WikiEdge:ArXiv-2409.06585v1/background

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这篇文献的背景主要集中在以下几个方面：

1. 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。
2. 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。
3. 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。