位的危险因素并构建列线图预测模型。方法:以2021年1月—2022年7月于赣州市中医院行THA的184例患者为研究对象,术后随访3个月,根据患者是否发生髋关节脱位分为脱位组(n=26)和未脱位组(n=158)。比较患者的一般资料,其中有统计学意义的计量资料的最佳截断值通过受试者操作特征(ROC)曲线获取;logistic多元回归模型分析THA后关节脱位的独立危险因素并构建预测THA后关节脱位的预测模型,预测模型的内部验证采用校正曲线验证,列线图模型的预测效能采用决策曲线进行评估。结果:与未脱位组相比,脱位组患者年龄更大,体重指数(BMI)更高,假体直径<30 mm、后外侧入路、有髋关节手术史、术后体位控制不严格、假体放置在安全区外的比例均更高(P< 0.05)。ROC曲线分析结果显示:年龄、BMI的AUC值分别为0.819、0.729,最佳截断值分别为68岁、25.1 kg/m2。年龄>68岁、有髋关节手术史、假体直径≤30 mm、后外侧入路、术后体位控制不严格、假体放置在安全区外是THA后关节脱位的危险因素(P< 0.05)。对于THA后关节脱位的预测,列线图模型的C-index为0.732[95%CI(0.663,0.846)],观测值与预测值间有着较好的一致性;列线图模型的阈值>0.19,且该模型所供给的临床净收益均高于各项危险因素。结论:本研究基于年龄、髋关节手术史、假体直径、手术入路、术后体位控制、假体放置位置构建了预测THA后关节脱位的列线图模型,该模型对于THA后关节脱位的预测价值较好,可识辨THA后关节脱位的高危患者。 
																										     
													    
													    	
															 
														 
												  		
															关键词  :
																																																																人工全髋关节置换术 , 
																																																																	关节脱位 , 
																																																																	预测模型 , 
																																																																	危险因素  
																																  
															 
																												
														
														
															
															    																	收稿日期:  2023-11-22
															    															        
															    															    															 
														 
														 																												
															基金资助: *基金项目:江西省卫生健康委科技计划项目(202312111) 
																											    																											
													
												 
												
												
												
													
														
															
																
																																																																																																										
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