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目的 探讨老年骨性关节炎(OA)全膝关节置换术(TKA)后深静脉血栓形成(DVT)预测模型的构建及验证.方法 选取2020 年11 月至2022 年11 月在重庆全域肿瘤医院行TKA治疗的OA患者194 例.根据术后3 天影像检查结果,46 例归入DVT组,148 例归入Non-DVT组.分析OA患者TKA后DVT的危险因素,并构建列线图预测模型及验证,采用X-tile软件将模型分层,探讨其应用价值.结果 DVT组和Non-DVT组年龄、BMI、糖尿病史、TC、D-二聚体、卧床时间、手术时间、术中出血量、LDL-C比较差异有统计学意义(P<0.05).年龄≥60 岁、BMI≥26 kg/m2、糖尿病史、TC≥5.17 mmol/L、LDL-C≥1.04 mmol/L、D-二聚体≥0.5 mg/L是术后发生DVT的影响因素(P<0.05).训练集和验证集的 C-index分别为 0.847、0.815,AUC分别为0.853、0.815,两集的校正曲线均与理想曲线拟合反映良好,低风险组患者的DVT发生率明显低于中、高风险组(P<0.05).结论 预测模型能较好地预测OA老年患者TKA后下肢DVT的发生风险,为早期预防提供较为准确的决策依据.

作者:曹兴;李建福;雷涛;郑明成;邓淼

来源:实用医院临床杂志 2023 年 20卷 5期

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作者:
曹兴;李建福;雷涛;郑明成;邓淼
来源:
实用医院临床杂志 2023 年 20卷 5期
标签:
骨性关节炎 全膝关节置换术 深静脉血栓形成 预测模型 Osteoarthritis Total knee arthroplasty Deep vein thrombosis Predictive model
目的 探讨老年骨性关节炎(OA)全膝关节置换术(TKA)后深静脉血栓形成(DVT)预测模型的构建及验证.方法 选取2020 年11 月至2022 年11 月在重庆全域肿瘤医院行TKA治疗的OA患者194 例.根据术后3 天影像检查结果,46 例归入DVT组,148 例归入Non-DVT组.分析OA患者TKA后DVT的危险因素,并构建列线图预测模型及验证,采用X-tile软件将模型分层,探讨其应用价值.结果 DVT组和Non-DVT组年龄、BMI、糖尿病史、TC、D-二聚体、卧床时间、手术时间、术中出血量、LDL-C比较差异有统计学意义(P<0.05).年龄≥60 岁、BMI≥26 kg/m2、糖尿病史、TC≥5.17 mmol/L、LDL-C≥1.04 mmol/L、D-二聚体≥0.5 mg/L是术后发生DVT的影响因素(P<0.05).训练集和验证集的 C-index分别为 0.847、0.815,AUC分别为0.853、0.815,两集的校正曲线均与理想曲线拟合反映良好,低风险组患者的DVT发生率明显低于中、高风险组(P<0.05).结论 预测模型能较好地预测OA老年患者TKA后下肢DVT的发生风险,为早期预防提供较为准确的决策依据.