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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：
# '''[[髋关节置换手术]]的重要性与挑战'''：
#* [[髋关节置换手术]]是改善患者生活质量的重要手段，通过减轻疼痛和恢复活动能力来提高患者的生活水平。
#* 随着人口老龄化和肥胖率的增加，[[骨关节炎]]（OA）和[[髋关节置换]]的发病率不断上升，给英国的医疗保健系统带来挑战。
# '''[[电子健康记录]]（EHR）数据的潜力与挑战'''：
#* [[电子健康记录]]（EHR）数据在初级和次级医疗保健访问期间被收集，提供了结构化和时间序列的信息，有助于预测算法的设计。
#* 然而，EHRs中不规则的时间间隔为设计医疗保健中的预测算法带来了挑战。
# '''[[时间图卷积神经网络]]（TG-CNN）模型的应用前景'''：
#* 通过将EHR数据转换为[[时间图]]，并使用[[TG-CNN]]模型，可以分析结构化和时间数据，从而预测个体的[[髋关节置换]]风险。
#* 该研究旨在探索[[TG-CNN]]模型在预测个体[[髋关节置换]]风险方面的应用，以期提高生活质量和卫生服务效率。