高齢者整形外科手術における90日合併症予測モデルの開発と検証：多施設共同前向き研究

科学分野:

• 老年医学
• 整形外科
• ヘルスインフォマティクス
• 予測モデリング

背景:

• 高齢化に伴い、高齢者整形外科手術の需要が増加しています。
• 高齢の外科患者における術後合併症の発生率が増加しています。
• 高齢者のための術前リスク評価ツールの改善が必要です。

研究 の 目的:

• 高齢者整形外科手術患者の術後合併症の予測モデルを構築すること。
• リスク予測のための老年学的包括的評価データと外科的リスク因子を利用すること。
• 高齢者の術後3か月以内の合併症リスクを評価すること。

主な方法:

• 7:3のトレーニング/内部検証分割による前向きコホート研究。
• LASSO回帰を用いた変数選択。
• ロジスティック回帰によるモデル開発。
• 4つの追加センターでの外部検証。
• AUC、キャリブレーションプロット、および決定曲線分析（DCA）によるパフォーマンス評価。

主要な成果:

• モデルには、脆弱性、栄養、ADL、麻酔、手術の複雑さ、手術時間の6つの主要な変数が含まれています。
• ノモグラムモデルは、AUC 0.816（トレーニング）、0.791（内部検証）、および0.789（外部検証）を達成しました。
• キャリブレーションプロットとDCAは、すべてのデータセットで良好な予測パフォーマンスを確認しました。

結論:

• 開発された予測モデルは、高齢の整形外科手術患者における短期術後合併症のリスクを効果的に特定します。
• このモデルは、術前のリスク層別化と患者管理の強化をサポートします。
• この予測ツールの適用を通じて、臨床的意思決定と患者の転帰の改善が期待されます。