中老年糖尿病患者骨质疏松性骨折风险分析＊

高礼成 ，何琪 ，宁红红 ，姜兴文 ，盛霞 ，朱艳 ，喻云兰 ，舒晨旻 ，秦淑兰

(1、南昌大学第三附属医院，南昌 330008；2、南昌市青山湖区京东镇卫生院，南昌 330029)

骨质疏松症是一种以骨强度下降、骨折风险性增加为特征的老年退行性疾病，已严重影响人们的健康水平，现已成为全球关注的公共卫生热点[1]，给社会造成了沉重的负担。糖尿病是一种以慢性高血糖为特点代谢性疾病，全世界有超过3亿的糖尿病患者。我国糖尿病患者人数已居全球首位[2]。糖尿病作为骨质疏松的主要危险因素之一[3-5]。FRAX是评价10年骨质疏松性骨折及髋部骨折概率的指标，本研究中，我们应用FRAX软件对229例糖尿病患者进行了骨质疏松症性骨折风险的早期筛查，旨在为早期诊断、早期防治糖尿病并发骨质疏松提供一定的临床参考依据。

1 资料与方法

1.1 资料收集 采用随机抽样的方法，选取2017年4月-2018年4月住院及门诊糖尿病患者，入选标准为：年龄40-90岁，并符合糖尿病疾病诊断标准的患者。收集患者病史及生化检查资料，并排除肝肾功能异常的患者后共229例患者。

1.2 研究方法

1.2.1 采集信息 包括姓名、性别、年龄、家庭住址、电话、身高、体质量、体质量指数、高血压病史、血糖、肌酐、尿素氮、谷丙转氨酶、吸烟史、饮酒史、既往脆性骨折史、父母髋骨骨折史、是否服用影响骨代谢药物、是否患有影响骨代谢的疾病等。

1.2.2 问卷设计 本研究采用WHO推荐的骨折风险评测工具(fracture risk assessment tool，FRAX)，采用中国模式，登入http：//shef.ac.uk/FRAX，录入FRAX相关的骨折风险因子，计算10年后髋部骨折≥3%和骨质疏松性骨折≥20%的可能性[6]。

1.3 统计学方法 采用SPSS 17.0统计软件。计量资料以（x±s）表示。组间比较使用单因素方差分析。多元线性回归分析FRAX评分和相关临床指标之间的关系。P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 研究对象基本情况 总病例数229例，其中男123例，女106例，两组患者之间年龄、体重指数均无统计学差异。见表1。

表1 糖尿病患者的基本情况

2.2 不同性别之间骨折发生的概率 女性组的髋部骨折风险、骨质疏松性骨折风险明显高于男性组（P＜0.001）。 见表 2。

2.3 不同性别之间合并疾病情况的比较 男性患者合并合并高血压占43.1%；女性患者合并高血压占54.7%。男性组与女性组相比差异无统计学意义。见表3。

表2 不同性别之间骨折发生的概率情况

表3 不同性别之间合并高血压情况的比较

2.4 骨质疏松骨折危险因素多元回归分析 为了解各项危险因素对骨质疏松骨折发生影响的独立作用，进行多因素回归分析。以骨质疏松性骨折概率为因变量，性别、年龄、体重指数、高血压史、肌酐、尿素氮、谷丙转氨酶、血糖为自变量，进行多元线性回归分析。建立的回归模型中，年龄、性别、血糖进入了方程，可以解释32.8%的变异。根据回归分析结果可知，年龄、血糖与骨质疏松性骨折的发生概率成正相关。在其他条件不变的情况下，女性发生骨质疏松性骨折的概率比男性高。

表4 糖尿病患者各项因素对骨质疏松性骨折的发生概率影响的多元回归分析结果

2.5 髋部骨折危险因素多元回归分析 为了解各项危险因素对髋部骨折发生影响的独立作用，进行多因素回归分析。以髋部骨折概率为因变量，性别、年龄、体重指数、高血压史、肌酐、尿素氮、谷丙转氨酶、血糖为自变量，进行多元线性回归分析。建立的回归模型中，年龄、性别、血糖进入了方程，可以解释42.0%的变异。根据回归分析结果可知，年龄与髋部骨折的发生概率成正相关。随着血糖的升高，发生髋部骨折的概率也随着增加。在其他条件不变的情况下，女性发生髋部骨折的概率比男性高。

表5 糖尿病患者各项因素对髋部骨折发生概率影响的多元回归分析结果

3 讨论

我国正步入老龄化阶段，骨质疏松的发病率也正迅猛增长，60岁以上老年患者骨质疏松发病率明显增高，高达2.1亿[7，8]。我国糖尿病发病率高，糖尿病性骨质疏松的患病率随着糖尿病发病率的增高而增高[9]，社区中老年对骨质疏松的预防及相关的健康知识的了解不够[10]，有必要应用简单易行、实用的方法进行骨质疏松发生概率的评估及并以此进行预防宣教。WHO推荐的骨折风险评测工具(fracture risk assessment tool，FRAX)应用简单、实用性强，是目前评价骨折发生概率应用最普遍的工具[11，12]。本研究采用FRAX对糖尿病患者骨折危险因素进行综合分析，得出10年内糖尿病发生骨质疏松骨折及髋部骨折的概率，以期为糖尿病患者骨质疏松骨折的早期诊断与治疗提供一定的理论依据。

为进一步探讨骨质疏松骨折的高危因素，我们对影响糖尿病患者骨折的危险因素进行多元回归分析，结果发现，糖尿病患者中，年龄均与骨质疏松性骨折概率及髋骨骨折概率呈正相关，也就是说，在其他条件不变的情况下，年龄越大骨折风险越大，中老年人更易发生骨折。何渝煦等[13]的研究也证实了这一结果，可能原因是老年人骨代谢转换率逐渐下降，各器官功能衰退，胃肠吸收功能减退，钙的吸收少，维生素D合成减少，运动量减少，骨量丢失，骨密度也随之下降。朱继珩等[14]认为骨密度下降可能骨折的风险增加，老年人应防止发生跌倒，减少骨折发生。

本研究发现，女性患者的骨质疏松性骨折风险及髋部骨折风险高于男性患者，与相关研究一致[15，16]。机制可能与以下原因有关：中老年女性患者均处于围绝经期或已绝经，相关研究表明，绝经是骨质疏松的危险因素之一，绝经后雌激素严重缺乏，使得骨吸收明显增加，骨量减少，伴随绝经年限的增长，导致骨密度明显下降[17，18]，使得女性发生骨折的发病率高于男性。

我们还发现，血糖与骨质疏松性骨折风险及髋部骨折风险成正相关。相关研究表明[19]糖尿病患者骨质疏松的发生率比非糖尿病者高。分析其原因，可能与糖尿病微血管病变导致骨量丢失和骨脆性增加有关[20]，糖尿病患者可引起水盐电解质及骨矿代谢异常。高渗性利尿可引起钙、镁、磷大量丢失，同时由于胰岛素缺乏可引起骨吸收增强，骨量丢失[21]，使得糖尿病患者易患骨质疏松并发骨折。

当然，该项研究还存在一定的不足，骨密度是诊断骨质疏松、预测骨质疏松性骨折风险的定量指标[22，23]，然而本研究中入选的中老年糖尿病患者均未行骨密度检测，因此我们无法评估骨密度检测结果与FRAX软件评价结果的相关性。建议在临床工作中，我们应该对FRAX评估显示骨质疏松性骨折发生概率高的患者进一步行骨密度检查，对于通过骨密度确诊为骨质疏松症的患者，进一步给予抗骨质疏松药物治疗。

综上所述，年龄、女性、血糖是诱发骨质疏松性骨质和髋部骨折的危险因素。在今后的临床工作中，对于中老年糖尿病患者，特别是老年血糖控制不佳的女性患者，应加强患者健康宣教，必要时应将骨密度测定作为常规检查项目，以预防骨质疏松症，防止骨折的发生。此外值得注意的是，有研究[24，25]显示FRAX可能低估2型糖尿病患者10年后髋部骨折和骨质疏松性骨折的风险，该模型在糖尿病患者中的应用还需进一步研究。