陈巧聪 楼慧玲 彭 程 袁辉辉
广州市第一人民医院老年病科(广州510180)
骨质疏松症是一种与增龄相关的,以骨强度下降和骨折风险增加为特征的骨骼疾病[1]。据统计,目前我国60岁以上人口已超过2.1亿(约占总人口的15.5%),65岁以上人口近1.4亿(约占总人口的10.1%)是世界上老年人口绝对数最大的国家[2]。随着老年人口的加速增长,骨质疏松发病率逐年增高[3],骨质疏松症已成为我国重要公共健康问题。骨质疏松症最大的危害在于易发生脆性骨折,主要发生在髋部、脊柱、前臂远端、肱骨近端和骨盆等部位。髋部骨折在临床上被称为“死亡性骨折”,其1年内死亡率为15%~25%,骨折后有50%的患者终生残疾。在我国约70%~80%的中老年骨折是因OP引起的,其中每年新发椎体骨折约有181万人,髋部骨折23万人[4]。据预测,我国2015、2035 和2050年用于主要骨质疏松性骨折(腕部、椎体和髋部) 的医疗费用将分别高达720亿元、1 320 亿元和1 630亿元[5]。可见骨质疏松性骨折所造成的经济和社会负担是巨大的,预防骨折无疑是骨质疏松防治策略的最重要、最根本的目标。
有研究显示,超过1/2脆性骨折发生在骨量减少甚至骨量正常的人群中,骨密度(bone mineral density,BMD)并不能完全反映骨强度的情况[6]。2008年世界卫生组织(World health organization WHO) 推荐了骨折风险预测工具(fracture risk assessment tool,FRAX®)来评估患者未来10年发生髋部骨折(hip fracture HF)及主要骨质疏松性骨折(椎体、前臂、髋部或肩部) (major osteoporotic fracture MOF)的概率。2011年中国原发性骨质疏松症诊治指南首次推荐使用该工具来筛查骨质疏松性骨折的高危人群[7]。然而,在我国骨折风险评估并未被广泛认可,尚有许多争议。因此,本研究旨在运用FRAX®工具评估广州社区中老年人骨质疏松性骨折的风险,探讨不同危险因素对骨质疏松性骨折的影响。
选自2016年6月—2018年12月在广州市各社区卫生服务中心的中老年体检人群。入选标准: ①广州市社区常住人口;②年龄≥40岁;③签署了调查知情同意书。排除标准: ①非骨质疏松性骨折者;②神志不清、智力障碍等无法配合调查或患有恶性肿瘤、严重心肝肾功能疾病者;③已接受正规抗骨质疏松治疗患者;④近期持续卧床>3个月者。
1.2.1 通过问卷调查方式记录年龄、性别、体质量、身高、既往骨折史、吸烟等11个骨质疏松临床危险因素以及有无股骨颈骨密度T值、跌倒史等临床资料。
1.2.2 骨密度检测: 639例应用双能X线吸收法骨密度仪(dual-energy X-ray absorptiometry,DXA)检测腰椎及髋部骨密度,仪器进行常规质控。T值≤-2.5为骨质疏松;-2.5 1.2.3 FRAX®软件分析: 登录网站http: //www.shef.ac.uk/FRAX/,联合或不联合股骨颈BMD计算个体未来10年发生主要骨质疏松性骨折和髋部骨折的风险。 应用SPSS 21.0软件进行数据分析,连续变量用均数±标准差表示,两组间比较采用t检验,多组间比较采用单因素方差分析(ANOVA),线性回归分析临床危险因素与骨折风险的关系。 本研究共收集了1 140例中老年人的临床资料,其中男性132例(11.5%),女性1 008例(85.5%),平均年龄为(59.3±10.4)岁(40~103岁),平均BMI为(23.2±3.1)kg/m2,FRAX®工具计算未来10年发生MOF的概率为(4.2±3.6)%,HF的概率为(1.3±2.4)%。见表1。 表1 临床资料 根据不同年龄段划分为4组,未来10年MOF的概率分别为(1.9±0.9)%、(3.1±1.8)%、(5.2±3.9)%、(7.9±4.9)%,HF的概率分别为(0.16±0.2)%、(0.4±0.8)%、(1.7±2.0)、(4.2±3.5)%。其中骨折的发生概率最高均为70岁以上年龄段,最低为40~49岁年龄段,各组间差异均有统计学意义(P<0.05),见表2。 单因素回归分析中,MOF及HF风险均与年龄、性别、体质量、身高、既往骨折史、父母髋部骨折史、继发骨质疏松史及股骨颈T值、跌倒史具有相关性;多因素回归分析中,除外体质量,年龄、性别、既往骨折史、父母髋部骨折史、继发骨质疏松史、股骨颈T值、跌倒史对MOF具有独立性预测意义(r=0.78,r2=0.60),而对于HF,除外体质量、父母髋部骨折史,年龄、性别、既往骨折史、继发性骨质疏松史、股骨颈T值、跌倒史具有独立性预测意义(r=0.73,r2=0.53),见表3、表4。 表2 比较不同年龄组人群未来10年骨质疏松性骨折的概率 *各组间两两比较,P<0.05;◇各组间两两比较,P<0.05 表3 单因素回归分析不同危险因素与骨折风险的关系 表4 多因素回归分析不同危险因素与骨折风险的关系 目前,FRAX®是国际上通用的骨质疏松性骨折风险的预测工具。早在2008年英国Kanis教授使用FRAX®工具评估50~84岁人群骨折风险的研究发现[8],50岁人群未来10年发生骨折的风险为7.5%,而80岁人群则上升至30%。因此,对骨折风险超过7.0%的患者进行临床干预是非常值得的。美国的B.Dawson-Hughes教授对美国的白人、亚洲人、黑人和西班牙人的大样本研究得出结果: 对于白人妇女,若10年骨折风险超过3%时进行干预治疗是值得的[9]。而在日本的S.Fujiwan教授则使用FRAX评估2 596名男性与女性,提出在50岁年龄段患者10年骨折风险超过5%,80岁年龄段超过2%时应该进行干预治疗[10]。 基于以上的研究结果,2008年国家骨质疏松症基金会(NOF)骨质疏松治疗指南中明确推荐FRAX®工具计算出的主要骨质疏松性骨折风险≥20%或髋部骨折风险≥3%时进行干预与治疗。迄今,我国尚未定义FRAX®计算的治疗阈值,临床上仍参照欧美等国家的标准。为此,我们探讨广州社区中老年人骨质疏松性骨折风险及其与危险因素的关系,为本区域的OP干预与治疗提供一定的参考依据。 本研究结果显示,广州社区中老年人10年MOF的概率为(4.2±3.6)%,HF的概率为(1.3±2.4)%。为进一步探索,根据年龄划分为40~49岁、50~59岁、60~69岁、70~90岁共4个亚组,数据显示随着年龄的增加,MOF和HF的风险均逐渐显著增加(P<0.05)。与国内相关研究比较,我们研究的结果显示60~69岁组MOF及HF分别为(5.2±3.9;1.7±2.0)%,与上海地区同一年龄段的MOF与HF(4.9±3.2;1.5±1.4)%,北京地区为(4.92±7.06;1.81±5.27)%的研究报道基本一致[11-12]。然而,我们70~90岁组MOF及HF分别为(7.9±4.9;4.2±3.5)%,稍高于上海地区同一年龄段的MOF与HF(6.2±3.3;3.2±2.2)%及北京地区(6.9±7.5;3.5±6.7)%。可能与我们研究对象来自于社区,其卫生认知水平及疾病预防措施比医院体检的人群差有关。因此,我们更应该加大力度对社区人群骨质疏松骨骨折知识的宣教与筛查骨折风险,防范于未然。 由于不同国家、种族人群、不同地区的生活方式不同,不同危险因素对骨折风险的预测意义不一样。有研究者提出不同国家、性别、不同年龄段应有不同的FRAX®干预阈值[13]。目前我国骨质疏松性骨折发病率及其影响因素的大样本流行病学病研究正在进行中,关于中国南部绝经后女性的初步研究提示FRAX®预测结果可能低估了中国人群的骨折风险[14],可能将干预阈值设在MOF风险为4.0%、HF风险约1.3%比较适合我国情况。 我们也研究了不同危险因素对骨折风险的预测意义,结果显示,单因素回归分析中,MOF及HF风险均与年龄、性别、体质量、身高、既往骨折史、父母髋部骨折史、继发性骨质疏松及股骨颈T值、跌倒史具有相关性。多因素回归分析中,除外体质量,年龄、性别、既往骨折史、父母髋部骨折史、股骨颈T值、跌倒史对MOF具有独立性预测意义,模型的r=0.78,r2=0.60;而对于HF,除外体质量、父母髋部骨折史,年龄、性别、既往骨折史、股骨颈T值、跌倒史均具有预测意义,模型的r=0.73,r2=0.53。可见,这两个模型对骨折风险有一定的预测意义。临床危险因素中低体质量对骨折风险影响大,而我们研究对象大部分为正常体质量。因此在临床中,我们应多关注低体质量人群的骨折风险评估。父母髋部骨折史对髋部骨折也有预测作用,可能因为父母髋部骨折史病例数不多而未达到统计学意义。 近年来,许多研究证实跌倒是诱发骨折的重要危险因素[15],但FRAX®计算中没有包括跌倒。我们研究结果显示,跌倒与MOF及HF风险有显著相关性(r=2.10,P<0.05;r=0.51,P<0.05)。此外,本研究也证实跌倒对10年骨折风险有独立性预测意义。因此,在评估骨折风险时我们应进行跌倒风险筛查,针对有跌倒风险的老年人,做好防护措施,可降低骨质疏松性骨折的发生。 为应对不断增加的老年人口,2017年中国原发性骨质疏松症诊疗指南再次提出在没有骨密度测量时,应用FRAX筛查骨折风险来指导治疗[16]。2018年美国疾病预防服务工作组(USPSTF)再次推荐借助FRAX®评估工具及时筛查,预防高危人群发生骨折[17]。BMD是骨质疏松症诊断的金标准,但因DXA的可用性及价格昂贵,在社区广泛应用仍有一定困难。目前广州社区中老年人健康体检中尚无骨质疏松及骨折风险评估项目。根据本研究结果,我们建议在广州社区中老年人健康体检时应用FRAX工具进行骨折风险评估,早期发现高危患者并早期干预,减少骨折的发生,提高老年人群的生活质量。1.3 统计学处理
2 结果
2.1 一般资料
2.2 比较不同年龄组人群未来10年骨质疏松性骨折的概率
2.3 线性回归分析临床危险因素对未来10年骨质疏松性骨折风险的预测意义
3 讨 论