背景随着全膝关节置换手术(TKA)在临床上普及与推广,对于终末期膝关节骨性关节炎social medicine(KOA)患者而言,其是目前为止最有效的治疗方式。但是手术相关或其他因素引起的并发症也随之增加,导致近年来患者出院后30天内非计划再入院率有所提升。非计划再入院不仅影响住院患者的身心健康与经济水平,还会增加住院治疗费用与社会医疗资源的紧张,同时也是国际通用的医院医疗质量监测指标之一。目前关于导致全膝关节置换患者出院后30天内非计划再入院的影响因素尚未得到共识,因此学术界对于影响患者非计划再入院的因素尚存在争议。目的采取回顾性研究方式,探索并筛选出因膝关节骨性关节炎行全膝关节置换术的患者出院后30天内非计划再入院的危险因素,并构建临床预测模型。通过为临床医生提供一个较为可靠的非计划再入院风险预测模型,以期为及时处理再入院的危险因素提供一定的参考依据。方法回顾性收集2020年1月-2022年4月在本院因膝关节骨性关节炎行全膝关节置换术的患者,根据患者出院后30天内是否再入院的情况,收集到出院后30天内非计划再入院的全膝关节置换患者47例,同时纳入同期行全膝关节置换出院后30天内未发生非计划再入院患者872例为对照组,随访时间截止2022年8月。统计分析并比较两组患者的身体质量指数(BMI)、性别、年龄构成、民族、支付类型、文化程度、基础疾病史、烟酒不良嗜好等基线资料。根据患者术前情况,收集美国麻醉医师协会(ASA)分级、年龄矫正后的查尔森合并症指数(ACCI)、术前实验室指标(血红蛋白、白细胞、C反应蛋白、白蛋白、D-二聚体),麻醉方式等资料;根据患者术中情况,收集手术时间、术中出血量、是否输血等资料;根据患者术后情况,收集出院去向、术后第一天的实验室指标(血红蛋白、白细胞、C反应蛋白、白蛋白、D-二聚体)与住院时间等资料。将上述所有可能引起出院后30天内非计划再入院的相关因素首先进行单因素数据分析,将具有统计学意义的因素纳入多元非条件Logistic线性回归分析,筛出影响非计划再入院的危险因素。最终使用R软件将上述危险因素纳入并构建临床预测模型用来评估与预测全膝关节置换患者出院后30天内非计划再入院的风险概率。结果本研究发现非计划再入院的原因包括28例手术切口愈合不良,7例假体周围感染,5例关节僵硬,3例手术切口感染,3例术后假体周围疼痛,1例房颤。单因素数据分析显示两组患者数据在民族、基础疾病史、获悉更多烟酒不良嗜好、是否输血以及术前与术后第一天实验室指标(血红蛋白、白细胞、C反应蛋白、白蛋白、D-二聚体)等方面,差异无统计学意义(P>0.05)。而在BMI、年龄构成、性别、文化程度、支付类型、住院时间、ASA分级、ACCI、麻醉方式、手术时间、术中出血量以及出院去向等方面,两组患者单因素分析显示,差异有统计学意义(P<0.05)。将上述单因素数据分析显示具有统计学意义的变量纳入多元非条件Logistic线性回归分析,结果发现年龄、BMI、文化程度、支付类型、ACCI、手术时间、术中出血量以及出院去向与TKA患者出院后30天内非计划再入院存在明显相关性,差异具有统计学意义(P<0.05)。根据非条件Logistic线性回归分析得出具有统计学差异的危险因素,通过R软件构建列线图风险预测模型。ROC曲线用来预测模型的精准程度,ROC曲线下面积为0.834,表明本次临床预测模型具有良好的预测性能。同时采用校准曲线用于评价模型预测效能。结果显示预测风险曲线与理想曲线拟合均较好,预测值同实测值基本一致。采用C-index来评价校准曲线的效果,结果显示C-index为0.83(0.78～0.89),校正C-index为0.78,这表明该列线图模型具有良好的预测能力。结论年龄、BMI、文化程度、支付类型、ACCI、手术时间、术中出血量以及出院去向均为全膝关节置换患者出院后30天内非计划再入院的独立危险因素。本研究构建的列线图对于TKA患者出院后30天内发生非计划再入院风险概率具有良好的预测效能,为临床医生及时处理再入院的危险因素提供一定的参考依据。但是,GSK1349572这些风险因素依然需要不断完善的研究设计条件和前瞻性、多中心、大样本的研究来进一步阐明。