摘要
骨质疏松性椎体压缩骨折(osteoporotic vertebral compression fractures,OVCFs)是由于原发性骨质疏松症导致椎体骨密度和骨质量下降,骨强度减低,在轻微外伤甚至没有明显外伤的情况下即发生的压缩骨折[1]。椎体强化术在缓解OVCFs症状方面已取得较为满意的疗效,但术后并发症的发生仍然不可忽视,常见的术后并发症包括术后残余腰背痛、骨水泥渗漏和再发椎体骨折,这些并发症严重影响患者的生活质量[2~4]。因此,如何识别并预防并发症的发生,成为亟待解决的问题。为此,许多学者展开了研究,开发了多种预测模型,以期更好地评估并发症风险。在这些模型中,既有基于Logistic回归和Lasso回归的经典预测模型,也有近年来随着人工智能技术发展而兴起的机器学习算法预测模型。这些模型各有特点,共同为医疗决策提供了有力的支持。笔者对OVCFs椎体强化术后常见并发症的预测模型进行归纳总结,旨在为临床工作者提供有关预防并发症的参考思路,以建立更符合临床实际的预测模型。
出处
《中国脊柱脊髓杂志》
北大核心
2025年第2期209-213,共5页
Chinese Journal of Spine and Spinal Cord
基金
国家自然科学基金地区基金项目(编号82260449)
云南省内分泌代谢疾病临床医学中心子课题(YWLCYXZXXYS-20221005)。
