摘 要 目的:分析絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的危險(xiǎn)因素,并構(gòu)建列線圖預(yù)測(cè)模型。方法:回顧性分析170例絕經(jīng)后骨質(zhì)疏松女性患者的資料。采用logistic多因素回歸模型篩選獨(dú)立危險(xiǎn)因素,R軟件構(gòu)建列線圖模型。結(jié)果:年齡、BMI、糖尿病、長(zhǎng)期使用糖皮質(zhì)激素、子宮切除術(shù)史是絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的獨(dú)立危險(xiǎn)因素(P<0.05)。決策曲線顯示當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)閾值>0.09時(shí),此預(yù)測(cè)模型提供額外的臨床凈收益。結(jié)論:本研究構(gòu)建的列線圖模型具有較好的預(yù)測(cè)價(jià)值,可為臨床防治骨質(zhì)疏松性椎體骨折提供新思路。
關(guān)鍵詞 絕經(jīng)后女性 骨質(zhì)疏松性椎體骨折 列線圖預(yù)測(cè)模型
中圖分類號(hào):R683.2; R589.5 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號(hào):1006-1533(2024)15-0044-04
引用本文 王曉鵬, 邱銀冰, 羅根艷. 絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的危險(xiǎn)因素分析及預(yù)測(cè)模型構(gòu)建[J]. 上海醫(yī)藥, 2024, 45(15): 44-47.
基金項(xiàng)目:贛州市科技計(jì)劃項(xiàng)目(2022-YB1475)
Analysis of risk factors and construction of predictive models for osteoporotic vertebral fractures in postmenopausal women
WANG Xiaopeng, QIU Yinbing, LUO Genyan
(Department of General Medicine, Ganzhou People’s Hospital, Ganzhou 341000, China)
ABSTRACT Objective: To analyze the risk factors of osteoporotic vertebral fractures in postmenopausal women and construct a nomogram prediction model. Methods: Data from 170 postmenopausal women with osteoporosis were retrospectively analyzed. The logistic multivariate regression model was used to screen the independent risk factors, and the nomogram model was constructed by R software. Results: Age, BMI, diabetes mellitus, long-term glucocorticoid use, and history of hysterectomy were independent risk factors for osteoporotic vertebral fracture in postmenopausal women. The decision curve showed that this predictive model could provide additional clinical net benefits when the risk threshold was greater than 0.09. Conclusion: The nomogram model constructed in this study has good predictive value and can provide new ideas for the clinical prevention and treatment of osteoporosis vertebral fracture in postmenopausal women.
KEY WORDS postmenopausal women; osteoporosis vertebral fracture; nomogram prediction model
目前,全球約有2億骨質(zhì)疏松癥患者,對(duì)于中老年群體,骨質(zhì)疏松性椎體骨折是其最常見并發(fā)癥。隨著中國(guó)老齡化程度的不斷加深,骨質(zhì)疏松性椎體骨折的發(fā)生率不斷增加,尤其是絕經(jīng)后女性,由于雌激素缺乏,發(fā)病率遠(yuǎn)高于男性[1]。骨質(zhì)疏松性椎體骨折常導(dǎo)致患者身體疼痛、生活障礙等,保守治療需長(zhǎng)期臥床,隨之帶來壓瘡、肺部感染、血栓形成等并發(fā)癥,增加了老年人的死亡風(fēng)險(xiǎn),且給個(gè)人和醫(yī)療保健系統(tǒng)帶來巨大的經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)[2]。因此,盡早識(shí)別絕經(jīng)后女性群體易患骨質(zhì)疏松性椎體骨折的相關(guān)危險(xiǎn)因素,對(duì)該群體的個(gè)體化防治具有重要意義。然而目前對(duì)于絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折危險(xiǎn)因素的相關(guān)研究較少,且缺乏有效實(shí)用的統(tǒng)計(jì)預(yù)測(cè)手段。列線圖模型是一種基于循證醫(yī)學(xué)、精準(zhǔn)治療、準(zhǔn)確評(píng)估預(yù)后的方法,已廣泛應(yīng)用于腫瘤領(lǐng)域[3]。本研究分析絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的危險(xiǎn)因素并構(gòu)建預(yù)測(cè)模型,以期為絕經(jīng)后女性防治骨質(zhì)疏松性椎體骨折提供臨床參考。
1 資料與方法
1.1 一般資料
收集2019年2月至2022年3月贛州市人民醫(yī)院收治的170例絕經(jīng)后女性骨質(zhì)疏松患者資料,根據(jù)是否發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折分為骨折組(n=66)和對(duì)照組(n=104)。納入標(biāo)準(zhǔn):①符合《原發(fā)性骨質(zhì)疏松癥診療指南(2017)》[4]中骨質(zhì)疏松的診斷標(biāo)準(zhǔn);②年齡≥50,且自然絕經(jīng)年限>1年;③無嚴(yán)重心、腦、腎等重要器官功能障礙;④臨床資料完整;⑤無自身免疫性疾病或影響骨代謝的其他疾病或腫瘤。排除標(biāo)準(zhǔn):①外傷或暴力致椎體骨折者;②近期持續(xù)臥床>3個(gè)月;③合并惡性腫瘤;④精神神經(jīng)狀況無法配合本研究。
1.2 數(shù)據(jù)收集
年齡、身高、是否患糖尿病、是否長(zhǎng)期使用糖皮質(zhì)激素、子宮切除術(shù)史、體質(zhì)量指數(shù)(BMI)、骨密度T值、血肌酐、吸煙史、飲酒史、高血壓等。
1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法
2 結(jié)果
2.1 患者一般資料比較
兩組患者的一般資料對(duì)比發(fā)現(xiàn),骨折組年齡、BMI、有糖尿病占比、長(zhǎng)期使用糖皮質(zhì)激素占比、有子宮切除術(shù)史占比明顯高于對(duì)照組(表1,P<0.05)。
2.2 相關(guān)變量ROC曲線分析
將表1有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的連續(xù)變量進(jìn)行ROC曲線分析。結(jié)果顯示:年齡、BMI的曲線下面積分別是0.812、 0.648,最佳截?cái)嘀捣謩e是67歲、28 kg/m2,表明年齡、BMI對(duì)斷絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折有較好的診斷價(jià)值。通過獲取有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的連續(xù)變量的最佳統(tǒng)計(jì)值,將其分為二分類變量,為后續(xù)回歸分析及模型構(gòu)建做準(zhǔn)備,同時(shí)為患者的年齡和BMI提供了較為準(zhǔn)確的劃分?jǐn)?shù)據(jù)(圖1)。
2.3 logistic多因素回歸分析
絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折危險(xiǎn)因素的logistic多因素回歸模型結(jié)果顯示:年齡≥67歲、 BMI≥28 kg/m2、罹患糖尿病、長(zhǎng)期使用糖皮質(zhì)激素、有子宮切除術(shù)史是絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的獨(dú)立危險(xiǎn)因素(表2,P<0.05)。
2.4 構(gòu)建絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折危險(xiǎn)因素的列線圖預(yù)測(cè)模型
將年齡、BMI、有無糖尿病、長(zhǎng)期使用糖皮質(zhì)激素、有子宮切除術(shù)史作為構(gòu)建列線圖預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)因子。在實(shí)際臨床應(yīng)用中,首先臨床醫(yī)生可根據(jù)絕經(jīng)后女性骨質(zhì)疏松患者的個(gè)體情況,在圖2中找到上述各項(xiàng)獨(dú)立危險(xiǎn)因素在評(píng)分(Points)上的分值;然后將各因素分值相加即可得到總分,并將其在“總評(píng)分”標(biāo)尺上讀數(shù);最后找到總評(píng)分(Total points)在“骨質(zhì)疏松性椎體骨折發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)”數(shù)軸上對(duì)應(yīng)的數(shù)值,即為該患者發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)(圖2)。
2.5 Nomogram模型性能驗(yàn)證及臨床凈收益分析
此預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的校正曲線趨于理想曲線,C-index為0.729(95%CI:0.567~0.936)(圖3);決策曲線顯示當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)閾值>0.09時(shí),此預(yù)測(cè)模型所提供的臨床凈收益均高于單個(gè)獨(dú)立危險(xiǎn)因素并且在預(yù)測(cè)絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的高風(fēng)險(xiǎn)方面可以提供顯著額外的臨床凈收益,說明其臨床適用性好,模型是有價(jià)值的(圖4)。
3 討論
影響絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的因素較多,本研究結(jié)果中年齡、BMI、糖尿病、長(zhǎng)期使用糖皮質(zhì)激素、子宮切除術(shù)史均是增加骨質(zhì)疏松性椎體骨折發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。人體骨量會(huì)隨年齡的增長(zhǎng)而不斷流失,增加骨折發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)[5]。另外,老年人群的身體素質(zhì)下降及日?;顒?dòng)減少致體內(nèi)維生素D合成減少都會(huì)增加骨折發(fā)生的概率。李瑞娟等[6]研究得出骨質(zhì)疏松性椎體壓縮骨折的患者隨年齡增長(zhǎng)而增多的結(jié)論,驗(yàn)證了本研究結(jié)果。提示應(yīng)該更加關(guān)注老齡女性群體日常的活動(dòng)安全,增設(shè)適老化設(shè)施,為老齡群體制定個(gè)體化訓(xùn)練計(jì)劃以減緩骨質(zhì)疏松進(jìn)展。
既往人們可能持肥胖對(duì)骨折具有保護(hù)作用的觀念,認(rèn)為肥胖人群骨密度更高且對(duì)跌倒、撞擊等外力損傷有緩沖保護(hù)作用。但越來越多的研究證實(shí),在調(diào)整骨密度的條件下,較高的BMI與女性脊椎骨折風(fēng)險(xiǎn)增加顯著相關(guān)[7-8]。本研究中BMI≥28 kg/m2是絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的獨(dú)立危險(xiǎn)因素與上述研究結(jié)果一致。因此,絕經(jīng)后女性群體應(yīng)注重對(duì)自身體重的控制,合理膳食、適量運(yùn)動(dòng)。糖尿病及長(zhǎng)期使用糖皮質(zhì)激素均會(huì)加速患者骨質(zhì)疏松的病程,相關(guān)研究顯示,持續(xù)高血糖狀態(tài)可導(dǎo)致鈣磷代謝負(fù)平衡,誘導(dǎo)低鎂血癥,進(jìn)而刺激甲狀腺激素的合成與分泌,促進(jìn)骨吸收[9],降低骨量;而糖皮質(zhì)激素是臨床上常用的抗炎、抗敏藥物,但長(zhǎng)期使用會(huì)抑制成骨細(xì)胞生成,進(jìn)一步加快骨凋亡的速度,且影響鈣、磷的沉積,增加骨折風(fēng)險(xiǎn)[10]。因此,要根據(jù)患者情況聯(lián)合用藥,盡量降低藥物對(duì)骨質(zhì)疏松患者的影響。女性絕經(jīng)后體內(nèi)雌激素迅速下降,成骨細(xì)胞生成減少、破骨細(xì)胞增多致骨量加速丟失[11],而子宮切除導(dǎo)致激素失衡更早,更加速了這一變化。有研究證實(shí),在所有年齡組中,僅接受子宮切除術(shù)的女性發(fā)生椎骨骨折和其他骨折的風(fēng)險(xiǎn)均高于未接受子宮切除術(shù)的女性[12]。本研究結(jié)果與之一致。
綜上所述,本研究基于年齡、BMI、有無糖尿病、是否長(zhǎng)期使用糖皮質(zhì)激素、有無子宮切除術(shù)史構(gòu)建了預(yù)測(cè)絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松錐體性骨折危險(xiǎn)因素的列線圖模型,具有較好的預(yù)測(cè)價(jià)值,可用于早期識(shí)別絕經(jīng)后女性發(fā)生骨質(zhì)疏松性椎體骨折的患者,為臨床防治提供一些新思路。但本研究仍有局限,樣本量較少且樣本來源不能代表整體情況,未來需增加樣本量開展更多隨機(jī)對(duì)照研究以驗(yàn)證該結(jié)論。
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