FRAX工具預測桂西地區2型糖尿病患者骨折風險的相關性分析

楊埜 陳金忠 李野 唐毓金 劉佳

右江民族醫學院附屬醫院，廣西 百色 533000

骨質疏松癥主要特征是骨量、骨強度和微結構的逐漸降低，進而增加脆性骨折的風險，是全球常見疾病之一，并對全球衛生經濟造成相當大的負擔，尤其脆性骨折及其最可怕的并發癥髖部骨折是造成殘疾、高死亡率的原因[1]。因此，對骨質疏松患者進行準確骨折風險評估尤為重要，進而早期干預，降低骨折發生率。在骨密度測量中，T值是診斷骨質疏松的標準，T≤-2.5即可診斷為骨質疏松，T≥-1為骨量正常，-2.5

多數學者認為T2DM患者的骨密度在同齡、同性別非糖尿病患者中無明顯變化或升高，而血糖控制不佳的患者的骨密度多數高于血糖控制尚可的患者，但其骨折風險卻隨著病程而增高，這可能與糖尿病并發癥如視網膜病變、外周神經病變使得患者摔倒風險增高相關[2]。在中國大陸版FRAX工具未廣泛推行于臨床前，人們在應用FRAX和BMD評估模型預測T2DM患者骨質疏松性骨折風險的研究中發現，FRAX工具低估了T2DM患者的骨折風險，并建議糖尿病作為FRAX工具中一項獨立的評估因素[3-4]。本研究旨在應用單純FRAX工具對桂西地區部分T2DM患者進行10年內骨折風險評估，為FRAX工具適用人群提供一定的參考。

1 材料和方法

1.1一般資料

收集右江民族醫學院附屬醫院2015年1月至2015年4月收治的T2DM患者198例，依照1999世界衛生組織修訂糖尿病診斷標準，存在臨床關聯癥狀，以及GLU≥11.1 mmol/L，或FBG≥7.0 mmol/L, 葡萄糖耐量試驗中餐后2 h血糖≥11.1 mmol/L診斷為糖尿病。排除標準：①近期或長期服用如皮質醇、性激素、VitD等影響骨代謝藥物的患者；②甲亢、甲減及類風濕等相關內分泌代謝類疾病，腫瘤，嚴重主要臟器功能障礙者；③1型、妊娠期型及其他特殊類型糖尿病。經篩選后有67例納入研究對象，其中男性(n=38)，女性(n=29)；年齡區間40～80歲，總體平均(54.9±9.9)歲。記錄入選對象骨折相關風險因素。

1.2評估方法

T值測量方法：使用法國OSTEOSPACE全干式超聲骨密度儀檢測入選者足跟BMD；FRAX 指數計算方法：登錄http://shef.ac.uk/ FRAX。錄入骨折相關風險因素：性別、年齡(40～90歲間)、體重(kg)、身高(m)、既往骨折史、父母髖部骨折史、激素藥物服用情況、目前吸煙行為、風濕性關節炎病史、繼發性骨質疏松癥、習慣性飲酒史等，自動生成BMI、10年內髖部骨折風險率及10年主要骨質疏松性骨折率。

1.3統計學處理

2 結果

2.1按T值分組后FRAX測出的主要骨質疏松性骨折發生率、髖部骨折發生率

在不同骨量的桂西地區T2DM患者中，主要骨質疏松性骨折率(MOF：P=0.000<0.01)和髖部骨折風險率(HF：P=0.000<0.01)差異都有顯著統計學意義。而T2DM患者的BMI(P=0.004<0.01)在不同骨量間差異存在統計學意義，見表1。

2.2 根據BMI分組后FRAX測出的主要骨質疏松性骨折發生率、髖部骨折發生率

亞洲人群BMI：≤18.5～22.9 kg/m2為體重正常及偏瘦；23.0～27.9 kg/m2為過重；≥28.0 kg/m2為肥胖。按BMI分組后主要骨質疏松性骨折率(MOF：P=0.437>0.05)在不同組間的BMI中差異無統計學意義，但髖部骨折風險率(HF：P=0.035<0.05)在不同的BMI中差異存在統計學意義。結果見表2。

表1應用FRAX計算3組不同骨量T2DM患者的骨質疏松性骨折發生率的比較

Table1The comparison of the incidence of osteoporotic fractures in the three groups of T2DM patients with different bone mass using FRAX

項目正常(T≥-1)減少(-2.5

表2按BMI分組后主要骨質疏松性骨折發生率、髖部骨折發生率指標

Table2The main indicators of osteoporotic fracture incidence and hip fracture incidence were grouped by BMI

項目正常及偏瘦過重肥胖P值MOF/%4.62±4.122.91±1.502.71±1.210.437HF/%2.29±3.160.71±0.910.39±0.440.035

2.3根據性別分組后骨質疏松性骨折發生率、髖部骨折發生率

在主要骨質疏松性骨折率(MOF：P=0.016<0.05)，女性的骨折發生率要高于男性，但髖部骨折風險率(HF：P=0.944>0.05)，男性和女性差異卻無統計學意義。結果見表3。

表3按性別分組后主要骨質疏松性骨折發生率、髖部骨折發生率指標

Table3The main indicators of osteoporotic fracture incidence and hip fracture incidence were grouped by sex

項目男組(n=38)女組(n=29)P值MOF/%2.94±2.074.66±3.950.016HF/%1.09±1.371.79±3.280.944

2.4根據年齡分組骨質疏松性骨折發生率、髖部骨折發生率

主要骨質疏松性骨折率(MOF：P=0.008<0.05)，在各段年齡區間差異有統計學意義，但髖部骨折風險率(HF：P=0.168>0.05)，在各段年齡區間差異無統計學意義。結果見表4。

表4 按年齡分組主要骨質疏松性骨折發生率、髖部骨折發生率指標Table 4 The main indicators of osteoporotic fracture incidence and hip fracture incidence were grouped by age

2.5T2DM相關指標與MOF和HF的相關性

血糖、BMI、骨密度(T值)與主要骨質疏松性骨折率呈負相關性(r=-0.027、-0.304、-0.723)，與年齡呈正相關性(r=0.175)，但僅有BMI(P=0.012)和骨密度(T值)(P=0.000<0.001)存在統計學意義。而髖部骨折風險率與年齡、血糖呈正相關(r=0.082、0.033)，與BMI、骨密度(T值)呈負相關性(r=-0.413、-0.706)，結果見表5。

表5多重線性回歸中PMOF和PHF與糖尿病相關臨床指標

Table5PMOF and PHF in multiple linear regression were correlated with clinical indicators of diabetes mellitus

項目MOF(%)HF(%)r值P值r值P值年齡/歲0.1750.1560.0820.511血糖(mmol/L)-0.0270.8280.0330.789BMI(kg/m2)-0.304?0.012-0.413??0.001骨密度(g/cm2)-0.723??<0.001-0.706??<0.001

注：雙側檢驗，*P<0.05；單側檢驗，**P<0.01。

3 討論

作為全球化的常見慢性疾病，糖尿病和骨質疏松，其患病率的增加與某些風險因素的發生密不可分，例如年齡較大，吸煙和接觸糖皮質激素等[5]。兩者作為可關聯性疾病，并因其能夠引起嚴重的并發癥正逐漸引起廣泛關注與重視。

在一項國際共識發展會議上用 “一種以低骨量和骨組織微觀結構惡化為特征的疾病，導致骨脆性增強，從而導致骨折風險增加”來定義骨質疏松癥[6]。而T2DM病程中存在繁雜的因素也是使骨折風險提升的原因，其中包括骨骼因素(例如骨強度或骨質量受損、骨轉換受抑制、皮質孔隙增加)和非骨骼因素(例如肥胖、與低血糖相關的有害跌倒風險增加、視力的受損導致肢體靈活性和平衡力下降引起跌倒風險的增加)等[7-8]。綜上觀點看來，越來越多的證據表明雖然1型和2型糖尿病患者骨質疏松性骨折的風險顯著增加，但骨礦物質密度(BMD)作為骨量的代表性標志，其表達降低是傳統診斷骨質疏松、預測骨質疏松性骨折風險的定量指標，而這對于T2DM患者BMD表達提高且骨折風險增加出現了悖論[9-11]。近來許多新研究也表明了骨折風險增加主要是由于骨質量惡化而不是骨密度降低，糖尿病(DM)可導致骨質量惡化[機制包括骨基質中晚期糖基化終產物(AGEs)的積累，低骨形成和骨重塑率，異常骨微觀結構]而引發骨質疏松，使骨折風險率提升。所以預防DM導致的骨質疏松引起的繼發性骨折就成為我們需要關注的焦點，但只關注BMD值，DM患者的骨折風險可能被低估[12]。

為能更好地預估骨折風險，世界衛生組織(WHO)開發骨折風險評估工具(FRAX)預測臨床上40～90歲的患者10年內骨質疏松性骨折的高風險性并詳細劃分區域與國家[13]。本研究應用FRAX評估工具在以我國桂西地區的T2DM患者為重點進行測評研究，經將T值分組后測量不同區組間的MOF、HF及BMI變化，發現MOF、HF的P值均小于0.01，差異有統計學意義，尤其當T≤-2.5時骨折風險率急劇增加。而BMI在T≤-2.5組與正常組及減少組比較差異有統計學意義(P=0.004，P<0.05)，從表1中可看出BMI與骨密度間存在正相關關系，這與之前的研究結論一致[4]。根據這一結果，又將T2DM患者BMI分組，根據T值得到MOF及HF，可顯示髖部骨折發生率會隨著BMI值的升高而降低。由此我們推斷雖然骨密度升高但也使髖部骨折風險增加。這也跟Liefde等[14]研究表明2型糖尿病患者比非糖尿病患者非椎骨骨折的風險高69%的結果相近。我們將性別與年齡分組得出女性的MOF值要高于男性，這一結論與Russo等[15]論點相同，而造成差異出現可能與循環雌激素水平有關。有研究[16]表明雌激素通過促進硬化蛋白抑制骨形成，還減少促脂肪生成，骨細胞凋亡和硬化素的上調等多角度因素引起骨質疏松促使骨折風險提升，且絕經后女性癥狀更為明顯。而隨著年齡增長MOF值也在增加，其中60～69歲階段的患者最為明顯，HF卻差異沒有統計學意義，與Leslie等[17]的研究表示糖尿病對年輕人的髖部骨折風險的影響要大得多的結論相悖，出現結論不同的可能是由于種族及地域的不同，所應用的FRAX測定值也會出現差別。我們又研究了T2DM患者中一些相關資料與主要骨質疏松性骨折發生率、髖部骨折發生率指標的關聯性，用年齡、血糖、BMI及骨密度與兩者做多元相關分析得出與年齡雖呈正相關但無意義，而血糖、BMI、骨密度與MOF呈負相關，僅BMI、骨密度對MOF有真正關聯性。HF與血糖呈正相關但無統計學意義；與BMI、骨密度呈負相關且有關聯性，這些結論都為進一步完善FRAX測評和尋找更為合適的骨折預測工具起到相應作用。

本研究創新在于應用FRAX工具對我國桂西地區2型糖尿病患者應用T值的量級分組研究病患及其相關資料與骨折風險的預測及相關性。我院所屬的桂西地區位于我國西南三省交界處，界臨越南等南亞國家，氣候偏向于南亞亞熱帶氣候，且以壯族為主的多民族生活地區，地區人口生活習性及飲食習慣更傾向少數民族傳統習慣，構成這種地區民族環境的特點。這些因素可能在FRAX工具應用中有區域劃分意義，這為完善該系統工具在中國地區的應用做出相應的貢獻，但已有研究表明該工具存在低估此類病患的未來骨折風險性[5,18]，而我們的研究由于存在著時間截斷面和區域局限的不足，不能給予該工具低估骨折風險的肯定評價。因此，后續還需彌補相關不足、填充關聯影響因素來進一步評定糖尿病及其相關因素是否應該納入該測評工具。