呼和浩特市社区居住中老年人群身体成分分析与骨折风险性的关系

金淑霞 韩杏梅 武剑 冬梅

内蒙古医科大学第二附属医院骨内科，内蒙古 呼和浩特 010030

骨质疏松是一种全身代谢性骨病，随着我国人口老龄化日益严重，老年髋部骨折、脊柱骨折及桡骨远端骨折等日益增多，成为了大家所关注的公共健康问题。骨质疏松是以骨量低下、骨微结构破坏为特征，表现为骨脆性增加，进行性骨代谢异常，导致全身性骨折危险性增加[1]。目前公认的评价骨质疏松的标准主要依据双能X线骨密度仪(DXA)的测量结果，参照WHO标准来诊断[2-3]。同样，肥胖在世界各地也是一项重大的公共卫生挑战，中国定义标准分别为超重[体质量指数(bone mass index, BMI) ≥24]、肥胖(BMI≥28)，一直以来BMI被称为衡量肥胖的标准，肥胖可增加许多慢性疾病的风险因素以及死亡率。但许多流行病学研究[4-6]表明对于不同的人种，同样的BMI可能代表的肥胖程度不一样，通过BMI评估的骨折风险也不同。DXA测量的身体成分分析包括全身脂肪量、全身脂肪百分比、全身瘦组织量、各个部位的脂肪与瘦组织含量与百分比等指标。针对骨折的风险评估和肌肉量的评估，对中老年人群骨质疏松的预防有着重要的作用。女性由于不同时期、不同生活方式与习惯导致生活方式的紊乱，比如减肥、运动不足、怀孕、哺乳、绝经等问题影响着大多数人的骨骼健康[7-8]。因此，进行针对中老年人群骨骼健康的研究，从而明确肥胖者的骨折风险对于骨质疏松的预防有着非常重要的作用。另据报道[9]，低于正常体重或者肥胖人群较易出现骨代谢异常，骨量减少。 Kim等[10]的研究发现，肥胖与髋部骨折风险的增加有关。本研究将进行对社区居住中老年男性、女性的骨密度(bone mineral density, BMD)测定、身体成分分析、骨折风险评估，从而判断其骨折风险与身体成分的相关性，对中老年人群进行有针对性的骨量、肌肉含量或功能的指导。

1 研究方法

1.1 研究对象

选取 2016 年 1 月 至2017 年 12 月期间在内蒙古医科大学第二附属医院体检的40～90岁社区男女750名, 平均年龄66岁。对所有调查人群均进行了研究调查内容以及伦理说明，签署了知情同意书。

1.2 方法

1.2.1骨密度检测:选择美国Hologic公司的Discovery A双能X线骨密度仪进行骨密度检测，操作人员为已接受专业培训并获得认证资格的人员，测量调查人群腰椎、股骨颈和全髋骨密度。扫描结束后，根据WHO推荐的诊断标准进行诊断，即-1≤T为骨量正常，2.5

1.2.2危险因素: 由接受培训并合格的护士对入选的具有影像学资料的人员进行骨折风险评估工具(fracture risk assessment tool, FRAX®) 各危险因素的信息采集，包括年龄、性别、身高、体重、既往骨折史、父母髋部骨折史、股骨颈骨密度、目前是否吸烟、每日饮酒是否超过 3 个及以上单位(1个单位相当于8～10 g乙醇)、是否每天服用肾上腺皮质激素类药物5 mg达 3 个月及 3个月以上、是否患有类风湿性关节炎及具有其它继发性骨质疏松的因素。

1.2.3FRAX风险评估：根据FRAX软件计算出患者未来 10 年主要部位及髋部骨折的概率。该软件适用的人群为 40 ～ 90岁的男性或女性。

1.2.4身体成分分析与调查内容：通过DXA扫描仪(Discovery A，Hologic)对所有受试者进行全身和区域脂肪、瘦组织量测量。受试者穿着舒适的衣服，仰卧位躺在骨密度仪上，单独评估其全身、躯干、四肢(双臂和双腿)脂肪含量与瘦组织含量和百分比。Trunk FM反映了躯干脂肪量，ALM反映四肢脂肪量。对于计算机身体成分分析软件生成的默认线，手动调整使用特定的解剖标志(下巴、中心、盂肱关节和骨盆连线)。对于全身和区域使用高度标准化脂肪指数评估体积(全身脂肪指数、躯干脂肪指数和下肢脂肪指数)。

1.3 统计学方法

2 结果

本研究共纳入研究对象750名，其中女性组567名，男性组183名。对不同性别组的骨量情况进行比较，差异有统计学意义。见表1。

表1 研究对象基本概况 Table 1 Basic characteristic of study participants

注：MOF为未来10年主要部位骨质疏松性骨折风险；HF为未来10年髋部骨折风险; BMI=体重/身高2(kg/m2)。

据表2所示，女性组显示全身脂肪百分比为36.8%，躯干脂肪百分比为35%;男性组显示全身脂肪百分比为36.4%，躯干脂肪百分比为34.7%。两组相比男性瘦组织量高于女性，脂肪百分比小于女性。

表2 研究对象身体成分基本概况 Table 2 Body composition characteristic of study participants

将收集的一般资料及股骨颈BMD值代入中国版FRAX模型，计算出未来10年主要部位骨折及髋部骨折的概率。其中年龄、全身脂肪百分比与未来10年主要部位骨折风险呈正相关;股骨颈骨密度、全身瘦组织量与四肢瘦组织量、瘦组织指数与未来10年主要部位骨折风险呈负相关，具有统计学意义;对于髋部骨折风险来说，只有年龄与其呈正相关，股骨颈骨密度、全身瘦组织量、四肢瘦组织量与其呈负相关，具有统计学意义。见表3。

3 讨论

我国已经进入老龄化社会，骨质疏松已成为威胁中老年人群身体健康的公共问题。其严重后果是发生骨质疏松性骨折，即在受到轻微创伤或日常活动中即可发生骨折。FRAX评分方法是2008 年由WHO推荐的一种根据临床危险因素来评估骨质疏松性骨折风险的工具，计算每一位个体未来10 年主要部位骨折(髋部、脊椎、肱骨及腕部骨折) 的概率以及10 年内髋部骨折的概率。研究表明[11]，伴随骨量的减少，患者脊柱、髋部、腕部等骨质疏松骨折好发部位的骨折概率将会随着骨折危险因素的增加而成倍增加。对于骨质疏松防治来说，肥胖与骨健康的关系仍存在不明点。研究表明[11]，BMD每下降1个标准差，骨质疏松性骨折的风险即增加1.5～3.0倍。同样，普遍认为体重决定骨密度，肥胖者面积骨密度较高，但是实际情况是肥胖者的骨折风险也是增加的，肌肉含量高的人骨折风险是低的。因此针对骨质疏松高危人群进行身体成分分析，正确指导其增加肌肉含量与质量、减少脂肪含量对预防骨质疏松性骨折有着重要的意义。AW等[12]发现，应用FRAX针对门诊患者筛选骨质疏松高危人群，可根据其阈值或各国指南确定治疗计划。 本研究在计算FRAX值后使用BMD 预测骨折风险概率同样印证了这一观点。在本研究中发现受试者年龄、全身脂肪百分比与未来10年主要部位骨折风险呈正相关，股骨颈骨密度、全身瘦组织量与四肢瘦组织量、瘦组织指数与未来10年主要部位骨折风险呈负相关，具有统计学意义。对于髋部骨折风险来说，只有年龄与其呈正相关，股骨颈骨密度、全身瘦组织量、四肢瘦组织量与其呈负相关，具有统计学意义。FRAX问卷调查分析[14]提示既往有骨折史人群再发髋部骨折及全身骨质疏松性骨折的风险均远高于无骨折人群。Izuora等[13]发现，针对368名低骨量患者进行FRAX评估和BMD测定，其结果提示骨密度报告中增加了FRAX数值并未影响其治疗方案，针对FRAX进行治疗评估是有必要的。

表3 身体成分分析数据与骨折风险性相关性分析 Table 3 Correlations of body composition measures and fracture risk

注： ALM: 四肢瘦组织量;ALMI: 瘦组织指数; LTR：下肢和躯干脂肪含量比值;MOF：未来10年主要部位骨质疏松性骨折风险；HF：未来10年髋部骨折风险。

通过对骨质疏松高危人群以及低骨量人群进行骨折风险筛查，能够帮助他们提早预防骨质疏松性骨折的发生，因此早期使用 FRAX开展骨折风险评估、预防骨质疏松性骨折、明确脂肪组织对骨骼的影响有着重要的意义。本研究结果提示，对于身体成分组成的分析有助于对未来10年主要部位骨折与髋部骨折风险评估的分析，对骨质疏松症与骨折的预防和治疗具有重大意义。