PubMed · The Journal of Arthroplasty· Ayomide Michael Ade-Conde·· 2026-04-17
机器学习模型基于术前患者因素预测初次全髋关节置换术后长期疼痛严重程度（回顾性二级分析，证据等级III）
Machine Learning Using Preoperative Patient Factors Can Predict the Severity of Pain Following Primary Total Hip Arthroplasty.
AI 导读
一项对2000至2011年间513例初次单侧全髋关节置换术（THA）患者的二级分析开发并验证了预测术后3年和5年疼痛评分的机器学习模型。13个模型中非线性方法表现最佳，CatBoost均方误差在T3为2.70、T5为4.11，疼痛严重程度分类准确率90.1%；年龄、BMI、腰/颈疾病史及WOMAC和ICOAP部分条目为关键预测因子。作者指出模型尚需外部验证，才可能用于识别持续疼痛高风险患者。
来源：PubMed · The Journal of Arthroplasty · pubmed.ncbi.nlm.nih.gov