研究背景和目的膝关节疾病是临床骨科常见的疾病之一,多见于老年人,随着社会老龄化的到来,膝关节疾病的发生呈逐年上升的趋势。膝关节置换术是终末期膝关节疾病人缓解疼痛和改善关节功能的有效外科治疗方式。但由于术后早期并发症发生率较高,病情复杂,治疗效果较差,而导致手术失败。本研究旨在根据术前和术中影响因素为患者构建列线图模型,以预测初次膝关节置换术后30天内患者发生并发症的可能性。方法1.收集自2015年1月至2018年9月在南方医科大学珠江医院进行了初次膝关节置换术的患者的相关数据。患者的术前和术中重要影响因素被严格纳入,从而构建相关的数据库。预测变量包括30天内发生的15种常见并发症。2.运用多变量logistic回归方程以及最小绝对收缩和选择算子回归方程(lasso回归)开发出我们的预测模型-诺模图。3.预测模型的验证:使用C指数,校准图,接收器工作曲线(ROC曲线)和决策曲线评估预测模型的临床有效性和实用性,并校准。另外,我们采用了内部验证分析预测模型的准确性。结果1.列线图模型最终由被筛选并确定出与术后30天内并发症相关的六个显著影响变量构成,包括患者术前血红蛋白浓度,术中止血带使用时间,手术时间,估计的术中失血量,美国麻醉医师学会分类(ASA分级)和术中麻醉的方式。2.该预测模型显示出优异的准确性并且具有良好的校准性能,C指数高达0.822(95%置信区间:0.760-0.884),曲线下面积为0.822,。在内部验证中仍可以达到0.810的高C指数值。决策曲线分析表明,在3%到100%范围内的并发症可能性阈值进行干预措施,诺模图在临床上是有用的。结论1.我们成功构建了列线图模型以预测原发性膝关节置换术后30天内的术后并发症发生率。2.通过验证显示出我们的预测模型具有优异的性能。因此,我们认为我们构建的诺模图是指导医师做出相关决策的实用性工具。