2.1   参与者数量分析   研究共纳入患者365例，分为2组，所有患者平均随访时间16个月(范围为14-20个月)，全部进入结果分析。
2.2   两组患者基线资料比较   纳入365例腰椎间盘突出症接受PELD治疗的患者，平均年龄为48.64岁；其中有33例患者在接受PELD手术后复发腰椎间盘突出症，发生率为9.0%。两组患者的临床数据和相关危险因素的比较见表1。



2.3   LASSO回归分析结果    LOSSA回归分析被用来估计复发性腰椎间盘突出症中每个风险因素的系数。复发性腰椎间盘突出症被作为因变量。14个预测变量，包括性别、年龄、体质量指数、术前目测类比评分、髓核突出位置、手术节段、病程、Modic改变、Pfirrmann分级、吸烟史、饮酒史、糖尿病病史、高血压病史和高强度体力劳动史，被纳入LASSO回归模型，以选择与PELD术后复发性腰椎间盘突出症相关的预测因子。当lambda为0.009 883 813时，表明该模型在危险因素为6个的情况下获得了最好的性能，见图1。年龄、手术节段、Modic改变、Pfirrmann分级、吸烟史和高强度体力劳动史都被纳入在预测模型中。

多因素逻辑回归分析显示，年龄、手术节段、Modic改变、Pfirrmann分级、吸烟史和高强度体力劳动史是PELD术后复发性腰椎间盘突出症的独立预测因素，见表2。



2.4   预测模型的建立与验证结果   使用增强Bootstrap验证法进行内部验证。经过1 000次增强Bootstrap验证，绘制了预后模型校准曲线。曲线显示，模型的表观曲线与偏差校正后的曲线拟合良好，表明预测模型的吻合度很高，见图2A。经过1 000次Bootstrap重抽样，预后模型的AUC为0.905，95%置信区间为(0.860-0.958)，证明该模型的判别能力很好，见图2B。



2.5   预测模型的可视化   根据LASSO回归分析的结果，使用R软件将预测模型可视化，以预测PLED术后复发性腰椎间盘突出症的风险，见图3。



2.6   预测模型的临床效用   DCA曲线所示，0.05-0.82的阈值具有最大的临床净收益，见图4A。临床影响曲线也表明，在阈值概率范围内，预期的复发患者总是多于实际的复发患者，见图4B。

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经皮内窥镜腰椎间盘切除术 (percutaneous endoscopic lumbar discectomy，PELD) 是一种微创脊柱手术，与传统的开放手术相比，该术式可以通过非常小的皮肤切口切除突出的椎间盘，具有创伤小、出血量少、康复快和减少相邻节段退变风险等优点[1–4]。目前，PELD已经成为治疗腰椎间盘突出症的常规微创手术方式[5]。然而，少数患者因为复发性腰椎间盘突出症而对术后疗效不甚满意[6]。复发性腰椎间盘突出症被定义为初次椎间盘切除术后相同节段的椎间盘突出，且复发间隔超过 6个月[7]。既往研究显示，术后复发性腰椎间盘突出症的发生率为3%-11% 不等，这使得复发性腰椎间盘突出症成为了脊柱外科医生亟待解决的重要问题[8-11]。以往的回顾性研究报道了几种可能的风险因素，包括年龄、性别、体质量指数、糖尿病、吸烟史、椎间盘炎和椎间盘退变程度等[8，12-14]。因此，通过结合患者临床与影像学资料构建一个有效的预测模型来预测复发性腰椎间盘突出症发生概率，对患者进行个体化治疗将具有临床价值。这项回顾性研究分析了PELD患者的临床与影像学资料，通过最小绝对收缩率和选择运算符(least absolute shrinkage and selection operator，LASSO)回归来选择术后复发性腰椎间盘突出症的预测因子。使用被纳入的预测因子建立并验证了一个预测模型，以期在早期识别复发性腰椎间盘突出症的高危人群，为后续的临床治疗提供科学依据。
中国组织工程研究杂志出版内容重点：人工关节；骨植入物；脊柱；骨折；内固定；数字化骨科；组织工程

1.1   设计   建立并验证PELD后复发风险的预测模型。分组对照观察，组间比较采用Mann-Whitney U检验，计数资料组间比较采用χ2检验，使用R ®(4.0.3版)建立并验证预测模型。
1.2   时间及地点   通过对徐州医科大学附属医院脊柱外科的住院病历进行回顾性分析，收集了2017-01-01/2020-01-01期间诊断为腰椎间盘突出症并接受PELD治疗的452例患者的临床数据。
1.3   对象

纳入标准：①根据临床表现和影像学特征诊断为单一节段腰椎间盘突出症的患者；②有完整的影像学资料，包括X射线片、CT和MRI；③无手术禁忌证且有明显的手术指征的患者；④术后随访时间> 1年。

排除标准：①接受过开放性腰椎手术的患者；②有严重肝肾功能障碍、凝血功能障碍或精神障碍者；③由于腰椎不稳定、腰椎滑脱症或先天性脊柱侧弯引起的腰椎间盘突出症患者；④临床资料不全或在随访期间失联的患者。

最终纳入了365例患者用于构建预测模型。所有的手术都是由同一组经验丰富的主任医师完成的。所有患者都被告知手术内容并签署了《手术知情同意书》。

该临床研究的实施符合《赫尔辛基宣言》和徐州医科大学附属医院的相关伦理要求。
1.4   方法   
1.4.1   资料收集   使用徐州医科大学附属医院病历系统与影像归档和通信系统(Picture Archiving and Communication Systems，PACS)回顾性地收集了患者的基本信息、影像学资料和随访情况。具体包括性别、年龄、体质量指数、术前目测类比(VAS)评分、髓核突出位置、手术节段、病程、Modic改变、Pfirrmann分级、吸烟史、饮酒史、糖尿病病史、高血压病史和高强度体力劳动史等。高强度体力劳动史定义为患者从事体力劳动强度分级(GB 3869-1997)大于Ⅲ级的工作。 
1.4.2   患者分组   根据PELD手术后是否复发腰椎间盘突出症分为复发组和未复发组。复发性腰椎间盘突出症主要通过临床表现和影像学资料进行诊断。
1.5   主要观察指标   ①两组患者基线资料比较；②LASSO回归分析结果；③预测模型的建立与验证结果；④预测PELD术后复发性腰椎间盘突出症的列线图；⑤预测模型的临床效用。
1.6   统计学分析   采用SPSS 26.0软件进行统计分析，计量资料以x±s表示，组间比较采用Mann-Whitney U检验。计数资料组间比较采用χ2检验。P < 0.05被认为差异有显著性意义。

使用R ®(4.0.3版)建立并验证预测模型。LASSO回归也称套索回归，是通过缩小回归系数来选择预测变量，使均值(或似然函数)残差平方和加上λ倍的回归系数的绝对值最小。LASSO回归可以通过调整惩罚系数λ来过滤变量，λ越大，模型的惩罚越强。由于它可以避免过度拟合的问题，所以它经常被用来处理具有多重协整的数据。

在LASSO回归分析筛选出预测因子的基础上，建立预测模型。使用1 000次增强Bootsrap法验证，绘制出校准曲线(calibration curve analysis)和接收者操作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲线。ROC曲线下面积(area under curve，AUC)和校准曲线被用来评估模型性能。最后通过决策曲线分析(decision curve analysis，DCA)和临床影响曲线(clinical impact curve，CIC)证实该模型的临床效用。文章统计学方法已经被徐州医科大学生物统计学专家审核。

作为一种加速康复外科技术，PELD可以使患者在术后尽早下床进行功能锻炼，减少长期卧床引起的多种并发症，提高患者的生活质量[15-17]。然而，任何新的临床技术往往伴随着一系列的并发症。PELD作为一种微创非融合手术，手术后的常见并发症包括腰椎间盘突出症术后复发、神经根损伤和硬脑膜撕裂等[5-6，18]。由于复发性腰椎间盘突出症不仅增加了患者的痛苦，也提高了患者的经济成本，因此在以往的研究中受到了很大的关注。作者通过LASSO回归筛选出年龄、手术节段、Modic改变、Pfirrmann分级、吸烟史和高强度体力劳动史作为预测因子，建立预测模型，并通过nomogram图来预测PELD术后腰椎间盘突出症的复发概率。这有助于优化患者的治疗效果并改善日常功能，同时降低医疗保健的成本。

LASSO回归筛选出的预测因子中，高龄常常被认为是术后复发性腰椎间盘突出症的危险因素[19]。KIM等[20]报道高龄是PELD术后复发腰椎间盘突出症的独立危险因素。一项关于复发性腰椎间盘突出症危险因素的荟萃分析结果显示，高龄患者腰间盘突出症的复发率(4.3%)比年轻人高(2.7%)[9]。陈旧的椎间盘往往伴随着纤维环的改变与撕裂，并且更容易发生变形，导致PELD术后外层椎间盘无法有效地愈合[21]。

既往荟萃分析结果表明，上腰椎椎间盘复发突出的发生率明显高于L4/L5和L5/S1的发生率[9]。由于上腰椎独特的解剖特点，椎管较小、硬膜囊较大以及较高的技术需求，可能是上腰段腰椎间盘突出症复发率更大的原因。

Modic改变反映了椎间盘炎症或反应性的椎体改变，YAO等[22]指出Modic改变是PELD后复发性腰椎间盘突出症的独立危险因素，这与此次的随访结果相同。PELD术中对于靠近椎管的椎间盘进行预防性椎间盘切除时，椎体终板软骨的损伤是不可避免的，终板损伤会让Modic改变程度加重。髓核细胞是近椎管椎间盘的核心，由于椎间盘内缺少血管，其营养物质主要由终板所供给。因此Modic改变所带来的微生态环境恶化导致了更严重的椎间盘破坏，使腰椎间盘突出症的复发率增高[23]。

此次研究发现Pfirrmann Ⅲ级患者术后复发性腰椎间盘突出症发生率明显高于Ⅳ级和Ⅴ级的患者。一项对椎间盘退变模型的生物力学研究表明，在中、重度退变的椎间盘中，只出现了1例椎间盘突出，然而在轻度退变的椎间盘中，所有标本都出现了腰椎间盘的突出[24]。当椎间盘严重退变时，椎间运动减少，导致椎间隙局部稳定，从而降低发生复发性腰椎间盘突出症的风险。HASEGAWA等[25]通过比较正常节段与退行性节段的生物力学参数得出结论，与具有塌陷椎间盘的节段相比，保留椎间盘高度的退化节段可能不稳定。严重退变的椎间盘相较于中度退变的椎间盘节段性运动减弱，使椎间盘在生物力学上更稳定，降低了复发性腰椎间盘突出症的发生率。

此次研究的预测模型将吸烟史确定为复发性腰椎间盘突出症的预测因子，这与之前的研究结果相一致。吸烟被认为会影响椎间盘的氧合作用、细胞恢复以及纤维环的营养摄取[26]。特别是在手术后的早期康复过程中，蛋白多糖被吸烟所产生的尼古丁所诱导，影响椎间盘的营养吸收及氧合，抑制椎间盘的愈合。一项三维有限元研究通过模拟椎间盘稳态的计算模型来研究尼古丁介导的细胞增殖，结果显示尼古丁介导的椎间盘细胞合成代谢下调主要影响椎间盘的边缘区域[27]。椎间盘后外侧区域的代谢下调抑制了椎间盘的细胞增殖和细胞外基质合成，导致退变的椎间盘更容易突出。

AMIN等[28]通过测量重复提举过程中椎间盘内部应变得到结论，在高水平的体力劳动中，反复的弯腰、提举和负重运动会对椎间盘产生很高的应力，最高的应力水平发生在屈伸运动中。这种应力在椎间盘的后外侧明显较高，后外侧区域的剪切应力进一步增加了髓核脱出的风险。

在这项研究中，建立了一个预测PELD术后复发性腰椎间盘突出症的预测模型，并通过列线图将其可视化。列线图是一种实用而有效的可视化统计模型。越来越多的列线图被应用于临床工作中。将LASSO回归筛选出的预测因子纳入预测模型中，通过使用ROC曲线来评估其准确性。较高的AUC值表明，列线图可以可靠地应用于临床工作中。然后，通过DCA进一步评估了PELD对复发性腰椎间盘突出症患者的益处，它可以分析治疗不足和过度治疗的风险，协助临床医生选择合适的治疗方法。临床影响曲线使用该模型预测了
1 000人的风险分层，显示了其对复发性腰椎间盘突出症的高度效用。

然而，这项研究有几个局限性。首先，研究的平均随访时间为16个月，这限制了对术后复发性腰椎间盘突出症风险随长期随访变化的调查；其次，研究是一项单中心的回顾性研究，尽管使用增强Bootsrap法内部验证可以有效评估模型的性能，但仍需要额外的大规模临床队列来进行外部验证。

综上所述，此次研究通过LASSO回归选择了6个与PELD术后复发性腰椎间盘突出症相关的预测因子，基于这些预测因子建立了一个预测模型。内部验证的结果表明，该模型具有优秀的综合性能，可以很好地预测PELD术后复发性腰椎间盘突出症的风险，为腰椎间盘突出症患者制定个体化的治疗方案提供了依据。
中国组织工程研究杂志出版内容重点：人工关节；骨植入物；脊柱；骨折；内固定；数字化骨科；组织工程

文题释义：
经皮内窥镜腰椎间盘切除术(percutaneous endoscopic lumbar discectomy，PELD)：是一种治疗腰椎间盘突出症的微创手术，是经皮技术与内镜技术结合的产物。PELD技术可经“后外侧椎间孔”及“后侧椎板间隙”2个途径进行微创腰椎间盘切除，具有切口小、软组织损伤少、恢复快和术后并发症少等优点。
预测模型：基于研究对象的临床特征，预测其未来事件转归情况的概率。
ROC曲线：是根据一系列不同的二分类方式(分界值或决定阈)，以真阳性率(灵敏度)为纵坐标，假阳性率(1-特异度)为横坐标绘制的曲线。ROC曲线的评价方法是根据实际情况，允许有中间状态，可以把试验结果划分为多个有序分类，如正常、大致正常、可疑、大致异常和异常5个等级再进行统计分析。因此，ROC曲线评价方法适用的范围更为广泛。
AUC(Area Under Curve)：被定义为ROC曲线下与坐标轴围成的面积，显然这个面积的数值不会大于1。又由于ROC曲线一般都处于y=x这条直线的上方，所以AUC的取值范围在0.5和1之间。AUC越接近1.0，检测方法真实性越高；AUC等于0.5时，则真实性最低，无应用价值。

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既往荟萃分析结果表明，上腰椎椎间盘复发突出的发生率明显高于L4/L5和L5/S1的发生率。由于上腰椎独特的解剖特点，椎管较小、硬膜囊较大以及较高的技术需求，可能是上腰段腰椎间盘突出症复发率更大的原因。该研究建立并验证了经皮内窥镜腰椎间盘切除术术后复发风险的预测模型，为临床早期识别高风险患者及提供个体化治疗提供了依据。

中国组织工程研究杂志出版内容重点：人工关节；骨植入物；脊柱；骨折；内固定；数字化骨科；组织工程

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