开发了机器学习模型，用于预测经皮内镜腰椎间盘切除术（PEID）术后L5-S1椎间盘突出复发情况，并分析了309例患者的数据。主要预测因素包括BMI和PDHI，其中随机森林模型和极端梯度提升模型表现出最佳预测性能。
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开发了机器学习模型，用于预测经皮内镜腰椎间盘切除术（PEID）术后L5-S1椎间盘突出复发情况，并分析了309例患者的数据。主要预测因素包括BMI和PDHI，其中随机森林模型和极端梯度提升模型表现出最佳预测性能。
本研究旨在开发机器学习（ML）模型，以预测L5-S1节段腰椎间盘突出症患者在接受经皮内镜椎间孔镜髓核切除术（PEID）这一微创治疗后，发生复发性腰椎间盘突出（rLDH）的风险。研究分析了2020年1月至2024年6月期间接受单节段L5-S1 PEID治疗且随访时间不少于6个月的309例患者的资料。采用临床记录、术前影像学资料及视觉模拟评分（VAS）进行分析。通过LASSO回归筛选关键预测因子，并构建了六种机器学习模型：支持向量机（SVM）、决策树（DT）、自适应提升（ADA）、轻量梯度提升机（LGBM）、随机森林（RF）和极端梯度提升（XGB）。在患者中，10.7%出现了rLDH，定义为VAS评分降低≥60%后症状复发，并经影像学证实。关键预测因子包括体重指数（BMI）、后方椎间盘高度指数（PDHI）、椎管狭窄、病程持续时间、麻木或肌力减弱、Modic改变、突出类型以及糖尿病。其中，RF和XGB模型表现最优。较高的BMI、较高的PDHI、椎管狭窄、病程超过六个月、Modic改变、非包容性突出以及糖尿病均会增加rLDH的风险。两种模型均对变量重要性进行了排序。术前预测rLDH有助于优化临床决策，降低PEID术后复发风险，而机器学习模型可提高预测准确性并识别关键风险因素。
经皮内镜腰椎间盘切除术（PELD）包含多种技术，如经皮内镜椎间孔入路椎间盘切除术（PETD）和经皮内镜椎板间入路椎间盘切除术（PEID），手术入路的选择取决于病变部位及患者的个体解剖特征1。腰椎间盘突出复发（rLDH）是PELD术后再次手术最常见的原因之一，其发生率在0%至12.5%之间2,3。作为一种微创技术，PEID已广泛应用于L5-S1节段椎间盘突出等腰椎疾病的治疗。该技术具有创伤小、住院时间短和术后恢复快等优势，受到临床医生和患者的广泛青睐4。然而，尽管内镜技术在减少手术创伤和促进快速康复方面具有显著优势，部分患者术后仍面临椎间盘再突出的问题5。
腰椎间盘突出症的复发与多种因素密切相关，包括椎间盘退变程度、椎间盘后方高度、Modic改变（终板炎症）以及与终板密切接触的区域6。此外，体重指数（BMI）对术后恢复具有显著影响，研究表明，BMI较高的患者通常面临更高的复发风险5。椎间盘高度指数作为评估椎间盘退变程度的重要指标，已被广泛应用。其定义为椎间盘前后缘高度之和除以相邻两个椎体的质心距离。然而，对于椎....
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本研究是一项经南通市第一人民医院机构伦理委员会批准的回顾性分析。该试验已在 ClinicalTrials.gov 注册（注册号：NCT06833099）。由于所有参与者的健康信息均已匿名化，因此无需获取知情同意。实验所用耗材与仪器列于材料表中。
1. 研究人群
本研究纳入了2020年1月1日至2024年6月30日期间在中国南通第一人民医院因L5-S1椎间盘突出导致腰痛和腿痛而接受经皮内镜椎间开窗髓核摘除术（PEID）的436例患者的临床资料及术前影像记录。根据排除标准，最终纳入309例患者，其中通过术后视觉模拟评分（VAS）及随访影像学检查确诊为腰椎间盘突出复发（rLDH）。在309例患者中，33例术后出现腰椎间盘突出复发，其余276例患者的腰痛和腿痛症状显著缓解，VAS评分降低超过60%。所有受试者的影像学变量均来自术前X线、CT和MRI检查，并结合详细的临床信息，包括性别、年龄、身高、体重、BMI、VAS评分及其他相关变量（图1）。
2. 纳入与排除标准
rLDH的纳入标准：（1）接受单节段PEID手术的L5-S1腰椎间盘突出症患者；（2）术前1个月内完成....
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本研究共纳入309例因L5-S1腰椎间盘突出导致腰腿痛并接受经皮内镜椎间孔镜下椎间盘切除术（PEID）的患者。收集了患者的术前影像学数据、临床生理学指标及VAS评分，以及术后影像学资料和VAS评分。其中，33例被归入腰椎间盘突出复发组（rLDH组），276例被归入非复发组（Non-rLDH组）。术前临床与影像学数据包括14个分类变量（主要用于区分基本疾病特征和生活方式因素）和13个连续变量（用于描述生理状态及术前影像学指标）（表1）。为确保数据划分的合理性，设定随机种子，将所有患者数据按8:2的比例随机分为训练集和测试集。
在训练集上对变量进行选择时采用了套索回归（Lasso回归），并使用L1正则化确定最优惩罚系数（最优λ值见图2和图3）。共识别出八个关键变量，包括六个二分类变量（脊髓管狭窄、病程、麻.......
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经皮内镜 经皮内镜下椎间盘切除术（PEID）发挥着重要作用 在治疗L5-S1椎间盘突出中起重要作用， 这使得准确预测变得极为重要 术后复发性腰椎间盘突出 (rLDH)1,2在图像选择与数据清洗阶段，本研究主要测量了磁共振成像（MRI）图像。当图像质量较差或图像模糊时，采用X射线或CT扫描进行补充测量。对于临床数据缺失的患者，其数据被排除，以避免影响数据处理结果。在后续的变量筛选过程中，本研究采用LASSO回归分析进行变量选择。LASSO回归通过其L1正则化机制实现变量选择与系数压缩，从27个变量中筛选出关键变量，以解决变量选择问题，提高后续所构建模型的稳定性。所筛选出的变量包括较高的体重指数（BMI）、较高的后方椎间盘高度指数（PDHI）、椎管狭窄、Modic改变、麻木或无力、较长的病程、非包容性椎间盘突出类型以及糖尿病，这些被确定为复发性腰椎间盘突出（rLDH）的关键危险因素。5,
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作者声明，本研究是在不存在任何可能被解释为潜在利益冲突的商业或财务关系的情况下进行的。
作者感谢以下机构提供的经费支持：南京医科大学康达学院科学基金（项目编号：KD2024KYJJ292）；南通大学临床医学专项研究基金（项目编号：2024JY002）；南通市卫生健康委员会科技项目（项目编号：MS2024045）；江苏省科技计划项目［BE2023742］，江苏省中医药管理局项目（项目编号：MS2023113）。
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