目的：分析骨盆骨折患者行天玑 ® 骨科机器人辅助手术后深静脉血栓（DVT）形成影响因素，并探讨其风险预警管理 策略。方法：对 2023 年 1 月—2023 年 12 月首都医科大学附属北京积水潭医院拟行天玑骨科机器人辅助手术的 130 例骨盆 骨折患者进行研究。根据患者术后 2 个月内是否出现 DVT 分为发生组（17 例）和未发生组（113 例）。比较两组患者相关 指标差异，并行 Logistic 回归单因素和多因素分析，筛选术后 DVT 形成影响因素，构建相关指标风险预警模型，分析模型对 患者术后 DVT 形成的预测价值，提出针对性管理策略。结果：与未发生组相比，发生组患者手术时间更长，全身麻醉、术 前卧床时间≥ 3 d 的比例更高，术前抗凝预防比例更低（P<0.05）。多因素 Logistic 回归分析提示全身麻醉、术前卧床时间 过长、手术时间过长会增加患者术后 DVT 发生风险（P<0.05）。建立术后 DVT 形成风险预警列线图模型，该模型评估手术 后 DVT 形成 ROC 曲线下面积为 0.934，特异度为 0.867，敏感度为 0.941，Cut-off 值为 0.137，（P<0.05）。经内部验证分析 发现，该模型有良好稳定性与正向净收益率。结论：全身麻醉、术前卧床时间过长、手术时间过长会增加骨盆骨折患者行天 玑骨科机器人辅助手术后 DVT 发生风险，构建基于上述因素的风险预警模型预测效能较好，可供临床参考。

Objective: To analyze the influencing factors of deep vein thrombosis (DVT) formation in pelvic fracture patients who underwent TiRobot-assisted surgery and explore the risk warning management strategies. Methods: 130 pelvic fracture patients who underwent TiRobotassisted surgery in Beijing Jishuitan Hospital of Capital Medical University from January 2023 to December 2023 were selected and divided into the occurrence group (n=17) and the non-occurrence group (n=113) according to whether the patients had DVT within 2 months after surgery. The difference of relevant indicators between the two groups of patients were compared, univariate and multivariate logistic regression analyses were performed to screen the influencing factors of postoperative DVT formation, then the risk prediction model was conducted to analyze the predictive value of the model for postoperative DVT, and targeted management strategies were proposed. Results: Compared with the non-occurrence group, the occurrence group had a longer operative time, higher proportion of general anesthesia and preoperative bed time ≥ 3 d, and a lower proportion of preoperative anticoagulation prevention (P<0.05). Multivariate logistic regression analysis indicated that general anesthesia, long preoperative bed time, and long operative time would increase the risk of postoperative DVT (P<0.05). A postoperative DVT formation risk prediction nomogram model was established, and the area under the ROC curve for postoperative DVT formation was assessed as 0.934, with the specificity of 0.867, sensitivity of 0.941, and cut-off value of 0.137 (P<0.05). The internal validation analysis revealed that the model had good stability and a positive net return. Conclusion: General anesthesia, long preoperative bed time, and long operative time could increase the risk of DVT in pelvic fracture patients after TiRobot-assisted surgery. The risk warning model based on the above factors has good evaluation efficacy and can be used for clinical reference.

基金项目：北京市科委首都临床特色应用研究项目（Z171100001017135） 

Foundation Item: Capital Clinical Characteristic Applied Research Project of Beijing Municipal Committee of Science and Technology  (Z171100001017135) 

引用格式：张玮楠，田奡，彭亚静，等 . 机器人辅助骨科手术后深静脉血栓形成的影响因素及风险预警管理研究 [J]. 机器人外科学杂志（中 英文），2025，6（2）：229-234. 

Citation: ZHANG W N, TIAN A, PENG Y J, et al. Influencing factors and risk warning management on DVT formation after robot-assisted  orthopedic surgery[J]. Chinese Journal of Robotic Surgery, 2025, 6(2): 229-234. 

通讯作者（Corresponding Author）：张玮楠（ZHANG Weinan），Email：zhangweinan119@163.com

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