ERAS理念下基于人工智能的全膝关节置换术围术期显著出血的预测模型的建立和验证

Establishment and validation of an artificial intelligence-based predictive model for significant perioperative bleeding after total knee arthroplasty under the concept of enhanced recovery after surgery

摘要

目的 探讨全膝关节置换术（total knee arthroplasty，TKA）术后显著出血的危险因素，建立基于人工智能的临床预测模型，优化围术期血液管理，促进加速康复外科（enhanced recovery after surgery，ERAS）的实施。 方法 采用回顾性队列研究，纳入318例初次单侧TKA患者。患者随机分配至训练队列（n=192）和验证队列（n=126）。在训练队列中，通过回归分析筛选危险因素并构建逻辑回归（logistic regression，LR）模型。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线和精确率-召回率（Precision-Recall，PR）曲线的曲线下面积（area under the curve，AUC）评估模型性能。模型的校准度和临床效用分别通过校准曲线、决策曲线分析（decision curve analysis，DCA）和临床影响曲线（clinical impact curve，CIC）综合验证。 结果 在318例TKA患者中，术后显著出血发生率为41.8%（133/318）。经预测模型分析，共发现4个独立预测因子：术前高血红蛋白（hemoglobin，Hb）、术前与术后Hb差值、术后低血小板（platelet，PLT）和高D-二聚体（D-Dimer，D-D）值。验证队列中，模型AUC为0.886［95%置信区间（confidence interval，CI）=0.826~0.946］，表明模型预测性能良好。校准曲线、DCA和CIC分析均显示良好的一致性与临床适用性，证实模型具有可重复性、良好的区分度和临床效能。 结论 发现了TKA术后显著出血的危险因素并构建了预测模型。结果提示术前与术后Hb差值、术后低PLT和高D-D值，以及既往受忽视的术前高Hb水平，可能是导致TKA术后显著出血的关键因素。

Abstract

Objective To investigate the risk factors for significant postoperative bleeding after total knee arthroplasty（TKA），to establish an artificial intelligence-based clinical predictive model，to optimize perioperative blood management，and to facilitate the implementation of enhanced recovery after surgery（ERAS）. Methods A retrospective cohort study was conducted among 318 patients undergoing initial unilateral TKA，and they were randomly divided into a training cohort with 192 patients and a validation cohort with 126 patients. In the training cohort，a regression analysis was used to identify risk factors and establish a logistic regression（LR） model. The areas under the receiver operating characteristic curve and the precision-recall curve were used to assess the performance of the model. Calibration curve analysis，decision curve analysis（DCA），and clinical impact curve（CIC） analysis were used to assess the calibration and clinical utility of the model. Results The incidence rate of significant postoperative bleeding after TKA was 41.8%（133/318）. The predictive model identified the four independent predictive factors of high hemoglobin（Hb） before surgery，the difference of Hb before and after surgery，low platelet count after surgery，and high D-dimer. In the validation cohort，the model had an area under the curve of 0.886（95%CI=0.826-0.946），suggesting that the model had good predictive performance. The calibration curve，DCA，and CIC analyses showed that the model had good consistency and clinical applicability，suggesting that the model had good reproducibility，discriminatory ability，and clinical performance. Conclusion This study identifies the risk factors for significant bleeding after TKA and establishes a predictive model. The results show that the difference of Hb before and after surgery，low platelet count after surgery，high D-dimer after surgery，and high Hb level before surgery that is often neglected in the past may be the key factors for significant postoperative bleeding after TKA.

Graphical abstract

关键词

全膝关节置换术 / 显著出血 / 预测模型 / 抗纤溶治疗 / 加速康复外科

Key words

total knee arthroplasty / significant bleeding / predictive model / antifibrinolytic treatment / enhanced recovery after surgery

全膝关节置换术（total knee arthroplasty，TKA）是治疗终末期膝关节疾病最有效的方法之一，然而，TKA围术期出凝血失衡及其所致的相关并发症一直是临床关注的重点^[1]。据统计，未实施系统血液保护措施时，TKA围术期失血量可超2 000 mL，术后贫血率达51%~81.3%，输血率为10%~62%^[2]。近年来，随着手术技术的提高和加速康复外科（enhanced recovery after surgery，ERAS）措施的完善和应用，如氨甲环酸（tranexamic acid，TXA）的序贯使用，TKA术后出血相关死亡率及输血率已显著降低^[3-4]。但围术期显著出血[国际血栓与止血学会（International Society on Thrombosis and Haemostasis，ISTH）标准：血红蛋白与术前相比下降≥20 g/L]仍是TKA术后常见的并发症，且其发生率在患者存在基础血液病时可高达25%^[5]。TKA术后显著出血不仅会引发局部肿胀、疼痛加剧等病理改变，阻碍早期功能锻炼、延长住院时间、增加医疗负担，同时也是出凝血失衡的重要表现之一^[6]。因此，在ERAS理念下进一步优化围术期血液管理策略，识别TKA术后显著出血的危险因素，构建预测模型从而优化TKA围术期血液管理策略，是TKA围术期管理的重要环节。

近年来，《中国髋、膝关节置换术加速康复——围术期管理策略专家共识》等已对围术期多模式镇痛、营养管理、血栓预防等方面进行了规范，显著降低了术后并发症发生率、缩短了住院时间^[7-8]。然而，围术期出血仍是影响康复进程的关键问题，现有血液管理策略（如TXA应用）虽已普及，但术后显著出血发生率仍居高不下，提示需进一步识别高危人群并实施个体化干预。既往已有较多针对TKA围术期出凝血失衡的研究，这些研究结果表明多种因素可导致TKA围术期出凝血失衡，包括但不限于高龄、肥胖、合并症（如糖尿病、高脂血症）、凝血功能异常、止血带的使用及抗凝药物的使用等^[9-13]。但对于上述诸多影响因素，目前尚未形成共识；且目前尚未有专门针对TKA术后显著出血的研究。因此，针对性地构建TKA术后显著出血风险预测模型，有助于为制定个体化抗凝/止血方案和优化TKA围术期血液管理策略提供循证决策支持，并为ERAS围术期管理策略提供优化方向。

目前，相较于传统诊疗技术，人工智能（artificial intelligence，AI）技术在临床辅助诊断与疾病预测模型构建中具有较大优势。通过深度整合多模态数据（如影像、基因组、临床记录），可显著提升诊断准确性，降低误诊率，优化工作流程，从而以更低成本实现个体化诊疗决策。

TKA围术期出凝血平衡与全身多个系统相关，其术后显著出血存在诸多影响因素。据此，本研究纳入涉及多系统的49个特征性因素，构建TKA术后显著出血风险预测模型并进行验证，部署基于互联网的AI工具供临床使用，以优化围术期血液管理方案，推动TKA患者加速康复。

1 资料与方法

1.1 一般资料

根据严格的纳排标准，回顾性收集了2023年 6月至 2024年12月，在重庆医科大学附属第一医院确诊为重度膝骨关节炎[Kellgren-Lawrence（K-L）分级Ⅲ级或Ⅳ级，且伴有明显的疼痛和（或）活动受限]，并接受初次单侧TKA的患者信息。本研究已获得重庆医科大学附属第一医院伦理委员会的批准（批准号：K2023-636）。纳入标准：①因终末期膝关节疾病接受单侧初次TKA的患者。②年龄≥18岁。排除标准：① 处于心脑血管疾病（心肌梗死、脑梗死等）急性期或病情不稳定，或发生急性心肌梗死、脑卒中3个月内的患者；②有活动性出血倾向（如消化道活动性出血、脑出血等）的患者；③近期发生全身或局部静脉血栓栓塞的患者（如深静脉血栓形成、肺栓塞等）；④患有凝血功能障碍的患者（凝血时间延长>5 s，血小板<50×10⁶/L）；⑤患有贫血[血红蛋白（hemoglobin，Hb）<90 g/L]或严重神经肌肉系统疾病的患者；⑥妊娠或哺乳期的患者。

1.2 手术过程

所有TKA手术均由同一组高年资骨科团队规范实施。手术操作严格遵循手术方案：患者取仰卧位，患肢近端使用气压止血带（30 kPa），按照标准操作流程进行股骨与胫骨截骨，并植入中国正天Unique膝关节假体系统。术中采用C型臂X线透视实时验证假体对线及覆盖情况，确认假体位置良好后逐层缝合伤口。关节腔内注射TXA 1 g进行局部抗纤溶治疗，所有患者术后均采用无引流管理策略。所有患者术后24 h内每12 h静脉输注TXA 1.5 g进行强化抗纤溶^[14-15]。

1.3 围术期管理

1.3.1 麻醉管理

遵循ERAS麻醉指南，采取针对性措施：使用氨甲环酸抗纤溶、神经阻滞替代阿片类镇痛等。使用标准化麻醉方案：所有患者在TKA过程中均使用相同的麻醉药物：咪达唑仑和丙泊酚用于镇静；瑞芬太尼用于镇痛；维库溴铵用于肌肉松弛，及其他术中麻醉用药^[7]。

1.3.2 镇痛方案

所有患者术前均采用了神经阻滞镇痛；术中均采用了“鸡尾酒”（罗哌卡因+复方倍他米松）浸润镇痛^[16]；术后使用智能患者自控静脉镇痛（patient-controlled intravenous analgesia，PCIA）系统，联合使用舒芬太尼（0.1 mg）和氟比洛芬酯（100 mg）镇痛，并加用塞来昔布口服。

1.3.3 感染预防

所有患者在术前1 h开始静脉滴注头孢呋辛，确保手术切开时组织内达到有效血药浓度^[17]；术后第1~3天（postoperative day 1-3，POD1-POD3） 根据血常规/炎症指标结果、切口情况决定是否继续使用，若无异常，则停止使用抗生素。

1.3.4 静脉血栓栓塞症（venous thromboembolism，VTE）防控

采用阶梯式机械预防与药物预防联合方案。所有患者下肢使用间歇充气加压装置，2次/d，20 min/次，以预防VTE的发生。于POD1-POD3每日皮下注射低分子肝素4 000 IU，出院后口服利伐沙班10 mg，1次/d，持续12 d。

1.3.5 护理方案

液体管理由ERAS认证的护理团队执行，术后24 h内严格控制晶体液输注速率（维持在50~100 mL/h），每小时记录出入量，维持尿量≥0.5 mL/（kg·h）。该策略基于ERAS指南推荐，旨在维持血流动力学稳定并减少液体超负荷^[18]。

1.3.6 营养管理

所有患者术前禁食8 h，旨在减少胰岛素抵抗及术后恶心呕吐；术后6 h启动渐进式营养支持，密切监测其术前和术后血清前白蛋白（prealbumin，PA）和白蛋白（albumin，Alb）水平，以评估营养状态，并严格记录其液体摄入量和排出量^[19]。

1.4 相关定义

手术时间以电子病历系统中麻醉记录单为准（不包括麻醉诱导及麻醉苏醒时间）。显著出血定义为术后第3天Hb与术前相比下降≥20 g/L。该定义参考了ISTH关于外科手术显著出血的推荐标准，避免了仅以术中失血量评估出血的局限性^[20]。 TXA序贯使用指术中关节腔注射TXA 1 g联合术后24 h内每12 h静脉输注TXA 1.5 g的给药方案。R时间即反应时间，指从血样采集开始到纤维蛋白开始形成的时间；K时间即血块形成时间，指R时间结束到振幅达到20 mm的时间；α角即血凝块形成速率，反映纤维蛋白原功能；最大振幅（maximum amplitude，MA），反映血小板功能和血凝块强度；LY30即血凝块形成后30 min的溶解度，反映纤溶活性；凝血指数（clotting index，CI），为根据R、K、α角和MA值计算的综合凝血状态指标，其计算公式为ΔCI=CI.POD1-CI.PAD[入院后当天（post-admission day，PAD）]。

1.5 变量选择

本研究共纳入了49个变量，包括年龄、性别、体质指数（body mass index，BMI）等基本患者信息，以及手术时间、术中失血量、总失血量（total blood loss，TBL）等。同时收集术前、术后第1天及第3天的血液指标。血常规检验指标包括：Hb、血细胞比容（hematocrit，HCT）、血小板（platelet，PLT）、血小板平均体积（mean platelet volume，MPV）、血小板分布宽度（platelet distribution width，PDW）等。营养相关指标包括：总蛋白、前白蛋白、白蛋白。凝血功能指标包括凝血酶原时间（prothrombin time，PT）、活化部分凝血活酶时间（activated partial thromboplastin time，APTT）、凝血酶时间（thrombin time，TT）、国际标准化比值（International Normalized Ratio，INR）、纤维蛋白原、纤维蛋白原降解产物（fibrin degradation products，FDP）和D-二聚体（D-Dimer，D-D）。用于预测分析的指标选用术后第1天的测量值。血栓弹力成像（thromboelastography，TEG）测量以下关键参数：R、K、α角、MA、LY30和CI。患者围术期失血量参照经典公式计算出每名患者的术前血容量（preoperative blood volume，PBV），PBV=K1×H³+K2×W+K3，其中 H即身高（m），W即体质量（kg），K1、K2、K3 均为常数，男性K1=0.366 9、K2=0.032 2、K3=0.604 1；女性K1=0.356 1，K2=0.033 1，K3=0.183 3。患者总失血量=PBV×（术前红细胞比容－术后红细胞比容）/术前红细胞比容^[21-22]。因所有患者术后均未留置引流管，故隐性失血量=总失血量-术中失血量。

1.6 模型构建及性能验证

①模型构建。所有TKA患者接受计算机生成的简单随机化分组，采用R软件（v4.1.0）sample函数，设定随机种子为123，生成随机分配序列，随机分配到训练队列（192例）和验证队列（126例）。在训练队列中，首先对候选预测变量进行单因素logistic回归分析，筛选与术后显著出血相关的因素，显著性阈值设定为 P<0.05（双侧检验）。将单因素分析中达到显著性的变量纳入多因素logistic回归分析，采用向后逐步回归法（stepwise backward elimination）进行变量筛选，变量入选标准为P<0.05，排除标准为P>0.10，最终基于似然比检验确定保留变量，以此构建出逻辑回归（logistic regression，LR）模型。②模型性能验证。使用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线评估AI预测模型区分2种类型结局（TKA术后是否发生显著出血）的能力^[23]。为全面评估模型在区分不均衡数据时的性能，采用AI建模中常用的精确率-召回率（precision-recall，PR）曲线进行验证，以确保模型的可靠性^[24]。模型的校准度和临床适用性通过校准曲线^[25]、决策曲线分析（decision curve analysis，DCA）^[26] 和临床影响曲线（clinical impact curve，CIC）^[27]来评估。校准曲线用于评估预测概率与实际观测值的一致性。在理想情况下，校准曲线越接近45°线，预测值和实际值之间一致性越强。DCA与CIC用于在阈值概率0% ~100%区间进行临床净获益值计算，辅助AI预测模型确定临床决策阈值。

1.7 统计学方法

数据分析与可视化在R语言环境（v4.1.0）中完成。采用Kolmogorov-Smirnov检验对连续变量进行正态性检验，符合正态分布的计量资料以均数±标准差（x±s）表示，2组间比较采用t检验；非正态分布的计量资料以中位数（四分位间距）[M_d （P₂₅，P₇₅）]表示，2组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料以频数和百分比表示，采用卡方检验或Fisher 确切概率法，检验水准α=0.05。

2 结 果

2.1 基线资料

共纳入318例患者，其中133例（41.8%）发生了术后显著出血。按6∶4的比例将总体患者随机分为训练队列（192例）和验证队列（126例），基线特征分析显示2组在人口学方面的均衡性良好（表1）。

2.2 LR模型构建

针对49项潜在危险因素，使用单因素logistic回归进行初步评估，筛选出具有显著性的变量。经过多因素logistic回归分析后，最终确立了一个包括4个独立预测因素的AI模型（图1）。此模型包含4个特征项，分别为术前高Hb[比值比（odds ratio，OR）=1.06，95%置信区间（confidence interval，CI）=1.02~1.11]、术前与术后Hb差值（OR=1.30，95%CI=1.20~1.42）、术后第1天低PLT（OR=0.99，95%CI=0.98~1.00）和高D-D值（OR=1.04，95%CI=1.01~1.09）。根据这些预测因子构建的LR模型，通过列线图实现可视化呈现（图2）。

预测模型显示，训练队列ROC曲线的曲线下面积（area under the curve，AUC）为0.916（95%CI=0.876~0.956）（图3A），验证队列ROC曲线的AUC值为0.886（95%CI=0.826~0.946）（图3B）。在PR曲线分析中，训练队列和验证队列的AUC分别为0.896和0.864（图3C、D）。

2.3 LR模型性能评估

校准曲线显示，模型预测概率与实际观测概率在2组中均呈现良好的一致性，说明模型校准度良好（图4）。DCA显示，当风险阈值处于10%~90%时，进行干预可提供1%~90%的净临床获益率（图5）。CIC进一步表明，在较广泛的风险阈值范围内，该模型具有较好的预测效能和临床实用性（图6）。

3 讨 论

TKA是目前治疗终末期膝关节疾病的标准方法，随着全球人口老龄化的不断发展，TKA手术量仍在不断增加^[28]。尽管手术技术日趋成熟，但仍有约20%的患者对术后疗效不满意，主要原因之一是术后早期并发症^[29]，而TKA早期并发症与围术期出凝血失衡密切相关。作为一种侵入性手术，TKA围术期显著出血仍然是临床关注的重点^[30]。尽管ERAS方案的引入显著降低了TKA患者术后显著出血的死亡率和输血需求^[31]。但现行的围术期血液管理策略仍存在响应不足，且失效的内在机制尚不甚明了，导致术后贫血发生率仍居高不下^[32-33]。目前针对TKA术后显著出血的风险因素研究较少，缺乏TKA术后显著出血的专门预测模型，对于TKA术后显著出血的各种危险因素及其交互作用尚未形成共识与定论，致使TKA患者围术期血液管理策略较为混乱。因此，本研究的重点为探寻TKA术后显著出血的多因素交互作用机制，并分析其对优化围术期血液管理的关键意义，为术前风险评估提供分层预测工具，参与个体化抗凝/止血方案制定，从而优化围术期血液管理策略，满足ERAS理念下精细化管理的需求。

本研究在实施层面严格遵循ERAS核心要素，以确保研究结果的临床可转化性。镇痛策略采用术前神经阻滞、术中“鸡尾酒”浸润及术后PCIA的阶梯式方案，可有效降低应激反应并促进早期活动，有利于术后康复训练^[34]。功能恢复方面，所有患者均于术后24 h内下床活动，结合限制性液体管理及阶梯式VTE预防方案，有助于减少并发症，并加速早期康复^[35]。营养支持采用术前8 h禁食、术后6 h渐进式进食，并动态监测血清前白蛋白及白蛋白水平，体现了个体化营养评估理念^[36]。血液管理采用TXA序贯给药等精细化方案，可显著减少隐性失血^[37]。值得注意的是，尽管上述ERAS措施已在本队列中标准化实施，术后显著出血发生率仍达41.8%，提示在同质化医疗背景下，个体出血风险的异质性仍是未被满足的临床管理需求。这一发现反而凸显了建立精准风险预测工具的必要性——即在ERAS框架内识别高危个体，以实现个体化精准血液管理。

TKA术后显著出血是多种因素在病理生理过程中共同作用的结果，其机制大致可分为3个层面：①在解剖学层面，TKA本身与一定程度的术中出血有关。如果患者术后活动量较大或血流动力学波动明显，术中未完全结扎或电凝的小血管也可能会发生延迟出血^[38]。②在生理学层面，显著出血会激活凝血级联反应，消耗大量血小板，诱发纤溶亢进，消耗凝血因子，导致凝血-纤溶稳态失衡，最终形成恶性循环^[39]。③在药物方面，预防性抗凝药物（如低分子肝素或利伐沙班）可导致部分高危患者出现治疗相关性出血^[40]。上述复杂机制在临床中既相互独立又相互关联。因此，选择合适的预测指标，是预防TKA术后显著出血的方法之一。

目前针对TKA术后显著出血的定义仍存在争议。传统临床研究将外科术后显著出血定义为术中失血量>500 mL或Hb浓度下降>20 g/L^[41]。这导致实际出血总量被低估，因为术中失血量只反映了术中可见出血，忽视了隐性失血（hidden blood loss，HBL）的存在。研究表明，TKA患者中50%以上的 TBL属于HBL，其主要形成机制为血液渗透到关节腔以及周围软组织间隙，不易反映在术中出血量上，且更容易引发伤口愈合延迟和术后康复延迟^[42]。此外，根据ISTH的观点，将术中失血量作为显著出血的定义忽略了个体血容量的差异以及外科手术的复杂性，对于血容量相对较大的患者（如肥胖者）或接受相对简单手术的患者，其出血风险可能被严重低估^[43]。因此本研究避免了上述缺陷，根据更具个体化的ISTH指南，将Hb水平下降≥20 g/L作为显著出血的定义。

本研究发现，术前高Hb水平、术前与术后Hb差值、术后第1天PLT低计数及D-D高水平可能是TKA后显著出血的关键预测因素。既往研究主要关注术前贫血状态与术后并发症发生率和死亡率增加的风险^[44-45]，而高Hb状态的潜在风险尚未被系统研究。高Hb意味着血液的高黏滞性，这会使血管内皮剪切力增加，致使血管内皮更易遭受损伤，进而释放组织因子等促凝物质，加速凝血因子的消耗并触发继发性纤溶亢进，最终使得出血更为严重；同时，高黏度血液也可能通过机械性剪切力激活PLT，使其在手术过程中过早消耗或功能受损^[46]。另外，高Hb患者总血容量（total blood volume，TBV）在围术期等比例丢失，可能导致Hb绝对降幅被低估^[47]。因此，高Hb相关的出血风险可能源于血液流变与凝血-纤溶系统的级联失衡。此外，既往同类研究也发现，术前高HCT值是TKA术后输血的独立危险因素，但并未报道术前高Hb值的影响^[41]。考虑到两者通常同步变化，共同反映红细胞数量及血浆容量的改变，因此术前高Hb值同样具有预测效能。此结果挑战了过去“低Hb=高风险”的传统认知，值得开展进一步研究。

除术前高Hb水平的影响尚未被报道外，其他预测因素均得到既往研究支持。Wu EB等^[48]发现，术前PLT水平与TKA术后第3天出血风险呈负相关。从病理生理学角度分析，显著出血患者因PLT丢失导致凝血功能不足，加剧出血倾向；同时，失血会激活代偿性凝血反应，消耗PLT，使得止血更加困难，最终形成恶性循环^[49]。尽管存在上述关联，现行指南并未推荐对非PLT减少症患者进行预防性PLT输注。特别在TKA围术期，PLT升高已被认定为VTE形成的独立危险因素^[50]。临床研究也证实，富血小板血浆（platelet-rich plasma，PRP）的使用在改善TKA术后出血控制或功能恢复方面未见临床获益^[51]。上述证据表明，PLT稳态失衡只是TKA术后显著出血的环节之一，临床工作中可能需要联合更多检查指标，如纤溶指标及其他出凝血指标等。

在纤溶系统的各项评估指标中，D-D被证实具有预测TKA术后显著出血以及纤溶活性的临床意义。有研究显示，在术后6 h，D-D和纤维蛋白降解产物（fibrin degradation products，FDP）的峰值水平，与术后第3天总失血量呈正相关关系，并且这种相关性可持续至术后24 h^[52]。TKA手术过程中，组织创伤导致失血，使得早期凝血机制增强，纤维蛋白大量生成，进而引发继发性纤溶亢进，D-D显著升高^[53]。同时，继发性纤溶亢进生成过多的纤溶酶，切割PLT膜糖蛋白复合体，使得PLT黏附和聚集能力下降，凝血功能不足，生成的纤溶产物还可与PLT结合，竞争性抑制纤维蛋白单体聚合，损耗PLT并加重出血^[54]。从分子层面看，组织损伤释放组织因子激活外源性凝血途径，大量凝血酶生成不仅消耗血小板，还破坏纤溶酶原激活物抑制物的平衡，导致纤溶酶过量产生；纤溶酶除降解纤维蛋白（原）生成D-D外，还可通过水解血小板膜糖蛋白Ⅰb和Ⅱb/Ⅲa受体，削弱血小板黏附和聚集功能，形成恶性循环。这些机制共同表明，在TKA术后显著出血患者中，可能存在“PLT消耗-纤溶亢进”的协同出血机制，证实了PLT低计数作为预测因素的合理性，也解释了静脉注射TXA等抗纤溶疗法在控制TKA术后显著出血方面的临床价值。但现有的随机对照试验对于TXA能否有效减少HBL，仍存在不同看法^[55]。根据上述证据，D-D水平升高所提示的纤溶亢进状态，或许能为优化TKA术后显著出血防控策略提供关键的干预靶点。

本预测模型可嵌入ERAS临床决策支持系统：术前根据高Hb、术前与术后Hb差值识别显著出血高风险患者，可考虑进行术前血液稀释或调整抗凝方案；术中强化止血（如加强TXA应用）；术后监测PLT及D-D，对低PLT及高D-D患者及时启动抗纤溶治疗或调整抗凝药物。此外，由于TXA显著减少TKA术后隐性失血的效果来源于其抗纤溶作用，提示高D-D患者可能从强化TXA治疗中获益，这为预测模型指导个体化抗纤溶治疗提供了依据。此外，预测模型还可协同其他止血策略：例如，对术前高Hb患者，可考虑术前血液稀释，如通过在麻醉后、术前抽取患者自体血，同时补充等容量胶体液或晶体液，降低血液黏滞度，从而减少术中红细胞丢失，并改善微循环灌注^[56]，或调整抗凝方案，如改用对Xa因子选择性更高、受血液黏度影响较小的磺达肝癸钠^[57]；对术后低PLT患者，需警惕抗凝药物过量风险。未来可基于模型开发临床决策支持工具，实现多模式血液管理的精准化。该整合策略与ERAS“个体化、实时性、整合性”管理理念高度契合，有望进一步优化围术期血液管理。

本研究存在一定局限性。首先，本研究为单中心回顾性研究，数据来源单一，可能存在选择性偏倚和信息偏倚，限制了模型的外推性。未来需通过多中心前瞻性队列研究进一步验证模型的稳健性与临床适用性。有限的研究样本量也限制了模型的稳定性，虽采用随机分割进行内部验证，结果显示模型区分度良好，但未进行多中心外部验证，这可能影响其临床推广价值。后续将开展大规模、多中心、前瞻性队列研究来提高模型普适性，并结合外部验证增强模型可信度。其次，所有TKA术中均采用止血带辅助，而现有证据显示止血带应用与术后出血量可能无明显相关性^[58]，未来研究或许需要将止血带使用纳入变量分析体系。此外，由于本研究纳入的数据均为连续性变量，而非基于某一预设临界值的二分类变量，因此难以确定预测指标的特定临界值。指标的具体临界值可能需要更深入的研究以明确，如非线性回归或者剂量-反应关系等。即便如此，本研究建立的预测模型与生物标志物理论及临床试验结果高度吻合，且在验证集中呈现出稳健的预测效能，证实了其临床适用性。

本研究采用回归分析方法，准确识别出导致TKA术后显著出血的4个独立危险因素，分别为术前高Hb、术前与术后Hb差值、术后第1天低PLT和高D-D值。基于上述危险因素构建的TKA术后显著出血风险预测模型，经过内部验证以及性能评估，展现出良好的预测效能。此模型创新性地发现术前高Hb可能加剧TKA术后显著出血风险，同时探讨了“PLT消耗-纤溶亢进”协同出血机制。该模型通过风险量化评估个体TKA术后显著出血风险，为制定个体化抗凝/止血方案和优化TKA围术期血液管理策略提供了循证决策支持，从而优化了ERAS围术期管理策略。

参考文献

[1] Karasavvidis T， Bouris V， Xiang W，et al. Prophylaxis for venous thromboembolic events in elective total hip and total knee arthroplasty[J]. Curr Pharm Des，2022，28（10）：771-777．

[2] Warren JA， McLaughlin JP， Molloy RM，et al. Blood management in total knee arthroplasty：a nationwide analysis from 2011 to 2018[J]. J Knee Surg，2022，35（9）：997-1003．

[3] Anderson DR， Dunbar M， Murnaghan J，et al. Aspirin or rivaroxaban for VTE prophylaxis after hip or knee arthroplasty[J]. N Engl J Med，2018，378（8）：699-707．

[4] Park JH， Rasouli MR， Javad Mortazavi SM，et al. Predictors of perioperative blood loss in total joint arthroplasty[J]. J Bone Jt Surg，2013，95（19）：1777-1783．

[5] Kleiboer B， Layer MA， Cafuir LA，et al. Postoperative bleeding complications in patients with hemophilia undergoing major orthopedic surgery：a prospective multicenter observational study[J]. J Thromb Haemost，2022，20（4）：857-865．

[6] Goker B， Caglar O， Kinikli GI，et al. Postoperative bleeding adversely affects total knee arthroplasty outcomes in hemophilia[J]. Knee，2022，39：261-268．

[7] 周宗科，翁习生，曲铁兵，等. 中国髋、膝关节置换术加速康复：围术期管理策略专家共识[J]. 中华骨与关节外科杂志，2016，9（1）：1-9．

[8] Zhou ZK， Weng XS， Qu TB，et al. Expert consensus in enhanced recovery after total hip and knee arthroplasty in China：perioperative management[J]. Chin J Bone Jt Surg，2016，9（1）：1-9．

[9] 徐丽丽，刘序强. 全膝关节置换术后膝关节功能加速康复专家共识[J]. 山东大学学报（医学版），2024，62（10）：48-61．

[10] Xu LL， Liu XQ. Expert consensus on accelerated recovery of knee function after total knee arthroplasty[J]. J Shandong Univ Health Sci，2024，62（10）：48-61．

[11] Cundy WJ， Theodoulou A， Ling CM，et al. Blood loss in total knee arthroplasty[J]. J Knee Surg，2017，30（5）：452-459．

[12] Diri D， Alasaad H， Abou Ali Mhana S，et al. Blood loss in primary unilateral total knee arthroplasty with limited tourniquet application：a randomized controlled trial[J]. JB JS Open Access，2023，8（4）：1417-1419．

[13] Ares O， Seijas R， Sallent A，et al. Bleeding in knee arthroplasty：age，drained volume，and ischemia time[J]. J Knee Surg，2015，28（4）：329-334．

[14] 陈宇翔，赵安娜，杨浩然，等. 基于机器学习和生物信息学分析的脂肪酸代谢相关基因在牙周炎中的作用研究[J]. 华西口腔医学杂志，2024，42（6）：735-747．

[15] Chen YX， Zhao AN， Yang HR，et al. Role of fatty acid metabolism-related genes in periodontitis based on machine learning and bioinformatics analysis[J]. West China J Stomatology，2024，42（6）：735-747.

[16] Whitehead DJ， MacDonald SJ. TKA sans tourniquet：let it bleed：opposes[J]. Orthopedics，2011，34（9）：479-499．

[17] Kim JK， Park JY， Lee DY，et al. Optimal dose of topical tranexamic acid considering efficacy and safety in total knee arthroplasty：a randomized controlled study[J]. Knee Surg Phys Traumatol Arthrosc，2021，29（10）：3409-3417．

[18] 平　伟，王　伟，宋　巍，等. 膝关节置换术围手术期失血因素与氨甲环酸对隐性出血量的影响分析[J]. 中国医师进修杂志，2021，44（12）：1128-1132．

[19] Ping W， Wang W， Song W，et al. The analysis on perioperative blood loss factors and effect of tranexamic acid on the amount of occult bleeding in total knee arthroplasty[J]. Chin J Postgrad Med，2021，44（12）：1128-1132．

[20] Luo ZY， Zeng WN， Chen X，et al. Cocktail of ropivacaine，morphine，and diprospan reduces pain and prolongs analgesic effects after total knee arthroplasty：a prospective randomized controlled trial[J]. Int J Clin Pract，2024，2024（1）：3697846．

[21] Sommerstein R， Troillet N， Harbarth S，et al. Timing of cefuroxime surgical antimicrobial prophylaxis and its association with surgical site infections[J]. JAMA Netw Open，2023，6（6）：e2317370．

[22] 中华医学会麻醉学分会老年人麻醉与围术期管理学组，国家老年麻醉联盟（NAGA），国家老年疾病临床医学研究中心（宣武医院. 中国成人患者围手术期液体治疗临床实践指南（2025版）[J]. 中华医学杂志，2025，105（2）：128-154．

[23] Geriatric Anesthesia and Perioperative Management Group of the Chinese Society of Anesthesiology,National Alliance of Geriatric Anesthesia （NAGA），National Clinical Research Center for Geriatric Diseases（Xuanwu Hospital）. Clinical practice guidelines for perioperative fluid therapy in Chinese adult patients（2025 edition）[J]. Natl Med J China，2025，105（2）：128-154．

[24] 代茂红，刘载阳，李　杰，等. 围术期精细化营养支持在人工全膝关节置换手术加速康复中价值及初步机制[J]. 中华老年骨科与康复电子杂志，2021，7（5）：298-303．

[25] Dai MH， Liu ZY， Li J，et al. The value and preliminary mechanism of perioperative nutritional support in the enhanced recovery after total knee arthroplasty[J]. Chin J Geriatr Orthop Rehabil Electron Ed，2021，7（5）：298-303．

[26] 谷佳妮，李瑞青. 非侵入性迷走神经刺激治疗脑卒中后上肢运动障碍的研究进展[J]. 中山大学学报（医学科学版），2026，47（3）：429-439．

[27] Gu JN， Li RQ. Research progress on non-invasive vagus nerve stimulation for upper limb motor impairment after stroke[J]. J Sun Yat Sen Univ Med Sci，2026，47（3）：429-439．

[28] Gross JB. Estimating allowable blood loss：corrected for dilution[J]. Anesthesiology，1983，58（3）：277-280．

[29] Nadler SB， Hidalgo JH， Bloch T. Prediction of blood volume in normal human adults[J]. Surgery，1962，51（2）：224-232．

[30] Nahm FS. Receiver operating characteristic curve：overview and practical use for clinicians[J]. Korean J Anesthesiol，2022，75（1）：25-36．

[31] Beyene KM， Chen DG， Kifle YG. A novel nonparametric time-dependent precision-recall curve estimator for right-censored survival data[J]. Biom J，2024，66（3）：2300135．

[32] Hosmer DW， Hosmer T， Le Cessie S，et al. A comparison of goodness-of-fit tests for the logistic regression model[J]. Stat Med，1997，16（9）：965-980．

[33] Vickers AJ， Elkin EB. Decision curve analysis：a novel method for evaluating prediction models[J]. Med Decis Making，2006，26（6）：565-574．

[34] Zhang ZH， Rousson V， Lee WC，et al. Decision curve analysis：a technical note[J]. Ann Transl Med，2018，6（15）：308．

[35] 陈浩哲，杨茂莹，祝颂松，等. 骨关节炎状态对药物渗透的影响及改善策略[J]. 国际口腔医学杂志，2026，53（3）：388-400．

[36] Chen HZ， Yang MY， Zhu SS，et al. Impact of osteoarthritis status on drug penetration and strategies for improvement[J]. Int J Stomatology，2026，53（3）：388-400．

[37] DeFrance MJ， Scuderi GR. Are 20% of patients actually dissatisfied following total knee arthroplasty? A systematic review of the literature[J]. J Arthroplasty，2023，38（3）：594-599．

[38] Mähringer-Kunz A， Efe T， Fuchs-Winkelmann S，et al. Bleeding in TKA：posterior stabilized vs. cruciate retaining[J]. Arch Orthop Trauma Surg，2015，135（6）：867-870．

[39] Ripollés-Melchor J， Abad-Motos A， Díez-Remesal Y，et al. Association between use of enhanced recovery after surgery protocol and postoperative complications in total hip and knee arthroplasty in the postoperative outcomes within enhanced recovery after surgery protocol in elective total hip and knee arthroplasty study（POWER2）[J]. JAMA Surg，2020，155（4）：e196024．

[40] Arsoy D， Giori NJ， Woolson ST. Mobile compression reduces bleeding-related readmissions and wound complications after THA and TKA[J]. Clin Orthop Relat Res，2018，476（2）：381-387．

[41] Muscatelli SR， Zheng HY， Hughes RE，et al. Non-inferiority of aspirin for venous thromboembolism prophylaxis after hip arthroplasty in a statewide registry[J]. J Arthroplasty，2021，36（6）：2068-2075．

[42] 中华医学会骨科学分会关节外科学组，北京医学会骨科专业委员会关节外科学组. 中国全膝关节置换术围手术期疼痛管理指南（2022）[J]. 中华骨与关节外科杂志，2022，15（11）：801-821．

[43] Joint Surgery Branch of Chinese Orthopaedic Association，Joint Surgery Branch of Beijing Orthopaedic Association. Guidelines for perioperative pain management in total knee arthroplasty in China（2022）[J]. Chin J Bone Jt Surg，2022，15（11）：801-821．

[44] 中国老年医学学会康复分会，全膝关节置换围手术期康复干预中国专家共识组. 全膝关节置换围手术期康复干预中国专家共识[J]. 中华物理医学与康复杂志，2024，46（2）：97-104．

[45] Rehabilitation Branch of Chinese Geriatrics Society，China Expert Consensus Group on Perioperative Rehabilitation Intervention of Total Knee Arthroplasty. China expert consensus on perioperative rehabilitation intervention of total knee arthroplasty[J]. Chin J Phys Med Rehabil，2024，46（2）：97-104．

[46] 中华医学会骨科分会关节学组. 中国髋、膝关节置换日间手术围手术期管理专家共识[J]. 中华老年骨科与康复电子杂志，2023，9（6）：321-332．

[47] Joint Surgery Group of the Orthopaedic Branch of the Chinese Medical Association. Expert consensus on perioperative management of day surgery for hip and knee arthroplasty in China[J]. Chin J Geriatr Orthop Rehabil Electron Ed，2023，9（6）：321-332．

[48] 王冠乔，陈波波，王宏煜，等. 全膝关节置换术中血液管理的研究进展[J/OL]. 中华关节外科杂志（电子版），2025，19（5）：622-629．

[49] Wang GQ， Chen BB， Wang HY，et al. Progress of blood management in total knee arthroplasty[J/OL]. Chin J Jt Surg Electron Ed，2025，19（5）：622-629．

[50] White CIV， Eichinger J， Friedman R. Minimizing blood loss and transfusions in total knee arthroplasty[J]. J Knee Surg，2018，31（7）：594-599．

[51] Sassoon A， Nam D， Jackups R，et al. Tranexamic acid：optimal blood loss management in surface replacement arthroplasty[J]. Bone Joint J，2016，98-B（2）：173-178．

[52] Chan NC， Siegal D， Lauw MN，et al. A systematic review of contemporary trials of anticoagulants in orthopaedic thromboprophylaxis：suggestions for a radical reappraisal[J]. J Thromb Thrombolysis，2015，40（2）：231-239．

[53] Liu YK， Ai JS， Teng X，et al. Risk factor analysis and establishment of a nomogram model to predict blood loss during total knee arthroplasty[J]. BMC Musculoskelet Disord，2024，25（1）：459．

[54] Sehat K， Evans R， Newman J. How much blood is really lost in total knee arthroplasty? Correct blood loss management should take hidden loss into account[J]. Knee，2000，7（3）：151-155．

[55] Amaral FC， Baptista-Silva JC， Nakano LC，et al. Pharmacological interventions for preventing venous thromboembolism in people undergoing bariatric surgery[J]. Cochrane Database Syst Rev，2022，11（11）：CD013683．

[56] Harris AB， Badin D， Hegde V，et al. Preoperative Anemia is an independent risk factor for increased complications and mortalities after total knee arthroplasty regardless of postoperative transfusions[J]. J Arthroplasty，2023，38（7 ）：S177-S181．

[57] Li AN， Zhang Y， Zhang H，et al. The role of routine laboratory tests after unilateral total knee arthroplasty[J]. BMC Musculoskelet Disord，2022，23（1）：564．

[58] Hoiland RL， Tremblay JC， Stacey BS，et al. Acute reductions in haematocrit increase flow-mediated dilatation independent of resting nitric oxide bioavailability in humans[J]. J Physiol，2020，598（19）：4225-4236．

[59] Pyke KE， Tschakovsky ME. The relationship between shear stress and flow-mediated dilatation：implications for the assessment of endothelial function[J]. J Physiol，2005，568（Pt 2）：357-369．

[60] Wu EB， Hung KC， Juang SE，et al. Are risk factors for postoperative significant hemorrhage following total knee arthroplasty potentially modifiable? A retrospective cohort study[J]. J Pers Med，2022，12（3）：434．

[61] Rankin D， Zuleta-Alarcon A， Soghomonyan S，et al. Massive blood loss in elective spinal and orthopedic surgery：retrospective review of intraoperative transfusion strategy[J]. J Clin Anesth，2017，37：69-73．

[62] Xiong XJ， Cheng B. Preoperative risk factors for deep vein thrombosis in knee osteoarthritis patients undergoing total knee arthroplasty[J]. J Orthop Sci，2023，28（1）：180-187．

[63] DiIorio TM， Burkholder JD， Good RP，et al. Platelet-rich plasma does not reduce blood loss or pain or improve range of motion after TKA[J]. Clin Orthop Relat Res，2012，470（1）：138-143．

[64] Wang Y， Xie JW， Pei FX. Plasma D-dimer and FDP are promising biomarkers to predict perioperative fibrinolysis and bleeding following primary total joint arthroplasty：a STROBE compliant article[J]. Medicine，2021，100（20）：e26058．

[65] Xie JW， Ma J， Yao H，et al. Multiple boluses of intravenous tranexamic acid to reduce hidden blood loss after primary total knee arthroplasty without tourniquet：a randomized clinical trial[J]. J Arthroplasty，2016，31（11）：2458-2464．

[66] 马琪敏，王玉松，侯文佳，等. 烧伤相关凝血功能障碍研究现状与发展的可视化分析[J]. 中华烧伤与创面修复杂志，2023（4）：356-363．

[67] Ma QM， Wang YS， Hou WJ，et al. Visual analysis of the current research status and development of burn-related coagulation dysfunction[J]. Chin J Burns Wounds，2023（4）：356-363．

[68] Huang GP， Jia XF， Xiang Z，et al. Tranexamic acid reduces hidden blood loss in patients undergoing total knee arthroplasty：a comparative study and meta-analysis[J]. Med Sci Monit，2016，22：797-802．

[69] Liu D，Fracs， Dan M，et al. Blood management strategies in total knee arthroplasty[J]. Knee Surg Relat Res，2016，28（3）：179-187．

[70] Donat F， Duret JP， Santoni A，et al. The pharmacokinetics of fondaparinux sodium in healthy volunteers[J]. Clin Pharmacokinet，2002，41（2）：1-9．

[71] Han JC， Zhang XY， Mu SY，et al. Tourniquet application in primary total knee arthroplasty for osteoarthritis：a systematic review and meta-analysis of randomized controlled trials[J]. Front Surg，2023，9：994795．

基金资助

重庆市科卫联合资助项目（编号：#2024MSXM007）

重庆市自然科学基金重点资助项目(CSTB2024NSCQ-KJFZZDX0024)

重庆医科大学附属第一医院学科登峰计划临床科研重大资助项目(cyyy⁃xkdfjh⁃lcyj⁃202304)

重庆医科大学第一临床学院院级资助项目(CYYY-XKDFJH-JGXM-202402)