基于机器学习模型术前预测前交叉韧带重建术后临床改善不足
简介
本研究开发并验证了机器学习模型，用于术前预测前交叉韧带重建术后临床改善不足的风险。模型整合了患者人口统计学、损伤特征、术前功能评分及影像学参数。关键发现显示，模型能有效识别高风险患者，预测效能优于传统临床评分。其临床意义在于辅助外科医生进行更精准的术前规划、患者筛选及个性化康复方案制定，以优化手术效果。
关键词
Anterior cruciate ligament reconstruction
Machine learning
Minimal clinically important difference
Preoperative prediction