Predicting the Objective and Subjective Clinical Outcomes of Anterior Cruciate Ligament Reconstruction: A Machine Learning Analysis of 432 Patients

医学 前交叉韧带重建术 前交叉韧带 最小临床重要差异 逻辑回归 机器学习 接收机工作特性 人工智能 物理疗法 外科 随机对照试验 内科学 计算机科学
作者
Zipeng Ye,Tianlun Zhang,Chenliang Wu,Yi Qiao,Wei Su,Jiebo Chen,Guoming Xie,Shikui Dong,Junjie Xu,Jinzhong Zhao
出处
期刊:American Journal of Sports Medicine [SAGE Publishing]
卷期号:50 (14): 3786-3795 被引量:52
标识
DOI:10.1177/03635465221129870
摘要

Machine learning analysis can provide reliable predictions for the objective and subjective clinical outcomes (graft failure, residual laxity, PROMs, and return to sports) of ACLR. Patient-specific evaluation and decision making are recommended before and after surgery.
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