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摘要目的:<br>　　1.探讨并比较内侧开放楔形胫骨高位截骨术(MedialOpening-WedgeHighTibialOsteotomy,MOWHTO)和膝关节内侧单髁关节置换术(MedialUnicompartmentalKneeArthroplasty，MUKA)治疗膝关节内侧单间室骨关节炎（KneeOsteoarthritis，KOA）的临床疗效;<br>　　2.通过单因素和多因素回归分析探讨影响膝关节内侧单间室KOA满意治疗结局的风险因素;<br>　　3.通过对接受MOWHTO与MUKA术患者的基线、临床和影像学数据进行挖掘分析，使用机器学习算法构建影响MOWHTO与MUKA术治疗膝关节内侧单间室KOA满意结局的临床预测模型，为后期拟开展前瞻性临床研究奠定基础。<br>　　方法:<br>　　搜集2016年1月～2020年7月间在我院因原发性膝关节内侧单间室KOA接受MOWHTO与MUKA治疗的患者。纳入标准:男性患者年龄范围55岁～70岁，女性患者年龄范围50岁～70岁，随访时间≥12个月。排除标准为:多间室或全间室的膝骨关节炎、膝关节炎症性关节炎和膝关节化脓性关节炎，随访时间＜12个月。搜集的资料包括3个方面:①患者的基线数据，包括性别、年龄、身体质量指数(BodyMassIndex，BMI)、中医证型、美国麻醉风险评分(AnesthesiarisksofAmerica，ASA)、麻醉方式、手术侧别和随访时间;②临床数据:膝关节活动度(RangeofMotion，ROM)、膝关节协会(KneeSocietyScore，KSS)临床评分总分和KSS功能评分和膝关节屈曲挛缩角度;③影像学数据:膝骨关节炎K-L(Kellgren-Laurence)分级、胫股角(FemoralTibialAngle，FTA)、胫骨近端内侧角(MedialProximalTibialAngle，MPTA)、关节汇聚角(JointLineCongruenceAngle，JLCA)、胫骨后倾角(PosteriorTibialSlope，PTS)、Ahlback分级、Altman评分、Outerbridge分级。首先，基于KSS临床评分总分、KSS功能评分、关节活动度、FTA角和MPTA角，对两组患者进行术前和术后组间、组内及上述指标改善度方面的比较。然后，构建逻辑回归分析模型，进行单因素和多因素分析，筛选出患者基线特征、临床数据和影像学数据中影响患者获得满意治疗结局的风险因素。接着，利用机器学习的方法，构建支持向量机模型、随机森林模型、神经网络模型和逻辑回归模型四种模型，通过ROC曲线分析，确定准确性最高的临床预测模型。最后，通过综合分析选择逻辑回归模型构建动态Nomogram图，预测MOWHTO与MUKA两种术式取得满意治疗结局的可能性，以期为临床治疗决策提供参考。定性资料采用Fisher检验，正态分布的连续型变量用t检验，非正态分布的连续型变量采用Wilcoxon检验。临床预测模型构建中的数据分析使用R语言。<br>　　结果:<br>　　93人（98膝）接受了MOWHTO术，148人（155膝）接受了MUKA术。两组患者在年龄、BMI指数、中医证型、ASA评分、麻醉方式、手术侧别和随访时间无统计学差异(P＞0.05)，但两组患者中女性明显多于男性(P＜0.01)。Ahlback分级、Outerbridge分级、Alrman分级、膝关节屈曲挛缩畸形角度、JLCA角和PTS角在两组间无统计学差异（P＞0.05）。术前膝骨关节炎K-L分级在两组患者中存在明显统计学差异(P＜0.01)，MOWHTO组中患者的膝骨关节炎分级主要为K-L2级和K-L3级，而MUKA组中则主要为K-L3级和K-L4级。两组患者术后的FTA角和MPTA角在较术前均有明显的变化，其中FTA角较术前明显减小(P＜0.01);MPTA角在术后即刻和末次随访时均较术前有明显增大(P＜0.01)，但术后即刻与末次随访时MPTA角间无明显差异(P＞0.05)。KSS临床评分总分、KSS功能评分及KSS功能评分的改善度在两组间没有统计学差异(P＞0.05)，但两组患者的术后的各项评分均较术前明显改善(P＜0.01)。术前、术后ROM及其改善度在两组组间和组内没有统计学差异(P＞0.05)。单因素回归分析中发现性别（OR:1.80，95％置信区间:1.10～3.00，P=0.02）、Outerbridge分级（OR:1.50，95％置信区间:1.10～1.90，P=0.01）、术前MPTA角(OR:0.93，95％置信区间:0.86～1.00，P=0.04)和术前KSS功能评分(OR:0.82，95％置信区间:0.79～0.86，P=0.02)是影响获得满意治疗结局的风险因素;多因素回归分析仅发现Outerbridge分级（OR:1.70，95％置信区间:1.30～2.30，P＜0.01）和术前KSS功能评分(OR:0.82，95％置信区间:0.78～0.86，P＜0.01)是影响满意治疗结局的独立风险因素。本研究构建的支持向量机模型的AUC值为0.91(95％置信区间:0.84-0.98)，敏感性为0.84（95％置信区间:0.75-0.93），特异性为0.91(95％置信区间:0.84-0.98);随机森林模型的AUC值为0.95（95％置信区间:0.91-0.99），敏感性为0.85(95％置信区间:0.76-0.94)，特异性为0.87(95％置信区间:0.78-0.96);神经网络模型的AUC值为0.94(95％置信区间:0.88-1.00)，敏感性为0.83（95％置信区间:0.72-0.94），特异性为0.88（95％置信区间:0.79-0.97）;逻辑回归分析的AUC值为0.70（95％置信区间:0.60-0.80），敏感性为0.63（95％置信区间:0.49-0.77），特异性为0.72(95％置信区间:0.58-0.86)。动态Nomogram图可以很好的预测膝关节内侧单间室KOA患者行MOWHTO与MUKA获得满意治疗结局的可能性。<br>　　结论:<br>　　(1)MOWHTO与MUKA术均是治疗膝关节内侧单间室KOA有效的治疗方法，但两者间的治疗结果没有差异性。<br>　　(2)单因素和多因素回归分析结果表明术前的Outerbridge和术前KSS功能评分是影响膝关节内侧单间室KOA满意治疗结局的独立风险因素。<br>　　(3)基于获得膝关节内侧单间室KOA满意治疗结局，本研究构建了4个准确率、敏感性和特异性非常高的临床预测模型，随机森林模型准确性最高，逻辑回归模型的准确率最低。基于逻辑回归模型建立的动态Nomogram图也显示了非常好的可靠性。