研究背景和目的全膝关节置换术是治疗严重终末期膝关节疾病最成功的手术之一,该手术已被确定为一种安全、标准的治疗方法,可以极大地恢复患者的功能,提高患者的生活质量。伴随着国内手术需求逐年快速增加,术后早期局部并发症的发生率也不可低估。全膝关节置换术后的每一次局部并发症都会显著延长住院时间,增加医疗费用,影响预后,甚至导致残疾或死亡。预测和控制局部并发症对于评估手术结果提高医疗质量是非常重要的,在这方面,诺模图是个很好的工具。本研究的目的为构建基于术前和术中因素的诺模图,用于预测全膝关节置换术后90天内的局部并发症,并对其进行外部验证。方法对2015年4月至2018年9月在我院接受全膝关节置换术的患者按纳入排除标准构建建模集,收集2018年10月至2020年6月在我院接受全膝关节置换术的患者数据作为验证集,收集术前、术中对结局有意义的相关因素,结局变量包括90天内发生的4个主要局部并发症。使用LASSO回归模型、单因素和多因素Logistic回归分析筛选预测因子,建立预测模型,并用诺模图进行模型可视化。对模型进行Bootstrap内部验证以及通过前瞻性数据集进行外部验证,通过C指数、校准图、受试者工作特征曲线下面积和决策曲线分析对预测模型的区分度、校准度及临床实用性进行评估。结果确定了5个有意义的预测因子,并将其纳入到诺模图中,分别为年龄调整后的查尔森合并症指数、手术时间、ASA评分、止血带时间和术中估计失血量。该模型具有良好的区分度,C指数为0.806（95%可信区间为0.713～0.900）,受试者工作特征曲线下面积为0.806。校准图显示,诺模图预测与实际观察结果吻合较好。在Bootstrap内部验证中仍然可以达到0.780的高C指数。诺模图在验证队列中的应用仍然显示出良好的区分度（C指数,0.773[95%CI,0.643～0.903]）和良好的校准度。决策曲线分析表明,在阈值概率在2%到100%的范围内,根据诺模图结果对患者进行干预,产生的净收益为正,该图具有较好的临床应用价值。结论我们开发并验证了一种新的诺模图,它可以为全膝关节置换术患者提供术后90天内局部并发症的个体化预测。验证结果显示我们的模型具有高区分度和高校准度,性能良好,这一实用工具可以帮助临床医生进行临床决策。