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目的 探讨骨质疏松性椎体压缩骨折(osteoporotic vertebral compression fracture,OVCF)术后再骨折风险,构建风险预测模型,确定有效防治措施.方法 选取2021年8月至2022年6月北京积水潭医院收治的119例OVCF患者作为研究对象,根据术后再骨折与否分为再发组和非再发组,其中再发组22例,男11例,女11例;年龄55~86岁,平均(72.02±5.58)岁.非再发组97例,男50例,女47例;年龄55~86岁,平均(70.79±6.81)岁.统计两组一般资料,采用Lasso-Logistic回归模型筛选OVCF术后再发骨折自变量,采用赤池信息准则(Akaike's information criterion,AIC)、贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)比较全变量 Logistic 回归、逐步Logistic、Lasso-Logistic回归预测效能,构建诺莫图模型,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)、校准曲线分析OVCF术后再发骨折诺莫图模型效能.结果 术后随访8~20个月,平均(12.00±2.40)个月.单因素分析显示,再发组身体质量指数(body mass index,BMI)、骨密度T值、抗酒石酸酸性磷酸酶(tartrate-resistant acid phosphatase 5b,TPACP-5b)、核因子 kB 受体激活因子配体(receptor acti-vator nuclear factor kappa B ligand,RANKL)、骨保护素(osteoprotegrin,OPG)、

作者:施崭;范明星;王祺龙;何达

来源:实用骨科杂志 2024 年 30卷 3期

知识库介绍

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作者:
施崭;范明星;王祺龙;何达
来源:
实用骨科杂志 2024 年 30卷 3期
标签:
脊柱畸形指数值 骨质疏松性椎体压缩骨折 术后再骨折 风险 预测模型 spinal deformity index value osteoporotic vertebral compression fracture postoperative refracture risk prediction model
目的 探讨骨质疏松性椎体压缩骨折(osteoporotic vertebral compression fracture,OVCF)术后再骨折风险,构建风险预测模型,确定有效防治措施.方法 选取2021年8月至2022年6月北京积水潭医院收治的119例OVCF患者作为研究对象,根据术后再骨折与否分为再发组和非再发组,其中再发组22例,男11例,女11例;年龄55~86岁,平均(72.02±5.58)岁.非再发组97例,男50例,女47例;年龄55~86岁,平均(70.79±6.81)岁.统计两组一般资料,采用Lasso-Logistic回归模型筛选OVCF术后再发骨折自变量,采用赤池信息准则(Akaike's information criterion,AIC)、贝叶斯信息准则(Bayesian information criterion,BIC)比较全变量 Logistic 回归、逐步Logistic、Lasso-Logistic回归预测效能,构建诺莫图模型,采用受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic,ROC)、校准曲线分析OVCF术后再发骨折诺莫图模型效能.结果 术后随访8~20个月,平均(12.00±2.40)个月.单因素分析显示,再发组身体质量指数(body mass index,BMI)、骨密度T值、抗酒石酸酸性磷酸酶(tartrate-resistant acid phosphatase 5b,TPACP-5b)、核因子 kB 受体激活因子配体(receptor acti-vator nuclear factor kappa B ligand,RANKL)、骨保护素(osteoprotegrin,OPG)、

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