中国苏州地区老年女性中骨质疏松症危险因素的筛选

马冬亮 高红琴 朱侃 谷红波 雷署丰*

1.苏州大学医学部公共卫生学院遗传流行病与基因组学研究中心，江苏 苏州 215213 2.江苏省老年病预防与转化医学重点实验室，江苏 苏州 215213 3.江苏苏州高新区狮山街道社区卫生服务中心，江苏 苏州 215009 4.江苏苏州姑苏区平江街道娄江社区卫生服务中心，江苏 苏州 215001

骨质疏松症(osteoporosis,OP)是一种以骨量降低，骨组织微结构破坏，导致骨脆性增加，易发生骨折为特征的代谢性骨病[1]。OP 发生有明显性别差异，女性较男性骨密度(bone mineral density,BMD)下降速度快[2]，特别是绝经后骨量处于急剧减少阶段，女性绝经后骨流失量可以达到绝经前的80%[3]。骨质疏松症多发于老年绝经女性中，在40～65岁妇女中有很高的患病率。杨春菊等[4]研究表明，在50～79岁年龄段女性中骨质疏松症患病率为27.1%。OP容易导致脆性骨折，其中髋部骨折危险性最大，是老年人死亡的常见原因[5]。目前医学上原发性OP还未有有效的治疗手段，早期预防骨质疏松显得尤为重要。

双能X线吸收仪(DXA)骨密度检测是公认的诊断骨质疏松症的金标准，但该设备数量较少且价格昂贵，不适合社区卫生服务机构广泛应用，更不适合大规模群体筛查。2001年由Koh等[6]提出一种用于亚洲绝经后妇女筛检骨质疏松症的工具，即亚洲妇女骨质疏松自我评价工具(osteoporosis self-assessment tool for asians，OSTA)，又称为亚洲妇女骨质疏松筛选图表。对来自亚洲8个国家860名受试者，进行骨质疏松症临床危险因素的调查和BMD定量，多变量回归模型分析显示，OSTA指数最后只选择了年龄和体重两个危险因素。有研究表明[7]，OSTA与DXA检查结果呈高度正相关关系，OSTA指数诊断骨质疏松症准确性较好，可以作为亚洲人的简易骨质疏松症筛选工具。

目前，国内外许多研究表明[8]OP的发病与女性月经与生育史(包括怀孕次数、累计母乳喂养时间、绝经年龄、月经持续年限等)相关，这些报道大多位于其他国家或者地区，未见有江苏南部地区的大样本报道。同时生活方式和饮食方式等也是骨质疏松重要的危险因素，苏州地区地处江南水乡，生活方式和饮食习惯有其独特的特点，例如饮食清淡、偏甜、喜爱饮茶等，然而这些因素与OP的风险关系还未见大样本报道。

本文以OSTA评估的风险指数为基础，对苏州部分社区绝经后妇女共3 915名进行问卷调查，针对苏南地区的地域特点和饮食习惯设计了相应的问卷内容。通过非参单因素回归分析、有序Logistic回归分析等筛选和评估OP的危险因素，为OP的防治提供参考依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象

选择3 915名苏州部分社区年龄为55～96岁的绝经后妇女进行问卷调查并签署知情同意书。

1.2 问卷调查

问卷调查由经过培训的医务人员进行，由医务人员根据问卷提问，并填写被测者提供的答案，调查内容包括:①基本检测内容:年龄、身高、体重、学历、前臂长度、腰围、臀围等;②生活习惯: 一生中是否吸过至少100支烟、是否饮酒、主食、猪牛羊肉、鸡鸭肉、各种鱼类、牛奶和酸奶、新鲜水果、新鲜蔬菜、豆类食品、各种坚果、咸菜、茶、口味、最近一周吃肉是否<75 g/天、经常吃的肉的种类、最近一周吃蛋的个数、最近一周吃油炸食品的数量、最近一周吃奶油糕点的数量等；③女性健康史：月经初潮年龄、月经持续年限、怀孕次数、累计母乳喂养时间、绝经年龄、是否绝经、绝经后是否进行雌激素治疗、绝经类型、卵巢是否切除、子宫是否切除。

1.3 骨质疏松评估

骨质疏松评估采用OSTA方法。OSTA指数的计算方法为：0.2×[体重(kg)-年龄(岁)](取整数)。所得数值根据不同的临界值把人群分为低风险组(>-1)、中风险组(-1～-4)和高风险组(<-4)。

1.4 统计学分析

采用SPSS 22.0进行单因素分析以及多元有序Logistic逐步回归分析，计量资料经检验为偏态分布，以中位数及四分位数间距表示，计数资料采用率或构成比表示。单因素分析采用Kruskal-WallisH法，多因素分析采用多元有序Logistic回归分析。

2 结果

2.1 一般情况

本研究共收集参加问卷调查的绝经后女性案例3 915人，年龄55～96 岁，平均(72.5±10.6)岁。其中，OSTA低风险组690例，中风险组1 973例，高风险组1 252例。见表1。

2.2 骨质疏松症影响因素的单因素分析

单因素分析结果显示，怀孕次数、月经持续年限、累计母乳喂养时间、绝经年龄、茶、经常吃的肉的种类、最近一周吃油炸食品的数量、绝经类型、子宫切除均与OP的患病风险相关(P<0.05)，未发现其他因素与OP的患病风险存在统计学关联(P>0.05)。见表2。

表1 骨质疏松症影响因素变量赋值Table 1 Variable assignment of the influencing factors of osteoporosis

表2 骨质疏松症影响因素的单因素分析结果Table 2 Univariate analysis between the influencing factors and osteoporosis

续表2 骨质疏松症影响因素的单因素分析结果Continued table 2 Univariate analysis between the influencing factors and osteoporosis

2.3 骨质疏松症影响因素的多因素分析

以OSTA指数的不同风险度等级为因变量(低风险=0,中风险=1,高风险=2)，单因素分析结果有意义的因素为自变量，进行多因素分析。有序Logistic回归分析的连接函数为log-log。平行线检验显著性P=0.687说明有序Logistic回归分析满足前提条件。多因素分析结果显示怀孕次数(P<0.05)、绝经年龄(P<0.05)、是否经常喝茶(P<0.05)是骨质疏松症的独立危险因素(P<0.05)。见表3。

表3 骨质疏松症影响因素的多因素分析结果Table 3 Logistic regression analysis of the influencing factors of osteoporosis

注：连接函数为log-log。

2.4 生育次数与哺乳时间的交互作用

骨质疏松症影响因素的多因素分析中，累计母乳喂养时间P值为0.05，但考虑到生育次数与哺乳时间可能存在交互作用，这里以生育次数与哺乳时间的交互作用作为一个变量再次进行多因素分析。平行线检验P=0.649,有序Logistic回归分析满足前提条件。结果显示怀孕次数×累计母乳喂养时间(P<0.05)、绝经年龄(P<0.05)、是否经常喝茶(P<0.05)、绝经类型(P<0.05)是骨质疏松症的独立危险因素(P<0.05)。见表4。

表4 怀孕次数与累计母乳喂养时间交互作用的有序Logistic回归分析结果Table 4 Logistic regression analysis of the interaction effect between the number of pregnancy and the accumulative time for breastfeeding

注：连接函数为log-log。

3 讨论

国内调查显示，中老年女性OP 患病率为36.3%[9]。而OSTA 指数和骨质疏松的发病率有明显的关系，并且对于骨质疏松的发病危险，也有一定的预测价值。OSTA 指数操作简便，只需要询问体重和年龄，灵敏度和特异度较好，有很大的应用价值[10]。目前认为OP 的发生与性别、年龄、营养、遗传、内分泌、生活方式、疾病状态、用药情况等危险因素有关，必须明确评估危险因素，区分是否可控，对于决定是否进行BMD测量和指导必要的治疗，具有积极的临床价值[11]。

茶叶含有较多的咖啡因，而咖啡因有促进尿钙排泄，导致负钙平衡的作用。近年来，越来越多的研究发现，咖啡因导致轻度的负钙平衡，长期如此便会造成生物学意义的钙缺乏，最终导致骨密度降低，OP 危险性增加。本调查表明，喝茶可明显增加OP发病风险。

国内外大量研究证实，绝经是OP的主要危险因素。Sioka等[12]研究表明，低骨密度的发生与是否在40～45岁之间绝经有相关关系。Akdeniz[13]认为绝经年龄是骨质疏松发生的决定性因素之一。正常女性的BMD在30～35岁达到骨峰值，随后BMD开始下降，在绝经前的一段时期里，BMD的下降呈平缓和渐进趋势；绝经后BMD下降的速度加快。本研究表明绝经年龄与OSTA指数呈负相关。

妊娠可使母体骨量减少，可能与妊娠期间由母体向胎儿转移骨量以及怀孕期间激素的变化水平，特别是雌激素变化水平有关[14]。国外研究报道[8]，生育次数超过4 次者，其骨密度显著低于生育次数相对较少者，可能与妊娠中、晚期能够明显抑制骨形成，导致骨吸收相对旺盛有关，生育次数的不断增加影响峰值骨量的形成，增加骨质疏松的危险性。同时母乳喂养能够明显影响钙代谢，母乳喂养时间的延长能够对骨钙形成干扰，引起短暂性的骨丢失[15]。本研究表明，怀孕次数与哺乳时间均是绝经后骨质疏松症的危险因素，且怀孕次数与哺乳时间存在交互作用。