【摘 要】
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目的:膝关节置换术后慢性疼痛影响因素是临床研究热点,而如何实现对膝关节置换术后慢性疼痛发生风险的个体化预测,现国内外研究鲜有报道。本文回顾性研究,探讨引起膝关节置换术后慢性疼痛的影响因素,并开发一种新的具有相对较好准确性的列线图模型,以期为临床个体化防治膝关节置换术后发生慢性疼痛提供科学指导,并通过早期干预减少膝关节置换术后慢性疼痛的并发症发生。方法:此次研究对象选取2018年1月至2020年10
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目的:膝关节置换术后慢性疼痛影响因素是临床研究热点,而如何实现对膝关节置换术后慢性疼痛发生风险的个体化预测,现国内外研究鲜有报道。本文回顾性研究,探讨引起膝关节置换术后慢性疼痛的影响因素,并开发一种新的具有相对较好准确性的列线图模型,以期为临床个体化防治膝关节置换术后发生慢性疼痛提供科学指导,并通过早期干预减少膝关节置换术后慢性疼痛的并发症发生。方法:此次研究对象选取2018年1月至2020年10月于石河子大学第一附属医院行膝关节置换术后患者219例,根据纳入及排除标准最终筛选出212例患者,收集这部分患者相关资料并进行随访,共纳入23个膝关节置换术后发生慢性疼痛的可能影响因素。然后利用SPSS软件对23个危险因子行单因素Logistics回归分析,筛选出能够导致膝关节置换术后出现慢性疼痛的独立风险因子,再利用R软件进行多因素Logistics回归分析提取独立的危险因子,进而建立预测模型。最后通过c指数、ROC曲线、校准图和决策曲线统计分析的方式来评价预测模型的识别、校准和临床有效性。并通过自举试验进行内部测试。结果:对212例患者进行数据收集及随访,总共纳入23个可能影响因素,通过SPSS软件单因素logistic回归分析发现教育水平、睡眠（Sleep）、髋膝踝角（HKA）、术前VAS疼痛评分（VAS of Preoperative）、术后功能训练情况（Train of Postoperative）、止血带使用时间（Time of Tourniquet）、出院时VAS疼痛评分（VAS of Discharge）、肌注地佐辛（Dezocine）这8个因素与慢性疼痛存在相关性,即P值是小于0.05。应用R软件对上述8个危险因素行多因素Logistics回归分析获取独立危险因素,发现睡眠质量差（Sleep bad）（OR=4.9494,95%CI:1.6472-15.4322）、髋膝踝角＞10°（HKA＞10）（OR=7.2225,95%CI:1.8930-37.1932）、术前VAS疼痛评分（VAS of Preoperative）（OR=2.7885,95%CI:1.2231-6.5857）、出院时VAS疼痛评分（VAS of Discharge）（OR=4.7299,95%CI:2.0720-11.2506）、止血带使用时间（Time of Tourniquet）（OR=3.5198,95%CI:1.5137-8.7854）这5个因素均为全膝关节置换术后慢性疼痛的独立危险因素（P＜0.05）。故而,本研究所构建的预测列线图中包括的预测因子有睡眠（Sleep）、髋膝踝角（HKA）、术前VAS疼痛评分（VAS of Preoperative）、止血带使用时间（Time of Tourniquet）、出院时VAS疼痛评分（VAS of Discharge）;该模型具有良好的识别能力,ROC曲线显示该模型预测膝关节置换术后慢性疼痛影响因素的曲线下面积为0.833,通过R软件计算C指数结果为0.837（95%CI:0.824-0.849）;在区间验证中仍可达到0.8104的高C指数值,具有很好的校准性,及良好的预测能力。结论:睡眠（Sleep）、髋膝踝角（HKA）、术前VAS疼痛评分（VAS of Preoperative）、止血带使用时间（Time of Tourniquet）、出院时VAS疼痛评分（VAS of Discharge）是患者膝关节置换术后发生慢性疼痛的独立危险因素,构建预测膝关节置换术后慢性疼痛影响因素的列线图模型,具有良好的区分度与准确度,可为临床个体化防治膝关节置换术后慢性疼痛提供科学指导。
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