新AI模型预测跟骨骨折手术后慢性疼痛风险New AI Model Predicts Chronic Pain Risk After Calcaneal Fracture Surgery, finds study

环球医讯 / 健康研究来源:medicaldialogues.in未知 - 英文2025-03-25 23:15:00 - 阅读时长2分钟 - 802字
一项发表在《BMC Musculoskeletal Disorders》上的新研究发现,一种新的AI模型可以有效预测跟骨骨折手术后患者的慢性疼痛风险,该模型通过分析多种因素如BMI、手术时长等,为医生提供了个性化的患者评估工具。
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新AI模型预测跟骨骨折手术后慢性疼痛风险

一项发表在《BMC Musculoskeletal Disorders》上的新研究发现,跟骨骨折手术后的慢性疼痛显著影响患者的生活质量。研究人员通过对接受手术治疗的患者数据进行回顾性分析,确定了独立的风险预测因素,并评估了模型的可靠性。这项研究由Shibo Z.及其同事进行。

研究回顾性分析了398名接受跟骨骨折手术的患者,将他们随机分为两组:280人在模型开发组,118人在验证组。通过多变量逻辑回归确定了慢性疼痛的独立风险因素。模型的准确性通过ROC曲线下的面积(AUC)、校准图和决策曲线分析来确定。

主要发现包括:

  • 体重指数(BMI):较高的BMI与增加的慢性疼痛风险相关(OR: 1.10, 95% CI: 1.02–1.19, P=0.014)。
  • 手术时长:较长的手术时间增加了慢性疼痛的可能性(OR: 1.01, 95% CI: 1.00–1.02, P=0.019)。
  • 手术方法:所使用的手术技术类型影响术后疼痛结果。
  • Böhler角:较高的Böhler角与更高的风险相关(OR: 1.03, 95% CI: 1.00–1.06, P=0.025)。

预测模型在开发组(AUC: 0.691, 95% CI: 0.63–0.75)和验证组(AUC: 0.655, 95% CI: 0.56–0.77)中均表现出良好的区分度。校准图确认了预测结果与实际观察结果之间的强一致性。

研究作者得出结论,该预测模型是一种有效的慢性疼痛风险评估工具,为临床医生提供了个体化的患者评估,同时考虑了重要的风险因素,从而可能实现更有针对性的干预措施,以提高康复和生活质量。

参考文献:

Zhai, S., Zhang, S., Ma, X. 等. 跟骨骨折患者术后慢性疼痛预测模型的开发:一项回顾性分析。BMC Musculoskelet Disord 26, 173 (2025)。


(全文结束)

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