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下肢关节置换术后预测持续使用阿片类药物的机器学习方法
摘要背景本研究的目的是为下肢关节置换术后持续使用阿片类药物使用的预测模型，并确定集合学习和超采样技术是否可以改善模型性能。我们比较了各种预测模型，以识别持续的术后阿片类药物使用，使用各种术前，术中和术后数据，包括手术程序，患者人口统计学/特征，过去的手术病史，阿片类药物使用历史，使用历史，经历了，合并症，生活方式，生活方式，生活方式，Anthesia详细信息和邮政课程。评估了六个分类模型：逻辑回归，随机森林分类器，简单喂养神经网络，平衡的随机森林分类器，平衡的装袋分类器和支持向量分类器。表现。重复分层的k-折叠交叉验证是为了计算接收器操作特性曲线（AUC）下的F1分数和面积。结果有1042例患者接受了膝关节或髋关节置换术，其中242例（23.2％）报告了持续使用的阿片类药物。没有SMOTE，逻辑回归模型的F1得分为0.47，AUC为0.79。所有合奏方法的性能都更好，平衡的包装分类器的F1得分为0.80，AUC为0.94。SMOTE基于F1分数的所有模型的性能提高了。具体来说，平衡袋分类器的性能提高到F1分数为0.84，AUC为0.96。在平衡装袋模型中最重要的特征是术后第1天使用阿片类药物，体重指数，年龄，术前阿片类药物，出院时处方的阿片类药物和住院时间。结论集合学习可以极大地改善持续使用阿片类药物的预测模型。对高危患者的准确和早期鉴定可以在临床决策和通过个性化干预措施的早期优化中发挥作用。
髋关节置换术治疗晚期骨坏死
摘要：晚期（塌陷后）股骨头坏死的手术治疗存在争议。在这些情况下，关节保留手术的效果不佳。晚期疾病有几种关节置换术选择。由于髋臼软骨逐渐退化，半关节置换术和半关节置换术的临床效果难以预测。全髋关节置换术可能与股骨头的进一步血管损伤和植入物的早期失败有关。采用金属-传统聚乙烯轴承表面的全髋关节置换术一直是黄金标准，但由于磨损和骨溶解，年轻活跃患者的植入物存活率有限。较新的替代轴承表面可能具有更好的磨损特性，但它们的耐用性必须在长期研究中得到证实。关键词：髋关节置换术、晚期骨坏死、植入物选择、结果、并发症
金属超敏反应患者的肩关节置换术
背景：金属超敏反应的体内影响仍然是一个很多争论的话题。在这场辩论的核心中，尽管仍然激烈争夺金属超敏反应与功能不佳或失败植入物之间的联系。在髋关节和膝关节置换术文献中，有关于此主题的多项研究，但是这种经验对肩部置换术的适用性尚不清楚。尽管金属超敏反应影响肩关节置换术患者的频率仍然不确定，但许多病例报告已将金属植入物作为局部和全身过敏反应的来源。我们建议对具有金属超敏反应史的患者进行谨慎的方法，包括对所有接受肩关节置换术的患者的可疑金属超敏反应的仔细评估。如果可以使用，我们建议使用金属超明性患者的金属植入物中的镍含量低至镍含量。鉴于肩关节置换术的总数较大，数量的数量以及具有已知或疑似金属过敏性的人群的高比例，该综述旨在指导和教育肩部外科医生对该患者人群的评估和治疗，并指出缺乏证据建议的领域。证据级别：叙事评论。2015年肩膀和肘部手术委员会董事会。