神经网预测股骨颈骨折术后并发症的价值

作者：韩春霞; 郑嘉祺; 王焕; 徐凌霄; 刘俊; 艾自胜

来源：同济大学学报(医学版), 2022, 1-7.

• 股骨颈骨折
• 股骨头坏死
• 神经网络
• 预后

目的 应用神经网络建立股骨颈骨折术后股骨头坏死预测模型,并与Logistic回归预测模型进行比较,探讨其临床应用价值。方法 收集了2013年3月—2017年1月在上海市3家医院行内固定治疗的378例新鲜股骨颈骨折患者,按4∶1划分为训练集和测试集,使用SPSS 20.0分别建立Logistic回归模型、MLP神经网络模型以及RBF神经网络模型,比较3种模型的预测性能。结果 多因素分析结果显示,VAS评分、Garden分型、完全负重时间、受伤至手术时长、BMI、术后错位程度、取不取内固定、Charlson合并症指数(charlson comorbidity index, CCI)均与股骨颈骨折术后股骨头坏死预后相关。MLP神经网络模型训练集和测试集的AUC为0.940、0.923;Logistic回归模型训练集和测试集的AUC为0.850、0.834;RBF神经网络模型训练集和测试集的AUC为0.809、0.788。所有预测变量中,变量重要性排名依次为VAS评分、Garden分型、CCI、BMI、完全负重时间、取不取内固定、受伤至手术时长、术后错位程度。结论 MLP神经网络在预测股骨颈骨折术后股骨头坏死方面的预测效能高于Logistic回归,具有较好的应用前景。

• 单位
  同济大学