不同骨质疏松风险评估工具的筛检效果评价

李浩月 荣爽,2 程静,2 杨晨露 李本超 李婷婷 程光文,2*

1.武汉科技大学医学院公共卫生学院营养与慢性病研究所，湖北 武汉 430065 2.职业危害识别与控制湖北省重点实验室，湖北 武汉 430065

骨质疏松症是骨的脆性增高的一种全身性骨病，其最严重的后果是导致骨质疏松性骨折的发生[1-2]。随着老龄化社会的到来，骨质疏松症已成为影响中老年人健康和家庭负担的一种重要疾病[3-4]。全世界骨质疏松的患病率较高，该病在中国13.2%的患病率也居高不下，并随年龄的增大而升高[5]。老年骨质疏松患者并发骨折将导致患者生命质量下降及家庭护理负担加重，也因此带来医疗支出的增加，所以对社区老年人进行骨质疏松的筛查，早发现、早干预对降低发病率和死亡率具有重要意义[6]。

传统的骨质疏松诊断主要靠仪器测量，包括超声骨密度仪和双能X线骨密度仪，但仪器筛查成本高，操作复杂，不适合大规模的人群筛查。因此，很多研究者致力于快速筛查方法的研究，目前比较流行的快速筛查问卷就是其中的一种。目前，同类研究中应用的快速问卷种类较多，究竟哪一种问卷更适合中国居民的筛查却未见报道。本研究拟通过采用目前国际公认的骨质疏松诊断金标准-双能X线吸收法(dual energy x-ray absorptiometry, DEXA)的诊断结果，对应用较为广泛的亚洲人骨质疏松自评工具(osteoporosis self - assessment tool for asian, OSTA)、骨质疏松风险评估工具(osteoporosis risk assessment instrument, ORAI)、骨质疏松风险简单评估(simple calculated osteoporosis risk estimation, SCORE)、骨质疏松危险指数(osteoporosis index of risk, OSIRIS)、骨质疏松预筛选风险评估(osteoporosis prescreening risk assessment, OPERA)、美国骨质疏松基金会快速诊断法(National Osteoporosis Foundation, NOF)、男性骨质疏松症风险评估(male osteoporosis risk estimation score, MORES) 7种问卷进行评估，以寻找最适合中国人群的骨质疏松筛检工具，为社区居民骨质健康管理提供科学的筛查方法。

1 材料和方法

1.1 研究对象

以2017年6月至2018年9月在华中科技大学附属协和医院核医学科接受DEXA检查的299例中老年人为受试对象，所有受试者均知情同意，收集其年龄、体重、既往病史、手术史、用药情况等资料。排除标准：①近6个月使用过类固醇类药物、抗抑郁药物以及其他对骨代谢造成影响的药物；②继发性骨质疏松症；③女性有子宫或者卵巢切除术史。

1.2 测量方法

1.2.1体重和骨密度测量：使用身高体重仪测量体重。用双能X线骨密度仪测定所有受试者腰椎L1～4以及双侧股骨颈骨密度，由专业医师操作以减少人为因素误差。

1.2.2骨质疏松风险评估工具：由专人面对面指导受试者完成各个风险评估问卷，并计算其得分。OSTA、ORAI、SCORE、OSIRIS、OPERA、NOF以及MORES的变量和判断阈值见表1。其中ORAI、SCORE、OSIRIS、OPERA四种适用于女性，MORES适用于男性，OSTA、NOF则男性、女性皆可。

1.3 诊断标准

根据《原发性骨质疏松诊疗指南》(2017版)[7]的诊断标准诊断骨质疏松。骨密度较正常人骨量峰值平均值低约1个标准差内，为正常；低1～2.5个标准差为骨量减少；低于2.5个标准差以上为骨质疏松。

1.4 统计学处理

使用SPSS 19.0统计学软件分析数据，计量资料用均数±标准差表示，两样本之间采用t检验。以DEXA的诊断结果为金标准，使用SPSS绘制OSTA、ORAI、SCORE、OSIRIS、OPERA、NOF及MORES在中老年男性和女性中骨质疏松的ROC曲线，并计算曲线下面积以及灵敏度、特异度、似然比、阳性预测值和阴性预测值。以α=0.05作为检验水准进行双侧检验，P<0.05为差异具有统计学意义。

表1 骨质疏松评估工具的变量和判断阈值Table 1 Variables and thresholds of osteoporosis assessment tools

2 结果

2.1 人口学特征

研究人群中女性为175例，年龄41～88岁，绝经时间为1～37年，体重38～81公斤；男性为124例，年龄40～92岁，体重37～99公斤，详见表2。

表2 纳入人群的年龄和体重特征Table 2 Age and weight characteristics of subjects

根据诊断标准将受试者分为非骨质疏松组(187例)和骨质疏松组(112例)。t检验结果表明，女性两组间年龄和体重的差异有统计学意义，P<0.05;男性两组间的体重差异具有统计学意义，而年龄差异无统计学意义，P>0.05，见表3。

2.2 骨质疏松评估工具得分

关于骨质疏松组与非骨质疏松组OSTA、ORAI、SCORE、OSIRIS、OPERA、NOF、MORES得分的对比，通过独立样本t检验可知，OSTA、ORAI、SCORE、OSIRIS、OPERA和NOF在女性骨质疏松组和非骨质疏松组中都具有统计学意义(P<0.05)；在男性的检验结果中只有MORES无统计学意义(P>0.05)，而NOF和OSTA具有统计学意义。见表4。

2.3 筛查骨质疏松的灵敏度、特异度以及ROC曲线分析

评估OSTA、ORAI、SCORE、OSIRIS、OPERA、NOF及MORES对绝经后女性和中老年男性骨质疏松的筛查能力，在不同阈值的条件下，不同工具的灵敏度、特异度、似然比、阳性预测值、阴性预测值和曲线下面积如表5中所示。

表3 骨质疏松组与非骨质疏松组的年龄、体重比较Table 3 comparison of age and weight between osteoporosis group and non-osteoporosis group

各筛查工具对绝经后女性骨质疏松的筛查效果均有统计学意义(P<0.05)，而三种筛查男性的工具仅有NOF具有统计学意义，MORES和OSTA则无统计学意义(P>0.05)。NOF对男性的筛查灵敏度为93.5%，但特异度是25.8%，AUC仅有0.697。分析ROC曲线，在女性人群中，OSTA、ORAI、OSIRIS和NOF指数都能在推荐阈值下达到较高的灵敏度，分别是96.3%、90.1%、90.0%和90.4%。而SCORE和OPERA指数在推荐阈值下灵敏度较低，分别是25.9%和38.2%，降低阈值才能达到较好的灵敏度。比较筛查女性骨质疏松不同工具的AUC可知，最低的是NOF，AUC为0.652，最高的是OSIRIS，AUC达到了0.734，筛查能力最高。

表4 骨质疏松组和非骨质疏松组的各评估工具得分对比Table 4 Comparison of evaluation tools between osteoporosis group and non-osteoporosis group

表5 骨质疏松筛检工具的ROC曲线分析Table 5 ROC curve analysis of osteoporosis screening tools

注：*为工具筛选骨质疏松的推荐得分阈值。

3 讨论

近年来，骨质疏松及其导致的脆性骨折的发生率越来越高[8]，其影响因素包括营养状况、遗传因素、内分泌因素以及生活方式等[9]。由于早期骨量减少并没有明显的临床症状，临床上发现的骨质疏松患者大多是已出现脆性骨折。因此早期诊断骨质疏松或者骨量降低、预测发生的可能性对预防骨质疏松和骨折有着重要的意义。

OSTA是一种有效的骨质疏松症早期筛查方法，因为只需要年龄和体重两个变量，具有快速、简单的优势，在韩国、印度等亚洲国家应用OSTA筛查绝经后妇女骨质疏松高危人群有着良好的效果[10-11]。本研究利用OSTA对于武汉地区中老年人的研究所得灵敏度高达96.3%，筛检阳性人群取得了良好的效果。而景彩霞等[12]对延安地区体重偏高绝经期女性的研究表明OSTA的灵敏度不高，但是特异度却高达94.6%，AUC为0.789，与本研究结果相反;ORAI则在OSTA的基础上多了一个是否使用雌激素的问题，该工具在国外运用较多，国内却很少有研究探讨，其原因可能是国内极少有绝经期妇女使用雌激素替代疗法。研究[13]表明行子宫和卵巢切除术的妇女，其体内激素水平下降明显，容易引起骨质疏松。ORAI在推荐阈值下能达到较高的灵敏度，如果更改阈值到12，其灵敏度和特异度都能同时保持较高水平。韩国的一个研究[14]中ORAI的筛检阈值提高到16，AUC达到了0.782，灵敏度降低为65.1%;OSIRIS则有年龄、体重、雌激素和骨折史四个变量，其灵敏度同ORAI一样，如果降低其阈值，提高特异度，各方面指标都明显提高。陈平等[15]在成都地区绝经期妇女中验证OSIRIS工具时，降低了筛检阈值，能让其灵敏度和特异度优于其他几种工具，与本研究的结果一致;NOF则是除了年龄、体重和骨折史外，还需要提供家族骨折史和吸烟史，变量数增多，适用于男性和女性， 其AUC在几种工具中最低;SCORE和OPERA在推荐阈值下，其灵敏度只有25.9%和38.2%，筛检效果并不理想。如果将SOCRE的阈值降低到-4则能提高灵敏度到64%，将OPERA的阈值降低到1也能提高其灵敏度到85%。这两种工具在国内的研究极少，而且SCORE有一项是关于类风湿性关节炎，需要经过确诊才能评定，大大降低了其在社区人群中的筛查效率。

而对于可以筛检中老年男性骨质疏松的三种工具来说，只有NOF有统计学意义，而且灵敏度也可达到93.5%，但是特异度仅有25.8%，AUC为0.697，筛检能力不高;OSTA和MORES这两种工具主要根据年龄和体重计算，可能因为男性两组间的年龄没有差异，导致两组得分不具有统计学意义。

当改变工具的得分诊断阈值时，灵敏度和特异度都相应改变，特异度的升高将带来灵敏度的降低。本研究发现，如果改变阈值提高特异度，则大多数骨质疏松筛查工具的灵敏度和特异度能同时保持在一个较高的水平。因而，根据工具在特定人群中的灵敏度和特异度比较，在不同环境下选择适当的诊断阈值，应考虑达到更高的灵敏度以筛选真正的阳性人群，还是达到更高的特异度来筛选真正的阴性人群，与王玉鹏[16]等给出的建议相似。

综合比较曲线下面积、灵敏度和变量可知，OSIRIS和OSTA用于预测绝经后女性骨质疏松的效果好，ORAI和NOF的筛检效果次之。由此可见，除了体重和年龄，是否使用雌激素和是否具有骨折史是判断女性骨骼健康的重要辅助条件。然而国内绝经期妇女在临床上多不愿意接受激素类治疗，问卷工具是否需要加入使用雌激素这一变量还需探讨。SCORE和OPERA在不改变阈值的情况下，适用于筛选绝经后骨质疏松女性的阴性人群，但如果改变阈值提高灵敏度，却不如使用前几种工具简便。在男性群体中，NOF的灵敏度较高，与OSTA的变量比较，提示家族骨折史、自身骨折史、吸烟史与男性的骨骼健康可能有关联。

本研究纳入的人群并无风湿性关节炎和使用过类固醇药物，因此SCORE和OPERA在推荐阈值下无法达到较高的灵敏度，还需要更多的研究去论证。由于样本量偏小和地域局限性，今后需要扩大样本量以提高研究的精确性。

综上，OSTA、OSIRIS、ORAI和NOF用于筛查绝经后妇女骨质疏松有着较高的灵敏度，SCORE和OPERA有较高的特异度，仅NOF对筛查中老年男性骨质疏松有统计学意义，可为临床预防提供指导。对于社区大规模人群则可考虑利用最为简便的OSTA来筛查骨质疏松高危患者。