基于超声评分、MRI评分以及血清TGF-β1、CatD水平构建膝关节骨关节炎进展预测模型

摘要

目的 基于超声评分、磁共振成像（MRI）评分及血清转化生长因子β1(TGF-β1)、组织蛋白酶D(Cat D)水平构建膝关节骨关节炎（KOA）病情进展预测模型。方法 回顾性分析2022年10月至2024年6月我院收治的270例KOA患者的临床资料，按照7∶3的比例随机分为建模集（189例）和验证集（81例），根据病情进展程度将建模集患者分为轻中度组和重度组。采用多因素logistic回归分析筛选KOA患者病情进展的影响因素，并使用R语言构建预测模型。结果 多因素logistic回归分析结果显示，体重指数、膝关节损伤史、超声评分、WORMS评分、TGF-β1、Cat D均为KOA患者病情进展的影响因素（P<0.05）。列线图模型在建模集和验证集中预测患者发生病情进展的曲线下面积分别为0.889和0.860。建模集和验证集中，校准曲线显示，模型的预测概率与实际概率具有良好的一致性。结论 本研究构建的KOA病情进展预测模型有助于临床识别高风险患者，可为临床病情评估提供参考。

关键词

超声评分 / 磁共振成像 / 膝关节骨关节炎