全膝关节置换术后重度运动恐惧的影响因素分析及Nomogram模型建立与验证

刘丽娜; 罗家琴

全膝关节置换术后重度运动恐惧的影响因素分析及Nomogram模型建立与验证

刘丽娜^{1, 2},
罗家琴^3, ,

1.
同济大学医学院，上海　200092
2.
中国人民解放军海军特色医学中心骨科，上海　200052
3.
上海市浦东新区浦兴社区卫生服务中心，上海　200129

基金项目: 上海市浦东新区卫生系统优秀社区适宜人才培养计划（PWRs2024-21）

详细信息

作者简介:
刘丽娜（1996～），女，河南周口人，医学硕士，护师，主要从事临床骨科疾病术后相关研究工作

通讯作者:
罗家琴，E-mail：liuweng9601@126.com

中图分类号: R681.5
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出版历程
- 收稿日期: 2026-06-10

Analysis of Influencing Factors for Severe Kinesiophobia After Total Knee Arthroplasty and Establishment and Validation of Nomogram Model

Lina LIU^{1, 2},
Jiaqin LUO^{3
, ,}

1.
School of Medicine，Tongji University，Shanghai 200092
2.
Department of Orthopedics，Navy Characteristic Medicine Center of Chinese People's Liberation Army，Shanghai 200052
3.
Puxing Community Health Service Center，Pudong New District，Shanghai 200129，China

摘要

摘要: 目的探讨全膝关节置换术后发生重度运动恐惧的影响因素，构建Nomogram模型并验证。方法回顾性选自2022年3月至2024年5月入海军特色医学中心骨科行全膝关节置换术患者492例为训练集，另选取164例患者为验证集。单因素和多因素Logistic回归分析术后发生重度运动恐惧的影响因素，绘制Nomogram模型，通过ROC曲线、校准曲线与决策曲线验证模型有效性。结果经中文版恐动症评估简表评分发现，重度运动恐惧发生率为23.98%。多因素 Logistic回归分析结果显示，年龄、居住情况、下地时间、置换关节数、下肢深静脉血栓、膝关节功能、术后跌倒史、术后疼痛状况、运动自我效能和应对方式为全膝关节置换术后重度运动恐惧发生的独立影响因素；基于影响因素构建全膝关节置换术后重度运动恐惧的Nomogram模型，该模型预测训练集、验证集全膝关节置换术后患者发生重度运动恐惧的曲线下面积（area under the curve，AUC）分别为0.885（95%CI：0.834～0.937）、0.839（95%CI：0.747～0.931），灵敏度分别为89.40%、87.20%，特异度为68.00%、71.30%，提示模型区分度良好；基于训练集开展 1000 次 Bootstrap 重复抽样内部验证，校正后 C-index 为 0.879（95%CI：0.759～0.927）。该Nomogram模型预测训练集、验证集的拟合程度良好（χ² = 4.925、6.209，P = 0.766、0.624），具有较好的校准一致性；决策曲线分析结果显示，训练集阈值概率<0.80、验证集阈值概率<0.98 时，Nomogram 模型的临床净获益>0，在该阈值范围内，模型净获益优于全治疗、不治疗两种极端策略，提示模型在此区间具有正向临床净获益。结论基于年龄、居住情况、下地时间、置换关节数、下肢深静脉血栓、膝关节功能、术后跌倒史、术后疼痛状况、运动自我效能和应对方式构建的全膝关节置换术后患者发生重度运动恐惧的Nomogram模型具有较好的区分度、校准一致性与临床净获益，可为术后重度运动恐惧的风险评估提供参考。
- 全膝关节置换术 /
- 重度运动恐惧 /
- 影响因素 /
- Nomogram模型
Abstract: Objective To investigate the factors influencing severe kinesiophobia after total knee arthroplasty （TKA）, and to construct and validate a Nomogram model. Methods A total of 492 patients who underwent total knee arthroplasty in the Department of Orthopedics, Navy Medical Center from March 2022 to May 2024 were retrospectively selected as the training set, and another 164 patients were selected as the validation set. Univariate and multivariate Logistic regression analyses were performed to identify factors influencing severe kinesiophobia after surgery. A Nomogram model was constructed, and its validity was assessed using the ROC curve, calibration curve, and decision curve analysis. Results According to the scores of the Chinese version of the Tampa Scale for Kinesiophobia （TSK-11）, the incidence of severe kinesiophobia was 23.98%. Multivariate Logistic regression analysis showed that age, living situation, time to out-of-bed ambulation, number of replaced joints, lower extremity deep venous thrombosis, knee joint function, postoperative fall history, postoperative pain status, exercise self-efficacy, and coping style were independent influencing factors for the severe kinesiophobia after total knee arthroplasty. A Nomogram model for severe kinesiophobia after total knee arthroplasty was constructed based on these factors. The area under the curve （AUC） of the model for predicting severe kinesiophobia in the training and validation sets was 0.885 （95%CI: 0.834～0.937） and 0.839 （95%CI: 0.747～0.931）, respectively, with sensitivities of 89.40% and 87.20% and specificities of 68.00% and 71.30%, indicating good discrimination. Internal validation was performed using 1, 000 bootstrap resampling iterations based on the training set, yielding an adjusted C-index of 0.879 （95%CI: 0.759～0.927）. The Nomogram model demonstrated good goodness-of-fit for both the training and validation sets （χ² = 4.925 and 6.209; P = 0.766 and 0.624）, indicating good calibration consistency. Decision curve analysis showed that when the threshold probability was <0.80 for the training set and <0.98 for the validation set, the clinical net benefit of the Nomogram model was >0. Within this threshold range, the net benefit of the model was superior to the two extreme strategies of treat-all and treat-none, suggesting that the model provides a positive clinical net benefit within this interval. Conclusion The Nomogram model for severe kinesiophobia after TKA, constructed based on age, living situation, time to out-of-bed ambulation, number of replaced joints, lower extremity deep vein thrombosis, knee joint function, postoperative fall history, postoperative pain status, exercise self-efficacy, and coping style, demonstrates good discrimination, calibration consistency, and clinical net benefit, and can serve as a reference for the risk assessment of severe kinesiophobia after surgery.
- Total knee arthroplasty /
- Severe kinesiophobia /
- Influencing factors /
- Nomogram model

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图 1 预测全膝关节置换术后发生重度运动恐惧的Nomogram模型

Figure 1. Nomogram model for predicting severe kinesiophobia after total knee arthroplasty

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图 2 Nomogram模型预测全膝关节置换术后患者发生重度运动恐惧的ROC曲线

A：训练集；B：验证集。

Figure 2. ROC curve of the Nomogram model for predicting severe kinesiophobia in patients after total knee arthroplasty

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图 3 Nomogram模型的校准曲线

A：训练集；B：验证集。

Figure 3. Calibration curve of the Nomogram model

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图 4 Nomogram模型的决策曲线

A：训练集；B：验证集。

Figure 4. Decision curve of the Nomogram model

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表 1 全膝关节置换术后发生重度运动恐惧影响因素的单因素分析[n（%）]（1）

Table 1. Univariate analysis of factors influencing severe kinesiophobia after total knee arthroplasty[n（%）]（1）

资料	n	重度运动恐惧组（n = 118）	轻中度运动恐惧组（n = 374）	χ²	P
年龄（岁）
<70	286	38（32.20）	248（66.31）	42.871	<0.001^*
≥70	206	80（67.80）	126（33.69）	42.871	<0.001^*
性别
男	318	84（71.19）	234（62.57）	2.916	0.088
女	174	34（28.81）	140（37.43）	2.916	0.088
文化程度
初中及以下	288	74（62.71）	214（57.22）	1.115	0.291
高中及以上	204	44（37.29）	160（42.78）	1.115	0.291
婚姻状况
已婚	382	88（74.58）	294（78.61）	0.481	0.359
未婚/离异/丧偶	110	30（25.42）	80（21.39）	0.481	0.359
家庭月收入（元）
<5000	254	64（54.24）	190（20.80）	0.424	0.515
≥5000	238	54（45.76）	184（49.20）	0.424	0.515
居住地
乡镇	186	46（38.98）	140（37.43）	0.092	0.762
城镇	306	72（61.02）	234（62.57）	0.092	0.762
体重指数（kg/m²）
≤23.9	270	42（35.59）	228（60.96）	23.314	<0.001^*
>23.9	222	76（64.41）	146（39.04）	23.314	<0.001^*
医疗保险类型
医保	436	101（85.59）	335（89.57）	1.408	0.235
自费	56	17（14.41）	39（10.43）	1.408	0.235
病程（年）
<5	28	6（5.08）	22（5.88）	0.861	0.65
5～10	148	32（27.12）	116（31.02）
>10	316	80（67.80）	236（63.10）
居住情况
非独居	462	96（81.36）	366（97.86）	42.676	<0.001
独居	30	22（18.64）	8（2.14）	42.676	<0.001
置换关节数
单侧	264	34（28.81）	230（61.50）	38.534	<0.001
双侧	228	84（71.19）	144（38.50）	38.534	<0.001
下肢深静脉血栓
是	114	64（54.24）	50（13.37）	84.158	<0.001
否	378	54（45.76）	324（86.63）	84.158	<0.001

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表 2 赋值情况

Table 2. Assignment of values

变量	赋值
年龄	<70岁=0，≥70=1
体重指数	≤23.9 kg/m² = 0，>23.9 kg/m² = 1
居住情况	非独居=0，独居=1
下地时间	≤7 d=0，>7 d=1
置换关节数	单侧=0，双侧=1
下肢深静脉血栓	是=1，否=0
膝关节功能（哑变量，参照组：优）
良	是=1，否=0
中	是=1，否=0
差	是=1，否=0
术后跌倒史	是=1，否=0
术后疼痛状况	轻度=0，中重度=1
运动自我效能	低水平=0，中高水平=1
应对方式	积极应对=0，消极应对=1

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表 3 患者多因素 Logistic回归分析

Table 3. Multivariate Logistic regression analysis

影响因素	B	SE	Waldχ²	P	OR	95%CI
年龄	0.913	0.216	5.587	<0.001^*	2.492	1.631-3.805
体重指数	0.542	0.307	3.125	0.079	1.719	0.942-3.138
居住情况	1.142	0.339	4.416	0.003	2.818	1.612-6.088
下地时间	1.187	0.278	5.631	<0.001^*	3.277	1.900-5.651
置换关节数	1.031	0.235	5.427	<0.001^*	3.133	1.768-4.444
下肢深静脉血栓	0.986	0.209	4.935	<0.001^*	2.680	1.779-4.037
膝关节功能（优为哑变量）
良	0.498	0.297	3.037	0.095	1.645	0.919-2.945
中	0.613	0.341	3.331	0.074	1.846	0.946-3.601
差	1.315	0.426	4.447	0.002	3.725	1.616-8.584
术后跌倒史	1.172	0.342	4.787	0.001	3.228	1.651-6.311
术后疼痛状况	1.334	0.259	6.511	<0.001^*	3.796	2.284-6.306
运动自我效能	−0.278	0.078	4.924	<0.001^*	0.757	0.649-0.882
应对方式	1.187	0.271	5.74	<0.001^*	3.277	1.926-5.574
^*P < 0.05。

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