在老年人所有骨折中，髋部骨折是最严重的类型。髋部骨折因其预后差、并发症多、死亡率高的特点，在老年人中被认为是“生命中的最后一次骨折”。随着年龄的增长，老年人身体机能、协调性、反应能力下降，髋关节周围肌肉力量下降，同时体内钙流失严重，骨密度下降。当髋关节受到外力轻微撞击时，就会发生骨折。
近年来，随着人口老龄化的加速，老年人口的增加也相应导致髋部骨折的人数逐年增加。据统计，到2050年，全球髋部骨折病例预计将达到450万例(1990年为126万例)，其中约一半发生在亚洲，尤其是中国。髋部骨折仅占所有骨质疏松性骨折的14%，但需要72%的总费用，预计到2025年，美国髋部骨折的费用将超过182亿美元。髋部骨折患者往往需要较长的恢复和康复时间，住院时间(LOS)的延长可能会增加长期卧床并发症的发生率，这直接导致较高的医疗成本，包括个人和社会医疗成本。在医疗资源有限和老年人口不断增长的情况下，髋部骨折患者的早期出院尤为重要。
因此，需要对延迟出院的预测进行研究，但尚未找到相关的评估工具。据报道，影响老年人髋部骨折住院时间的因素包括骨关节炎、女性、术后严重疼痛、卒中史、认知障碍、抑郁症合并症、术后负重受限和多发骨折。然而，由于不同国家卫生保健系统的差异，患者之间的合并症、手术结果和出院地点差异很大。存在一定程度的不确定性，延迟住院的风险无法量化。
因此，通过logistic回归分析获得与髋部骨折患者LOS相关的独立危险因素，并建立nomogram模型，以便更好地了解髋部骨折患者LOS的影响因素，缩短LOS，降低住院费用，从而更有效地利用医疗资源。通过科学、系统地评估延长住院时间的概率，术前应用nomogram模型可以更准确地指导临床医生提前干预和治疗患者，减少延迟出院的发生。
方法;本病例对照研究纳入2021年1月至12月在天津市某急症医院骨科连续住院的1259例髋部脆性骨折患者。延迟出院定义为住院时间超过11天。采用Cox比例风险回归模型构建预测模型。然后，将构建的预测模型转化为模态图。采用受试者工作特征曲线(AUC)下面积、校准曲线和决策曲线分析(DCA)对模型的性能进行评价。使用STROBE检查表作为报告指南。
结果:建立的风险预测模型包含Charlson合并症指数(CCI)、术前等待时间、贫血、低白蛋白血症和下肢动脉硬化。延迟出院风险的AUC在训练集中为0.820 (95% CI,0.79 ~ 0.85)，在测试集中为0.817。校正结果显示，预测的累积风险与观察到的延迟排放概率非常相似。使用风险预测模型，观察到比考虑所有患者处于高风险时更高的净收益，显示出良好的临床实用性。
表1 研究的人口统计学特征
表2 老年髋部骨折延迟出院危险因素单因素和多因素logistic回归分析
结论：我们的预测模型可以支持决策者制定髋部骨折患者的最佳管理策略，特别是对长期LOS高风险个体的管理。
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