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根据提供的文献内容，这篇论文的主要结论可以概括如下：
# '''[[TG-CNN模型]]的有效性'''：研究表明，通过使用[[时间图卷积神经网络]]（[[TG-CNN]]）模型，能够有效预测一年内进行[[髋关节置换手术]]的风险。该模型通过分析患者轨迹中的模式，提高了对[[髋关节疾病]]理解和管理的潜力。
# '''模型预测性能'''：在9,187个病例和9,187个对照组上训练的模型，预测[[髋关节置换风险]]的[[AUROC]]（Area Under the Receiver Operating Characteristic Curve）为0.724，[[AUPRC]]（Area Under the Precision-Recall Curve）为0.185，经过重新校准后，校准斜率为1.107。
# '''模型的临床应用'''：[[TG-CNN模型]]有助于[[临床决策]]，通过识别未来需要[[髋关节置换手术]]风险较高的个体，可以针对性地进行强化非手术治疗或积极监测，从而可能减少患者疼痛时间，提高生活质量，并改善医疗效率和资源分配。
# '''模型的改进和未来工作'''：未来的研究将探索基于该模型的[[临床结果]]和潜在干预措施，以及如何将模型重新配置，以预测五年内需要[[髋关节置换]]的风险，为[[临床医生]]提供更多时间来应用干预和规划。