中老年人骨折风险与握力、步速、肌肉量的相关性

陈巧聪 楼慧玲 彭程 朱国辉 袁辉辉 饶红英

华南理工大学附属第二医院（广州市第一人民医院）老年病科（广州510180）

随着人口老龄化的加速，与增龄相关的骨骼肌肉系统疾病患病率逐年增加，已经成为重要的公共健康问题。肌肉减少症简称肌少症（sarcopenia，SP）与骨质疏松症（osteoporosis，OP）及其骨折的发生均随增龄而增加，二者相伴出现被统称为“活动障碍综合征二联症”，成为老年人致残、致死的主要原因之一［1］。在我国约70%～80%的中老年骨折是因OP引起的，90%的骨质疏松性骨折是由跌倒引起，其可能的原因是肌肉减少症和骨质疏松症的综合作用，我国每年新发椎体骨折约有181万人，髋部骨折23万人［2］。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［3］。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症及肌少症防治策略的最重要、最根本的目标。

大量研究表明骨骼与肌肉位置相邻，密不可分、相互调节，两者之间存在同步物理-机械感受效应与共同的旁分泌及内分泌因子、相似的分子信号通路调控及共同的治疗靶点［4］，值得共同探讨。近年来，肌少症与骨质疏松症、骨折间的关系已经成为国内外研究的热点。国内已有关于老年住院患者、绝经后女性和中老年男性等骨骼肌肌量与BMD关系的研究［5-6］，而少有关于骨骼肌肌力、肌肉功能与骨折风险研究的相关报道。因此，笔者将探究中老年骨骼肌肌量、肌力、躯体活动能力与FRAX预测的骨折风险之间的关系，为防治肌少症、骨质疏松症及其骨折提供一些参考依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料收集2017年12月至2018年12月在广州市第一人民医院40～89岁体检者的临床资料，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）近期持续卧床＞ 3个月者；（2）非骨质疏松性骨折者；（3）神志不清、智力障碍等无法配合调查；（4）患有恶性肿瘤、严重心肝肾功能疾病，基础情况差的患者；（5）已接受正规抗骨质疏松治疗患者；（6）存在可能依从性差和失随访情况的患者；（7）正在参加其他临床研究的患者。最终193例患者纳入研究，其中男36例，女157例，平均年龄（65.3±10.5）岁。

1.2 问卷调查记录患者年龄、性别、身高、女性月经史、既往脆性骨折史、父母髋部骨折史、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、用药史等临床资料。

1.3 骨折风险预测工具FRAX（http：//www.shef.ac.uk/FRAX/）计算患者10年骨质疏松性骨折（major osteoporotic fracture，MOF）及髋部骨折（hip fracture，HF）的概率。其中HF≥3%或MOF≥20%时，视为骨质疏松性骨折高危患者。

1.4 握力测量依据标准测量方法，运用CAMRY电子握力计进行测量，计量单位为kg，受试上臂与前臂成90度端坐位，用最大力度握柄，双手各测2次，取最大值。

1.5 躯体功能测定采用6 m步速测定，计量单位为m/s，重复3次取平均值。

1.6 骨密度与体成分测量采用法国DMS公司生产的Lexxos型DXA进行骨密度测定，记录股骨颈骨密度T值；采用韩国Inbody770 BIA仪器测量体成分如：上肢、下肢及躯干骨骼肌量、全身脂肪含量、内脏脂肪面积及腰臀比、上臂围等，计算四肢骨骼肌含量（appendicular skeletal muscle mass，ASMM）、四肢骨骼肌指数（appendicular skeletal muscle mass index，ASMI），ASMM为双上肢和双下肢骨骼肌量之和，ASMI（kg/m2）=ASMM/（身高）2。

1.7 统计学方法采用SPSS 19.0统计学软件，连续变量用均数±标准差表示，分类变量用百分数表示，两组间比较采用独立样本t检验，Spearman相关性分析骨折风险、股骨颈T值与、年龄、BMI、握力、步速、体成分等指标的相关性。控制性别、年龄及股骨颈T值后，偏相关分析骨折风险和握力、步速、体成分等指标的相关性，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料在男性与女性两组间比较，年龄、BMI、股骨颈T值、步速、WHR的差异无统计学意义，而握力、MOF、HF、ASMM、ASMI、FM%、内脏脂肪面积（visceral fat area，VFA）、上臂围（arm circumference，AC）、躯干肌肉量、双上肢及下肢肌肉量两组间的差异均有统计学意义（P＜0.05）。见表1。

2.2 Spearman相关性分析男性：年龄与MOF、HF呈正相关（R=0.345、0.605）；ASMM、ASMI、双上肢及双下肢肌肉量、躯干肌肉量、AC与MOF（R=-0.570、-0.564、-0.600、-0.519、-0.590、-0.408）、HF（R=-0.633、-0.704、-0.693、-0.552、-0.681、-0.576）呈负相关（P＜0.05），BMI与HF呈负相关（R=-0.438），而握力、步速与MOF、HF无相关性。

女性：年龄与MOF、HF呈正相关（R=0.695、0.739）；BMI、握力、ASMM、ASMI、双上肢及双下肢肌肉量、躯干肌肉量与MOF（R=-0.164、-0.319、-0.370、-0.298、-0.262、-0.363、-0.317）、HF（R=-0.272、-0.352、-0.473、-0.399、-0.348、-0.470、-0.410）呈负相关（P＜0.05），AC与HF呈负相关（R=-0.295），而步速与MOF、HF无相关性。

2.3 骨折风险与握力、步速、体成分的偏相关分析偏相关分析结果显示：控制性别、年龄、股骨颈T值后，MOF、HF与握力、ASMM、躯干肌肉量呈负相关（R=-0.189、-0.215、-0.156；R=-0.204、-0.181、-0.443），MOF、HF与步速呈正相关性（R=0.329、0.324，P＜0.05）。

3 讨论

近年来，越来越多的学者关注到骨骼与肌肉系统的共同作用，临床上肌肉减少症和骨质疏松症不仅是“灾难二重奏”，还和跌倒、脆性骨折、衰弱综合征一起形成了“灾难五重奏”［7］。骨质疏松症和肌少症的综合影响会导致身体的平衡能力下降，容易发生跌倒，脆性骨折增加，严重降低了老年人的生活质量［8］。一项对非洲裔美国人、高加索人及中国人的研究结果表明肌肉量及握力与骨密度呈正相关，四肢肌肉量每增加一个标准差，骨量减少或骨质疏松的风险下降37%。肌少症者较正常人罹患骨量减少或骨质疏松的风险增加1.8倍［9］。多项前瞻性研究证实，肌肉减少症是低骨密度及其他骨折危险因素以外的骨折独立危险因素［10-11］，目前少有研究全面评估骨骼肌肌肉量、肌力和肌肉功能对骨折风险的影响。BMD不能全部反映骨质量以及骨折风险，国内外专家和指南均推荐在临床上应用FRAX评估工具及时筛查OP骨折风险，预防骨折的发生［12-13］。但FRAX也有不足之处，模型中没有包括跌倒及其跌倒相关的危险因素如肌少症等。因此，笔者拟分析FRAX预测的骨折风险与肌肉量、肌力及躯体功能之间的关系，为更好地防治骨质疏松性骨折提供一定的理论依据。

表1 一般资料Tab.1 Characteristics of study participants ±s

表1 一般资料Tab.1 Characteristics of study participants ±s

注：BMI，体质量指数；ASMM，四肢骨骼肌肌肉量；ASMI，四肢骨骼肌指数；MOF，主要部位骨质疏松性骨折概率；HF，髋部骨折概率；OSTA，亚洲人骨质疏松自我筛查工具；FM%，全身体脂率；WHR，腰臀比；VFA，内脏脂肪面积；AC，上臂围；与男性组相比，*P＜0.05

项目年龄（岁）BMI（kg/m2）股骨颈T值MOF（%）HF（%）握力（kg）步速（m/s）ASMM（kg）ASMI（kg/m2）FM（%）WHR VFA（cm2）AC（cm）躯干肌肉量（kg）双上肢肌肉量（kg）双下肢肌肉量（kg）男性（n=36）67.970±10.560 23.631±3.072-1.457±1.366 3.925±2.787 1.706±1.595 29.178±7.591 1.101±0.300 20.053±2.780 7.486±0.712 25.093±5.801 0.854±0.053 74.411±26.909 30.182±2.682 21.354±2.748 5.144±0.901 14.910±1.981女性（n=157）64.740±10.475 23.043±3.591-1.178±1.362 7.333±5.737*3.064±3.913*20.885±5.598*1.034±0.400 15.036±2.565*6.165±0.818*31.633±7.438*0.853±0.055 91.121±38.882*28.374±3.093*16.795±2.503*3.620±0.833*11.415±1.840*t值1.668 0.909-0.711-3.466-2.042 7.463 0.695 8.950 7.738-4.287 0.106-2.129 2.802 8.304 8.367 8.702 P值0.097 0.365 0.479 0.001 0.043＜0.001 0.488＜0.001＜0.001＜0.001 0.916 0.035 0.006＜0.001＜0.001＜0.001

表2 骨折风险、股骨颈T值与握力、步速、体成分各指标的相关性分析Tab.2 Spearman′s analysis of risk of fracture and T score of femoral neck，grip strength，gait speed，body composition

表3 控制性别、年龄、股骨颈T值后骨折风险与握力、步速、体成分的偏相关分析Tab.3 Partial correlation between risk of fracture and body composition after adjusting gender，age，and T score of femoral neck

本研究结果显示：在男性与女性两组间比较，握力、MOF、HF、ASMM、ASMI、全身脂肪率、VFA、AC、躯干肌肉量、双上肢及下肢肌肉量的差异均有统计学意义；在男女性中ASMM、ASMI、双上肢及双下肢肌肉量、躯干肌肉量与MOF、HF均呈负相关。初步得出结论：肌肉量与HF、MOF呈负相关，是骨折发生的保护性因素。法国PAWEL的研究也证实了这一点［14］，建议骨折患者应加强康复治疗促进机体功能恢复。同时，本研究结果提示女性平均年龄为（64.74±10.48）岁，在女性患者中BMI、握力与MOF、HF呈负相关。游利等［15］在研究社区65岁以上老年女性的躯体功能与握力对肌肉质量的影响时，提出低体质量指数伴低握力的老年女性需尽早筛查肌少症的结论与本研究相一致。

目前国内外学者研究表明影响骨骼肌肉质量与功能的因素很多，如糖尿病、低度炎症状态、性机能减退、维生素缺乏、营养不良［16-17］，对跌倒、骨折都有影响，但是不能辨别是疾病还是肌肉的作用。因此，为进一步分析其间的作用，需要控制混杂因素。在控制了性别、年龄、股骨颈T值后的偏相关分析结果显示：握力、ASMM、躯干肌肉量与MOF、HF呈负相关。研究再次证实了低肌肉量、低握力是导致骨质疏松性骨折的重要危险因素，可显著增加老年人脆性骨折发生风险。这与ZHANG等［18］分析社区老人肌肉减少综合征和骨折关系的荟萃分析研究结果一致。而本结果提示MOF、HF与步速呈显著正相关性，可能原因是本研究对象大部分为绝经后的老年女性，由于绝经及老年双重因素导致骨密度及肌肉量、肌力下降，快速的步伐可能会增加跌倒而致骨折风险增高。因此，防治骨质疏松性骨折需要综合考虑年龄、性别、躯体活动能力、营养、疾病、药物作用等多重因素影响［19］而制定个性化的方案。

综上所述，维持骨骼与肌肉健康不仅可改善骨强度，还能增加肌肉量和肌肉强度，共同降低中老人跌倒及骨折风险。目前国外指南［20-21］推荐在中老年患者进行骨折风险评估时，除行骨密度测定外，还可检测体成分、躯体功能来评估骨骼肌质量与功能，早发现、早干预骨折高危风险人群，从而改善中老年患者的预后。本研究存在自身局限性：样本量偏小、人工测量主观判断的准确性和测量仪器引起的客观误差等。后续笔者将进一步扩大样本量开展精准化研究中老年患者骨骼肌力量、骨骼肌代谢、致病基因与骨折关系。