目的:探讨影响踝关节骨折患者术后创伤性关节炎的危险因素,并构建风险预测模型。方法:选取2020年5月至2022年5月治疗的550例踝关节骨折患者为研究对象,按照7∶3分为建模组(385例)和验证组(165例),建模组根据术后是否发生创伤性关节炎将...目的:探讨影响踝关节骨折患者术后创伤性关节炎的危险因素,并构建风险预测模型。方法:选取2020年5月至2022年5月治疗的550例踝关节骨折患者为研究对象,按照7∶3分为建模组(385例)和验证组(165例),建模组根据术后是否发生创伤性关节炎将患者作为发生组(112例)和未发生组(273例)。记录患者的年龄、身体质量指数(body mass index,BMI)、性别、吸烟史、糖尿病史、致伤原因、骨折类型、手术时机、体力劳动、开放性损伤、骨质疏松、复位不良、术后负重时间、血管损伤、手术方式等信息;采用单因素和多因素Logistic回归分析影响踝关节骨折患者术后发生创伤性关节炎的危险因素;采用R软件建立构建列线图预测模型;采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准图形验证模型的区分度以及一致性。结果:建模组112例出现术后创伤性关节炎,273例未发生。单因素分析结果显示,发生组和未发生组年龄、BMI、骨折类型、手术时机、体力劳动>Ⅱ级、开放性损伤、骨质疏松、复位不良例数比较,差异有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示年龄(OR=2.887)、BMI(OR=4.042)、骨折类型(OR=4.244)、手术时机(OR=2.665)、体力劳动>Ⅱ级(OR=5.099)、骨质疏松(OR=10.219)、复位不良(OR=3.112)均为影响踝关节骨折患者术后创伤性关节炎的独立危险因素(P<0.05)。基于以上危险因素建立预测踝关节骨折患者术后创伤性关节炎发生风险的列线图模型,并进行内外部验证,结果显示建模组和验证组校准曲线显示校正曲线和理想曲线拟合度均较好,表明模型预测术后创伤性关节炎发生风险与实际发生风险基本一致;ROC曲线下面积分析结果显示分别为0.867[95%CI(0.826,0.908)]、0.882[95%CI(0.827,0.938)],表明预测模型具有良好的预测能力。结论:年龄、BMI、骨折类型、手术时机、体力劳动>Ⅱ级、骨质疏松、复位不良均为影响踝关节骨折患者术后创伤性关节炎的危险因素,基于以上危险因素构建的预测模型可有效评估踝关节骨折患者术后创伤性关节炎的发生风险。展开更多
文摘目的:探讨影响踝关节骨折患者术后创伤性关节炎的危险因素,并构建风险预测模型。方法:选取2020年5月至2022年5月治疗的550例踝关节骨折患者为研究对象,按照7∶3分为建模组(385例)和验证组(165例),建模组根据术后是否发生创伤性关节炎将患者作为发生组(112例)和未发生组(273例)。记录患者的年龄、身体质量指数(body mass index,BMI)、性别、吸烟史、糖尿病史、致伤原因、骨折类型、手术时机、体力劳动、开放性损伤、骨质疏松、复位不良、术后负重时间、血管损伤、手术方式等信息;采用单因素和多因素Logistic回归分析影响踝关节骨折患者术后发生创伤性关节炎的危险因素;采用R软件建立构建列线图预测模型;采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线、校准图形验证模型的区分度以及一致性。结果:建模组112例出现术后创伤性关节炎,273例未发生。单因素分析结果显示,发生组和未发生组年龄、BMI、骨折类型、手术时机、体力劳动>Ⅱ级、开放性损伤、骨质疏松、复位不良例数比较,差异有统计学意义(P<0.05);多因素Logistic回归分析结果显示年龄(OR=2.887)、BMI(OR=4.042)、骨折类型(OR=4.244)、手术时机(OR=2.665)、体力劳动>Ⅱ级(OR=5.099)、骨质疏松(OR=10.219)、复位不良(OR=3.112)均为影响踝关节骨折患者术后创伤性关节炎的独立危险因素(P<0.05)。基于以上危险因素建立预测踝关节骨折患者术后创伤性关节炎发生风险的列线图模型,并进行内外部验证,结果显示建模组和验证组校准曲线显示校正曲线和理想曲线拟合度均较好,表明模型预测术后创伤性关节炎发生风险与实际发生风险基本一致;ROC曲线下面积分析结果显示分别为0.867[95%CI(0.826,0.908)]、0.882[95%CI(0.827,0.938)],表明预测模型具有良好的预测能力。结论:年龄、BMI、骨折类型、手术时机、体力劳动>Ⅱ级、骨质疏松、复位不良均为影响踝关节骨折患者术后创伤性关节炎的危险因素,基于以上危险因素构建的预测模型可有效评估踝关节骨折患者术后创伤性关节炎的发生风险。
