目的探索骨质疏松症患者发生脆性骨折的影响因素,并构建骨折风险评估模型。方法纳入912例骨质疏松症患者,分为骨折组595例,无骨折组317例。通过医院电子病历信息系统和骨质疏松患者数据管理平台查阅患者病历资料,获得临床特征、骨密度...目的探索骨质疏松症患者发生脆性骨折的影响因素,并构建骨折风险评估模型。方法纳入912例骨质疏松症患者,分为骨折组595例,无骨折组317例。通过医院电子病历信息系统和骨质疏松患者数据管理平台查阅患者病历资料,获得临床特征、骨密度、实验指标和生活方式等38个变量。对比骨折组与无骨折组的差异,通过Logistic回归分析脆性骨折的影响因素,并建立回归模型。采用Bootstrap法内部验证模型、绘制模型校准曲线及列线图。结果与无骨折组比较,骨折组的年龄更大、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase,ALP)更高,有跌倒史和有父母髋部骨折史的发生率更高,运动和日照时间更少,腰椎、股骨颈、全髋骨密度(bone mineral density,BMD)更低,(P<0.05)。Logistic回归分析发现:年龄(OR=1.050,95%CI:1.023~1.078)、过去一年跌倒史(OR=5.738,95%CI:3.119~10.558)、父母髋部骨折史(OR=2.521,95%CI:1.021~6.224)、ALP(OR=1.010,95%CI:1.003~1.017)是发生脆性骨折的独立危险因素,腰椎BMD(OR=0.061,95%CI:0.009~0.396)是保护性因素。利用年龄、过去一年跌倒史、父母髋部骨折史、ALP等4个脆性骨折影响因素建立评估模型,C指数为0.785,拟合优度检验结果P>0.05,提示模型具有较好的校准度与区分度。结论骨质疏松症患者的年龄、过去一年跌倒史、父母髋部骨折史、ALP是骨质疏松症患者发生脆性骨折的危险因素,腰椎BMD是保护因素。研究建立的模型中包含的4个变量均是简单、易获得的指标,无需进行双能X线吸收测量仪(dual energy X-ray absorptiometry,DXA)检测即可判断骨质疏松症患者的脆性骨折风险,在各级别医疗机构都有一定推广价值。展开更多
文摘目的探索骨质疏松症患者发生脆性骨折的影响因素,并构建骨折风险评估模型。方法纳入912例骨质疏松症患者,分为骨折组595例,无骨折组317例。通过医院电子病历信息系统和骨质疏松患者数据管理平台查阅患者病历资料,获得临床特征、骨密度、实验指标和生活方式等38个变量。对比骨折组与无骨折组的差异,通过Logistic回归分析脆性骨折的影响因素,并建立回归模型。采用Bootstrap法内部验证模型、绘制模型校准曲线及列线图。结果与无骨折组比较,骨折组的年龄更大、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase,ALP)更高,有跌倒史和有父母髋部骨折史的发生率更高,运动和日照时间更少,腰椎、股骨颈、全髋骨密度(bone mineral density,BMD)更低,(P<0.05)。Logistic回归分析发现:年龄(OR=1.050,95%CI:1.023~1.078)、过去一年跌倒史(OR=5.738,95%CI:3.119~10.558)、父母髋部骨折史(OR=2.521,95%CI:1.021~6.224)、ALP(OR=1.010,95%CI:1.003~1.017)是发生脆性骨折的独立危险因素,腰椎BMD(OR=0.061,95%CI:0.009~0.396)是保护性因素。利用年龄、过去一年跌倒史、父母髋部骨折史、ALP等4个脆性骨折影响因素建立评估模型,C指数为0.785,拟合优度检验结果P>0.05,提示模型具有较好的校准度与区分度。结论骨质疏松症患者的年龄、过去一年跌倒史、父母髋部骨折史、ALP是骨质疏松症患者发生脆性骨折的危险因素,腰椎BMD是保护因素。研究建立的模型中包含的4个变量均是简单、易获得的指标,无需进行双能X线吸收测量仪(dual energy X-ray absorptiometry,DXA)检测即可判断骨质疏松症患者的脆性骨折风险,在各级别医疗机构都有一定推广价值。
