踝关节骨折术后踝关节功能的预测因素及预测模型构建

来源：中华骨科杂志2025年第22期北京时间：

作者：洪胜坤,王巍,付志强

单位：衢州市人民医院,衢州市人民医院,衢州市人民医院

摘要：目的 探讨踝关节骨折术后踝关节功能的预测因素并基于机器学习法构建预测模型。方法 回顾性分析2020年01月至2025年01月于衢州市人民医院接受手术治疗的1 500例踝关节骨折患者资料，将患者以7∶3的比例随机分至训练集（1 050例）和测试集（450例）。根据性别、年龄、体质指数以及是否合并高血压、糖尿病，对训练集中术后3个月踝关节功能可差及优良患者以1∶2的比例行倾向性评分匹配，最终训练集患者972例，其中可差组324例、优良组648例。比较训练集可差组和优良组的术前血清炎性因子及踝关节骨折相关指标，将差异有统计学意义（ 162.35 pg/ml、CRP水平<55.84 mg/L、IL-6水平<28.40 pg/ml、TNF-α水平<27.90 pg/ml时可预测踝关节功能提升。极限梯度提升（extreme gradient boosting，XGBoost）模型测试集AUC为0.908[95% （0.872，0.943）]、准确率为86.12%、精确率为84.43%、召回率为81.74%、F1分数为83.08%，均优于其他模型，且展现出较好的临床获益情况。XGBoost的SHAP分析结果显示踝关节骨折术后踝关节功能的独立预测因素重要性由高至低依次为受伤原因、手术方式、骨折Weber分型、骨折移位、术前踝关节韧带损伤、术前踝关节稳定性、IL-6、TNF-α、CRP、IL-10。术前踝关节稳定性、IL-10为保护因素，其余为危险因素。 结论 包含血清炎性因子的XGBoost预测模型对踝关节骨折术后患者踝关节功能的预测具有良好效能，可为早期临床干预提供参考。

关键词：踝骨折;功能恢复;炎症介导素类;预测模型;病例对照研究