基于术前系统性炎症因子的列线图模型和随机森林模型对开放性胫腓骨骨折患者术后感染的预测价值
宋志辉
祖力皮卡尔·亚森
安伟
830000 新疆维吾尔自治区,乌鲁木齐市眼耳鼻喉专科医院综合外科
摘要：目的 基于术前系统性炎症因子探讨列线图模型和随机森林模型对开放性胫腓骨骨折患者术后感染的预测价值.方法 选取 2023 年 6 月至 2024 年 10 月我院骨科中心收治的 196 例开放性胫腓骨骨折患者作为研究对象,按 7∶3 的比例随机分为训练集(137 例)和测试集(59 例),测试集患者按是否发生术后感染分为感染组(39 例)和未感染组(98 例),比较两组患者一般临床资料以及术前血清系统性炎症因子表达水平,采用多因素 logistic 回归分析获得开放性胫腓骨骨折患者术后感染的独立预测因素,构建列线图模型和随机森林模型,受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)分析和决策曲线分析分别评估列线图模型和随机森林模型的预测效能和净收益率.结果 多因素 logistic 回归分析结果显示,术前 C 反应蛋白(C-reactive protein,CRP)、降钙素原(procalcitonin,PCT)、肿瘤坏死因子-α(tumor necrosis factor-α,TNF-α)以及白介素-6(interleukin-6,IL-6)为开放性胫腓骨骨折患者术后感染的独立预测因素(P<0.05),基于此构建预测开放性胫腓骨骨折患者术后感染风险的列线图模型和随机森林模型;ROC 分析结果显示,测试集列线图模型和随机森林模型预测开放性胫腓骨骨折患者术后感染的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.807(95%CI:0.732～0.879)和 0.862(95%CI:0.778～0.925),随机森林模型的 AUC明显高于列线图模型,差异有统计学意义(Z=5.645,P<0.05);决策曲线分析结果显示,在 0.28～0.81 阈值概率范围内,测试集随机森林模型预测开放性胫腓骨骨折患者术后感染的净收益率高于列线图模型.结论 基于 CRP、PCT、TNF-α以及 IL-6 构建的列线图模型和随机森林模型对开放性胫腓骨骨折患者术后感染均具有良好的预测价值,并且随机森林模型的预测价值更高.
关键词：细胞因子类骨折开放性外科伤口感染列线图随机森林模型
分类号：R683.4(骨科学（运动系疾病、矫形外科学）)
资助基金：乌鲁木齐市卫生健康委员会科技计划项目(202437)
论文发表日期：2025-09-19
在线出版日期：2025-09-29（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 810-815 )
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