【摘 要】
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目的 确定并筛选出与肩胛下肌腱（subscapularis,SSC）撕裂高度相关的可靠预测指标，并开发一种基于网络的动态列线图模型，帮助临床医生早期识别和干预SSC撕裂。方法 收集2016年7月—2021年12月接受肩关节镜手术的528例患者临床资料，将2016年7月—2019年7月接受肩关节镜手术的患者纳入训练集队列，2019年8月—2021年12月接受肩关节镜手术的患者纳入验证集队列中。按照肩
【机 构】
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北京医院骨科国家老年医学中心中国医学科学院老年医学研究院北京协和医学院研究生院
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目的 确定并筛选出与肩胛下肌腱（subscapularis,SSC）撕裂高度相关的可靠预测指标，并开发一种基于网络的动态列线图模型，帮助临床医生早期识别和干预SSC撕裂。方法 收集2016年7月—2021年12月接受肩关节镜手术的528例患者临床资料，将2016年7月—2019年7月接受肩关节镜手术的患者纳入训练集队列，2019年8月—2021年12月接受肩关节镜手术的患者纳入验证集队列中。按照肩关节镜下是否诊断SSC撕裂，分为SSC撕裂组和未撕裂组。采用单因素分析、LASSO回归及10倍交叉验证方法在训练集队列中筛选与SSC撕裂高度相关的可靠预测指标，利用R语言构建列线图模型并进行内部验证和外部验证。使用一致性指数（C-index）和经1 000次Bootstrap法（自抽样法）获得的校正曲线评价模型表现。绘制受试者工作曲线，分别评价该预测模型和MRI（基于直接征象）的诊断表现（敏感度、特异度、预测值、似然比）。决策曲线分析（decision curve analysis,DCA）用于评价预测模型和MRI的临床效用。结果 该列线图模型在预测患者SSC撕裂发生风险方面展现出良好的区分度[C-index=0.878;95%CI（0.839,0.918）]，校正曲线显示其预测结果与实际结果基本吻合。研究筛选出6个与SSC撕裂高度相关的间接评价指标，包括斜矢状位喙突肱骨距离减小、积液征（Y-平面）、喙突下积液征（轴位）、二头肌长头腱移位（脱位/半脱位）、≥2根后上方肩袖撕裂（冈上/冈下肌腱）以及MRI怀疑SSC撕裂（直接征象）。与基于SSC撕裂直接征象的MRI诊断相比，该预测模型具备更优异的敏感度（80.2%vs. 57.0%）、阳性预测值（53.9%vs. 53.3%）、阴性预测值（92.7%vs. 86.3%）、阳性似然比（3.75 vs. 3.66）和阴性似然比（0.25 vs. 0.51）。DCA提示当风险阈值概率在3%～93%之间时，该预测模型能产生更高的临床获益。结论 该列线图模型能可靠地预测SSC撕裂发生风险，可以作为辅助诊断的重要工具。
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