髋关节连接大腿骨和骨盆，由股骨头与髋臼组成。髋部骨折是指髋关节附近的骨骼结构出现断裂或破裂，涉及股骨头、髋臼或骨盆其他部位 ^[1]。髋部骨折通常由高速车祸、摔倒或跌落等严重外力作用引起，常见于老年人。全髋关节置换术（total hip arthroplasty，THA）是一种临床常用于治疗髋关节严重疾病或骨折后功能丧失的外科手术，虽然疗效显著，但术后并发症风险较高 ^[2]。

髋关节脱位是 THA 患者的常见并发症，术中及术后均可发生。有研究结果显示，THA 患者术后髋关节脱位率较高 ^[3]。THA 患者术后一旦发生髋关节脱位，不仅严重影响康复，还会引起其他严重并发症，增加患者的致残、病死率，严重影响患者的身心健康 ^[4]。目前，已有许多学者对 THA 患者术中、术后的护理措施进行研究 ^[5]，但关于 THA 患者术后发生髋关节脱位风险因素的研究报道较少。基于此，本研究分析 THA 患者术后发生髋关节脱位的风险，并基于列线图构建髋关节脱位的预测模型，为临床早期预测、预防及治疗髋关节脱位提供理论基础，现报道如下。

1  资料与方法

1.1  样本量估算

根据多因素分析的样本量估算原则 ^[6]，样本量应为变量个数的 5 ~10 倍。本研究变量共 15 项，考虑 20% 的样本流失，样本量估算值为 90 ~180 例，最终纳入研究对象 180 例。

1.2  一般资料

选取 2022 年 1 月至 2023 年 11 月我院收治的180 例 THA 患者作为研究对象，根据患者术后是否发生髋关节脱位，将其分为脱位组与未脱位组。本研究经医院医学伦理委员会批准。

纳入标准：年龄≥ 18 岁；病历资料与术后随访资料完整；符合《老年髋部骨折诊疗专家共识（2017）》^[7] 中髋部骨折的诊断标准；首次确诊髋部骨折且接受 THA 治疗；美国麻醉医师协会（American Society of Anesthesiologists，ASA）分级为Ⅰ ~ Ⅲ级；具备良好的沟通能力，对本研究知情同意。排除标准：合并先天性心脏病；重要内脏功能不全；意识不清或认知不全；伴全身感染性疾病；合并其他类型骨折；肢体偏瘫；不遵医嘱。

1.3  方法

1.3.1  髋关节脱位的诊断

所有患者 THA 术后随访 3 个月，统计髋关节脱位的发生情况。采用 SIEMENS Collimater ALO1C Ⅱ型 X 线机对髋关节脱位进行诊断：协助患者取仰卧位，身体正中面向拍片台中线，保持双腿直立且足向内倾，脚趾内侧转动 20°，使中心线与两股骨连线中心对齐，拍摄髋关节正位片。由 1 名骨科主治医师及 2 名影像学专科医师共同阅览患者的髋关节正位片并给出统一结论。

1.3.2  资料收集

采用我院病历系统收集所有患者的临床资料，包括患者性别（男、女）、年龄、体质量指数（body mass index，BMI）、骨折部位（转子下、股骨颈、股骨粗隆间）、术中失血量、手术时间、是否合并基础疾病（糖尿病、高血压、高脂血症）、有无髋关节手术史、假体直径（≤ 30 mm、> 30 mm）、假体放置位置（根据影像学数据计算假体的外展角、前倾角、旋转中心位置及下肢长度等参数，并与术前预设的安全区范围进行比较；分为安全区内和安全区外）、术后体位控制（患者严格遵守体位控制指导，并接受医护人员的有效监督和调整，为体位控制严格，反之为不严格）、手术入路（后外侧、前外侧）及住院时间。

1.4  观察指标

以单因素和多因素 Logistic 回归分析 THA 患者术后发生髋关节脱位的危险因素，并以此构建THA 患者术后发生髋关节脱位的列线图模型。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线评估预测模型的区分度，采用 Hosmer-Lemeshow 拟合优度法评估预测模型的校准度，采用临床决策曲线（decision curve analysis，DCA）评估预测模型的临床适用度。

1.5  统计学处理

采用 SPSS 21.0 统计软件进行数据分析。计量资料以 x ±s 表示，采用 t 检验。计数资料以率表示，采用 χ² 检验。P< 0.05 为差异有统计学意义。采用 Rstudio 4.2.1 统计软件构建 THA 患者术后发生髋关节脱位的列线图模型，使用 Hosmer-Lemeshow拟合优度法验证预测模型的校准度，P 值越大（P> 0.05）表明校准度越优。

2  结果

2.1  THA 患者术后发生髋关节脱位的情况

180 例 THA 患者中 28 例术后发生髋关节脱位，发生率为 15.56%（28/180）。

2.2  THA 患者术后发生髋关节脱位的单因素分析

单因素分析结果显示， 脱位组与未脱位组的年龄、髋关节手术史、假体直径、假体放置位置、术后体位控制及手术入路差异有统计学意义（P< 0.05），见表 1。

表 1 THA 患者术后发生髋关节脱位的单因素分析

注：THA 为全髋关节置换术，BMI 为体质量指数

2.3  THA 患者术后发生髋关节脱位的多因素分析

将髋关节脱位发生情况作为因变量（脱位 =1，未脱位 =0）， 以 表1中差异有统计学意义的变量作为自变量（赋值情况见表 2），进行多因素Logistic 回归分析。结果显示，年龄大、有髋关节手术史、假体放置安全区外、术后体位控制不严格及后外侧入路均是 THA 患者术后发生髋关节脱位的危险因素（P< 0.05），见表 3。

表 2 自变量赋值情况

表 3 THA 患者术后发生髋关节脱位的多因素分析

注：THA 为全髋关节置换术

2.4  构建 THA 患者术后发生髋关节脱位的预测模型

将年龄、有无髋关节手术史、假体放置位置、术后体位控制及手术入路数据导入 Rstudio 4.2.1 软件，构建 THA 患者术后发生髋关节脱位的预测模型，见图 1。

注：THA 为全髋关节置换术

图 1  THA 患者术后发生髋关节脱位的预测模型

2.4.1  预测模型的区分度

ROC 分析结果显示，模型预测 THA 患者术后发生髋关节脱位的曲线下面积（areas under curve，AUC）为 0.895（95%CI 为 0.823 ~ 0.968），最佳灵敏度为 0.750，特异度为 0.901，提示预测模型能够较好区分 THA 患者术后发生髋关节脱位的风险，见图 2。

注：THA 为全髋关节置换术，ROC 为受试者工作特征

图 2 模型预测 THA 患者术后发生髋关节脱位的 ROC 曲线

2.4.2  预测模型的校准度

采用 Hosmer-Lemeshow 拟合优度法验证预测模型的校准度，得到 χ² = 14.189，P= 0.077，提示模型的预测值与实际值之间无显著差异，模型校准度较高，见图 3。

图 3 预测模型的校正曲线

2.4.3  预测模型的临床适用度

DCA 分析结果显示，在预测概率阈值 0.10~1.00，预测模型的临床适用度较好，见图 4。

注：DCA 为临床决策曲线；ALL 为全部进行治疗，None 为全部不进行治疗，Nomogram model 为列线图模型

图 4 预测模型的 DCA

3  讨论

关节脱位是指关节中的骨头脱离正常位置，通常由外力作用或关节结构异常导致 ^[8]。关节脱位可发生于任何关节，常见的包括肩关节、肘关节、髋关节、膝关节和踝关节等 ^[9]。THA 患者术中及术后常出现髋关节脱位，且术后脱位率高达 32.56%^[10]。髋关节脱位是指股骨和骨盆之间的关节失去正常位置，发生错位，即球状的股骨头从骨盆杯状髋臼中脱出。髋关节脱位可引起剧烈的疼痛、关节周围肌肉紧张和肿胀及失去关节的正常运动功能，导致患者无法站立或行走，并可能导致髋部畸形，严重影响 THA 患者的预后 ^[11]。目前，国内关于 THA 患者术后髋关节脱位危险因素的报道较少，同时缺少相应的模型辅助临床预测。

本研究通过对 180 例行 THA 治疗的髋部骨折患者进行 3 个月的随访，发现 28 例患者术后发生髋关节脱位，发生率为 15.56%。单因素分析结果显示，脱位组与未脱位组的年龄、髋关节手术史、假体直径、假体放置位置、术后体位控制及手术入路差异有统计学意义（P<0.05）；多因素 Logistic 回归分析结果显示，年龄大、有髋关节手术史、假体放置安全区外、术后体位控制不严格及后外侧入路均是THA 患者术后发生髋关节脱位的危险因素（OR>1，P<0.05）。分析原因如下。（1）年龄大：随着患者年龄的增加，其肌肉力量随之下降，关节周边的软组织相对松弛，术后手术部位及周围软组织极易发生张力失衡，降低关节稳定性，从而增加髋关节脱位的风险 ^[12]。（2）有髋关节手术史：髋关节手术导致患者关节周围软组织松弛，形成较多的瘢痕组织，从而降低关节的稳定性 ^[13]；此外，髋关节术后外展肌群的肌力减弱，影响髋关节的稳定性，从而增加术后发生髋关节脱位的风险 ^[14-15]。（3） 假体放置安全区外：假体未按术前规划放置在预设的安全区内，可能导致关节稳定性下降，使关节更容易在日常活动中脱位 ^[16-17]。（4）术后体位控制不严格：术后体位控制对患者术后髋关节脱位的影响也十分重要，听从医嘱严格控制正确体位可帮助维持假体的稳定性，减少脱位的风险。THA 患者术后体位控制措施如下：术后第 1 天，患者应保持半卧位，屈髋不超过90°，以减少髋关节的压力和避免脱位；术后应避免患肢内旋、内收超过中线、屈髋超过 90°等不利体位，以免增加脱位风险；翻身时应保持髋关节和膝部在同一水平面上，直线向健侧翻身，避免髋关节内收、内旋；床上平卧时，应使用外展垫枕，患肢保持外展中立位，两腿间可放置软枕，以维持正确的髋关节位置。有研究显示，THA 术后患者若体位控制不当，易引起髋关节脱位、血栓或褥疮等并发症 ^[18]。后外侧入路：后外侧是髋关节手术的常用入路方式，髋关节后外侧部位切口可较好地暴露髋关节，方便手术操作；但后外侧入路术中需切除髋关节外旋肌肉甚至部分臀中肌，导致髋关节脱位的风险增高 ^[19]。林永飞等 ^[20] 的研究结果显示，后外侧入路、假体直径≤ 30 mm、假体放置安全区外、髋关节手术史及术后体位控制不严格的高龄患者是 THA 术后髋关节脱位的高危人群。本研究结论与其相似。

列线图是一种新型预测方法，其基于多因素Logistic 回归分析结果，将多个预测变量整合，通过带有刻度的线段判断风险评分 ^[21]。该模型的主要组成部分包括预测变量、相应的变量评分及预测事件发生风险的概率。列线图模型表示了各预测变量间的相互关系，预测结果的读取方便简单，可对每例患者进行风险评估，且预测结果具有准确性和针对性 ^[18]。本研究基于列线图构建 THA 患者术后发生髋关节脱位的预测模型，模型的 AUC 为0.895（95%CI为 0.823~0.968），最佳灵敏度为 0.750，特异度为 0.901，提示该模型能够较好区分 THA 患者术后发生髋关节脱位的风险；Hosmer - Lemeshow拟合优度法检验结果显示，模型的校准度较好（P= 0.077）；DCA 分析结果显示，模型的临床适用度较好。

综上所述，年龄大、有髋关节手术史、假体放置安全区外、术后体位控制不严格及后外侧入路均是 THA 患者术后发生髋关节脱位的危险因素；基于列线图构建的预测模型区分度、校准度及临床适用度均较好，可准确预测 THA 患者术后发生髋关节脱位的风险。临床医护人员可参照该模型对患者进行评估，尽早识别易发生髋关节脱位的患者并采取针对性干预措施，保证治疗效果。但本研究仍存在一定的缺陷，如研究仅限于单中心、样本数量少、缺乏代表性和可信度，因此还需进一步开展多中心研究、扩大样本量，进一步考证 THA 患者术后发生髋关节脱位预测模型的价值。

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