絕經后非糖尿病婦女骨質疏松癥影響因素的Logistic回歸和ROC曲線分析

李茂蓉 黃薇* 歐小虹 姜艷 夏維波

1.北京市海淀醫院，北京大學第三醫院海淀院區 100080 2.中國醫學科學院北京協和醫學院北京協和醫院內分泌科衛生部內分泌重點實驗室 100730

骨質疏松癥(osteoporosis，OP) 是一種以骨量減少，骨微結構破壞，導致骨骼脆性增加，容易發生骨折為特征的全身性骨病(世界衛生組織)[1]。沈汝等[2]對北京地區2429名40～65歲圍絕經期婦女進行問卷調查和骨密度測定，得出骨質疏松癥總病率為 37.9%。劉柳等[3]調查顯示女性 L1～L4和股骨頸骨質疏松癥患病率分別為 27.3%和 8.6%。隨著年齡增加，中老年絕經后婦女骨質疏松患者一旦發生骨質疏松性骨折，往往預后不佳，有較高的致殘率和致死率。目前認為骨質疏松癥有多種病因，其中糖尿病性骨質疏松是糖尿病在骨骼系統的重要并發癥，其發病機制復雜[4]，而臨床上非糖尿病骨質疏松患者更常見，對于非糖尿病絕經后婦女哪些指標可以更好地預測骨質疏松目前報道較少，因此我們進行了此項研究。

1 資料與方法

1.1對象

參與2013年PK-VF研究的359名北京市海淀醫院附屬社區的中老年非糖尿病絕經后婦女，根據戶籍采用隨機抽樣法選擇樣本，按篩選標準剔除16名后，共計納入343名作為此次研究的對象。年齡48-86歲，平均年齡65.17±8.85歲。

1.2方法

1.2.1制定骨質疏松性骨折危險因素簡易調查表，所有對象調查并詳細記錄其基本特征，包括一般情況、生活方式(飲食、運動等)、月經初潮年齡、絕經年齡、孕產次、合并疾病(包括糖尿病、高血壓、冠狀動脈粥樣硬化性心臟病等慢性病等)、合并用藥、骨折家族史和既往骨折史等。排除糖尿病患者，排除甲狀旁腺功能亢進癥、類風濕性關節炎、慢性胃腸道疾病等繼發性骨質疏松患者，排除服用糖皮質激素、抗癲癇藥物及其他影響骨代謝藥物者。

1.2.2一般情況：采集所有研究對象的年齡、身高、體重，計算BMI=體重(kg) /身高(m)2。

1.2.3生化指標：所有受試者于隔夜清晨空腹取肘靜脈血，檢測空腹血糖(GLU)、丙氨酸轉移酶(ALT)、肌酐(Cr)、血鈣(Ca)、磷(P)、堿性磷酸酶(ALP)。進一步排除空腹血糖高于正常的患者。

1.2.4骨密度檢測：所有患者接受骨密度檢測，儀器為美國NORLAND雙能X線骨密度儀。檢測部位為股骨頸、大轉子區及腰椎，均由同一人員操作。根據骨密度值分組，采用WHO推薦診斷標準:受檢部位只要有一個或一個以上的T值≤-2.5SD，分為骨質疏松組，共146例； T>-2.5 SD 分為非骨質疏松組，197例。

2 結果

2.1絕經后非糖尿病婦女并發骨質疏松癥患病的情況：北京市海淀區社區的343例絕經后非糖尿病婦女中，檢出根據骨密度診斷為骨質疏松癥者146例(42.6%)。

2.2骨質疏松相關影響因素的單因素回歸分析單因素Logistic分析顯示年齡、文化程度、產次、BMI、ALP是骨質疏松的可能影響因素(P<0.05)。(表1)

表1 骨質疏松相關影響因素的單因素Logistic 回歸分析Table 1 Univariate logistic regression analysis of risk factors of osteoporosis

2.3骨質疏松相關影響因素的二分類Logistic 回歸分析：以骨質疏松病變為因變量，以年齡、文化程度、產次、BMI、ALP為自變量進行二分類Logistic回歸分析，回歸方程為logit(P)=-0.618+0.078×年齡+0.017×ALP-0.214*BMI。結果顯示高齡、高ALP是中老年絕經后婦女骨質疏松發病的可能危險因素，高BMI是其的可能保護因素(表2)。

2.4根據Logistic模型分析的結果，分別用年齡、BMI、ALP及聯合預測因子構建ROC曲線。年齡的ROC曲線下面積(AUC)為0.681，P<0.05。年齡66歲為最佳臨界值，其預測骨質疏松的敏感度為57.82%，特異度為69.54%。BMI的AUC為0.658，P<0.05。BMI 26.30 kg/m2為最佳臨界值，其預測骨質疏松的敏感度為63.27%，特異度為61.42%。ALP的AUC為0.582，P<0.05。ALP 85 U/ml為最佳臨界值，其預測骨質疏松的敏感度為53.74%，特異度為64.47%。聯合BMI、ALP、年齡的AUC為0.761，敏感性68.71%，特異性72.08%，回歸方程對骨質疏松的最佳診斷臨界值為0.437。 (圖1)(表3-4)。

表2 骨質疏松相關影響因素的二分類Logistic 回歸分析Table 2 Binary Logistic regression analysis of risk factors of osteoporosis.

表3 骨質疏松影響因素的ROC分析結果和特征參數Table 3 ROC analysis and characteristic parameters of risk factors of osteoporosis.

表4 骨質疏松影響因素的cut-off值及敏感性、特異性比較Table 4 Cut-off values, sensitivity, and specificity of risk factors of osteoporosis.

圖1 年齡、ALP、BMI及三者聯合的ROC曲線Fig.1 ROC curve of age, ALP, BMI, and combination of the three factors

3 討論

2003～2006 年一次全國性大規模流行病學調查顯示: 60 歲以上人群中骨質疏松癥的患病率明顯增高，女性尤為突出[1]。有研究者分析發現我國骨質疏松癥的患病率有著年齡、地區、城鄉、檢測部位等的差異[6]。因此本研究選取北京市海淀區社區的中老年絕經后非糖尿病婦女，觀察本地區的骨質疏松癥患病率為42.6%。骨質疏松患者一旦發生骨折有高致殘率及致死率的嚴重后果，因而早期篩查危險因素尤為重要，目前臨床上的研究結果不盡一致，因此我們進行了對這一人群骨質疏松影響因素的Logistic回歸分析并進行ROC曲線分析確定關鍵因素。

本研究首先對絕經后非糖尿病婦女的骨質疏松影響因素進行單因素分析，結果發現年齡、文化程度、產次、BMI、ALP是骨質疏松的影響因素。與國內外部分研究[7，8]吻合。對以上影響因素進一步進行二分類Logistic回歸分析，結果發現年齡、BMI、ALP為主要影響因素。

骨質疏松的多種影響因素中，年齡為其中主要危險因素之一。骨質疏松癥為退化性疾病，研究表明, 隨著增齡,中老年女性在絕經早期的骨丟失以骨松質為主，由于圍絕經期和絕經后期雌激素水平下降，肝、腎合成活性維生素D的功能下降，導致腸鈣吸收下降；此外，雌激素水平下降，使甲狀旁腺激素活性增加，從而使破骨細胞活躍，骨吸收增加，骨轉換加快，導致骨量的快速丟失，造成骨小梁變細，骨皮質結構破壞并漸進性變薄，骨強度下降[9]。ROC曲線分析提示年齡的AUC為0.681，雖然未達0.7，但已經很接近0.7；結合66歲為交界臨界點，其預測骨質疏松的敏感度為57.82%，特異度為69.54%；提示年齡66歲以上患者可能發生骨質疏松危險性更大，醫務人員應注意加強宣教，及早進行預防，早期診斷，避免跌倒，及時進行治療。

堿性磷酸酶是另一影響因素。骨量的多少是由骨吸收和骨形成之間的平衡所決定的。骨吸收主要由破骨細胞主導，骨形成主要由成骨細胞主導。堿性磷酸酶是骨代謝的生化標志物之一。骨源性堿性磷酸酶是由成骨細胞合成與分泌，當骨質中鈣鹽沉淀不足時，該酶分泌增多，骨質中鈣鹽充足時就分泌減少，所以被用來幫助檢查有無鈣吸收不足[10]。堿性磷酸酶是另一中老年絕經后女性骨質疏松的相關危險因素。堿性磷酸酶升高提示骨質中鈣鹽含量減少，骨密度降低，易發生骨質疏松。本研究ALP的AUC為0.582。ALP 85U/ml為最佳臨界值，其預測骨質疏松的敏感度為53.74%，特異度為64.47%。提示檢測ALP可在一定程度上預測骨質疏松的發生，ALP相對正常高值對骨質疏松癥的早期診斷具有一定意義。

BMI為骨質疏松的可能保護因素，本研究與張清學等研究結果一致，體重指數越高，全身的骨密度相對較高，發生骨質疏松癥的可能性就越小[11]。Ong等[12]也發現，體質量或BMI較大者發生骨質疏松的危險性較小，骨密度降低主要發生在中、低BMI者中。大量研究發現，體質量、 BMI 與 BMD 呈正相關，肥胖者發生骨折的危險性較低[13]。Hélène 等[14]研究發現肥胖患者手術治療減重后 BMD 顯著下降。這主要是由于體重指數越大，骨骼所承受的機械應力越大，骨形成增加，因此骨密度越高。肥胖者外周脂肪組織中雌二醇及雌酮轉化較多，可刺激成骨細胞分泌胰島素樣生長因子-1(IGF-1)，增加成骨細胞活性和分化、骨膠原的形成[15]。ROC曲線分析提示BMI的AUC為0.658。BMI >=26.30 kg/m2為預防骨質疏松的最佳臨界值，其預測骨質疏松的敏感度為63.27%，特異度為61.42%。但是，最近的一些研究挑戰了人們普遍認為肥胖可以預防骨折的觀念，并提出了肥胖是某些骨折的危險因素。肥胖影響骨折風險有部位相關性，有的部位 (髖關節、骨盆、腕) 骨折風險減小，而另一些骨折 (肱骨、踝關節、上臂)風險增加[16]。同時由于肥胖可導致糖尿病及高血壓、冠心病等心血管疾病的危險性增加，因而保持適當的體重可能更為重要，具體數值的界定有待進一步的臨床觀察及前瞻性的研究綜合利弊確定。

介于單獨采用年齡、BMI或ALP預測絕經后非糖尿病婦女骨質疏松ROC曲線下面積均<0.7，診斷價值有限，所以本研究綜合年齡、BMI、ALP三個指標建立診斷模型進行診斷，得到的曲線下面積達0.761，敏感性、特異性方面可較好反應臨床骨質疏松的情況。

本研究為橫斷面回顧性研究，樣本量有限，患者的自我報告內容可能存在偏倚。Logistic回歸模型的評判效果有待臨床工作中進一步驗證。

綜上所述，骨質疏松早期，患者臨床癥狀和體征并不典型，人們應對危險因素進行重視，在早期診斷中可以采用臨床上易于獲得的年齡、BMI、ALP等指標進行綜合分析，從而評估骨質疏松病情及進行相關危險因素的分析，以便醫務工作者更好的制定治療計劃從而改善患者的預后。