血清鈣磷乘積預測老年椎體壓縮性骨折風險的意義

戴小宇 黃智慧 王珂杰 朱曉文 張益舸 丁文鴿

蘇州大學附屬第三醫院/常州市第一人民醫院骨科，江蘇 常州 213000

骨質疏松性椎體壓縮性骨折(osteoporotic vertebral compression fracture, OVCF)是臨床常見骨折類型之一，作為最常見的骨質疏松性骨折，OVCF在老年人群中發病率非常高[1-2]。研究[3]表明在超過50歲的全球人口中OVCF發生率可能高達30.0 %～50.0 %。骨質疏松是造成OVCF的最直接原因，其可導致骨微結構的破壞、骨質量的退化及骨密度的減少。臨床上預測骨質疏松風險主要依靠骨密度檢測及骨轉化標志物，但目前仍缺乏能夠預測OVCF發病危險性且相對有效的血清學指標。先前，有研究[4-5]指出血清鈣、血清磷，以及鈣磷代謝與骨質疏松關系密切，但其與OVCF發生的具體相關性尚無報道并有待進一步證實。基于臨床檢測血清鈣、血清磷的簡便性，本研究回顧性地分析、評估血清鈣、血清磷以及鈣磷乘積與OVCF發病的潛在相關性，旨在探討血清鈣磷乘積能否作為預測骨質疏松性椎體壓縮性骨折發病危險性的血清學指標。

1 材料和方法

1.1 納入與排除標準

納入標準：①年齡 > 60 歲，無明顯外傷或僅為輕度外傷病史；②經病史、體格檢查、影像學檢查和/或骨密度檢查確診為OVCF，選取同時期因股骨頭壞死或骨關節炎行髖、膝關節置換術的患者作為對照；③病程 < 3周；④甲狀腺、甲狀旁腺功能正常，無甲狀腺及甲狀旁腺疾病史、手術史或家族史；⑤胃腸道、肝、腎功能正常，無重大系統性疾病。排除標準：①重大暴力導致的骨折；②合并惡性腫瘤或骨骼系統存在原發或轉移性腫瘤病灶者；③合并胃腸道、肝、腎功能不全或重大疾病者；④合并骨代謝相關內分泌疾病(甲狀旁腺疾病、性腺疾病、腎上腺疾病和甲狀腺疾病等)，類風濕性關節等免疫系統疾?。虎蓍L期服用糖皮質激素或其他影響骨代謝藥物等[6-7]。

1.2 一般資料

本研究收集常州市第一人民醫院2015年8月至2021年4月OVCF患者200名為觀察組和同期行因終末期股骨頭壞死或骨關節炎行髖、膝關節置換術的患者200名為對照組。

1.3 觀察指標

本研究通過電子病歷系統收集患者的以下相關資料：年齡、性別、既往病史：高血壓、糖尿??；同時收集入院時初次生化指標：白蛋白、尿素氮、血清肌酐、血清鈣、血清磷數值等。根據血清鈣計算校正血鈣，校正公式：校正血鈣值(mmol/L)= 血清總鈣測定值(mmol/L)+(40-血清白蛋白測定值)× 0.025(mmol/L)[8]。血鈣：1 mmol/L = 4 mg/dL；血磷：1 mmol/L = 3.1 mg/dL。鈣磷乘積 =(4×血鈣)×(3.1×血磷)；校正鈣磷乘積=(4×校正血鈣)×(3.1×血磷)。

1.4 統計學處理

所有數據均采用SPSS 22.0統計學軟件進行分析，分類資料組間比較采用卡方檢驗；計量資料符合正態分布的組間比較采用獨立樣本t檢驗，不符合正態分布的采用Mann-WhitneyU檢驗。采用Logistic回歸分析血清鈣、血清磷、鈣磷乘積、校正血鈣、校正鈣磷乘積等指標預測OVCF的模型，最后繪制受試者工作特征(receiver operating characteristic curve, ROC)曲線，根據曲線下面積值(area under curve, AUC)評估預測模型中可信度較好的模型，并確定危險因素的最佳臨界值。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

表1中，觀察組及對照組平均年齡分別為71.5 ± 6.4歲和72.4 ± 8.0歲，兩者差異無統計學意義(P> 0.05)。兩組性別、高血壓、糖尿病、尿素氮、肌酐比較，差異均無統計學意義(P> 0.05)。但觀察組白蛋白、血清鈣、血清磷均低于對照組，差異有統計學意義(P< 0.05)。代入校正公式計算后，觀察組鈣磷乘積、校正血鈣、校正鈣磷乘積均低于對照組，差異有統計學意義(P< 0.05)。經校正性別和年齡后行Logistic回歸分析后顯示，血清鈣(OR= 0.051，95 %CI0.010～0.255，P< 0.001)、血清磷(OR= 0.002，95 %CI0.000～ 0.011，P< 0.001)、鈣磷乘積(OR= 0.073，95 %CI0.036～0.148，P< 0.001)、校正血鈣(OR= 0.112，95 %CI0.019～0.649，P= 0.015)、校正鈣磷乘積(OR= 0.072，95 %CI0.035～0.149，P< 0.001)，數值低均是OVCF的顯著危險因素。見表2。

表1 觀察組與對照組的臨床及校正數據的比較Table 1 Comparison of clinical and corrected data between the observation and control

表2 多因素Logistic回歸分析Table 2 Multivariate Logistic regression analysis

注：A：血清磷；B：鈣磷乘積；C：校正鈣磷乘積。圖1 血清磷、鈣磷乘積及校正鈣磷乘積預測OVCF的ROC曲線圖Fig.1 ROC curves of serum phosphorus, calcium-phosphorus product, and corrected calcium-phosphorus product

通過繪制接受者操作特征曲線(receiver operating characteristic curve, ROC)并計算曲線下面積(area under curve, AUC)得出血清磷、鈣磷乘積、校正鈣磷乘積預測OVCF的效果良好(見表3)。其中，血清磷，鈣磷乘積AUC為0.714，對應臨界值為29.88，敏感性0.72，特異性0.62(圖1A)；其次為鈣磷乘積，對應臨界值為30.50，敏感性0.74，特異性0.62(圖1B)；最后為校正鈣磷乘積，對應臨界值為1.085，敏感性0.715，特異性0.695(圖1C)。

3 討論

隨著社會老年人口的增長，骨質疏松癥導致的骨折數量預計會逐年增加。其中OVCF在老年人中發病率及死亡率正在迅速增高[9-10]。因此在老年人群中篩選出OVCF高危人群，并及時行早期干預顯得尤為重要?，F有的研究[11-12]顯示性別、年齡、骨密度、骨轉化標志物等都與OVCF的發生存在密切相關性。其中，骨密度檢查主要通過雙能X線吸收儀來測定,其檢查設備相對昂貴、執行操作相對復雜，且存在X射線輻射等缺點。曾有報道[13]指出單獨使用骨密度預測骨質疏松性骨折的準確率仍有待進一步提高。同時，國內遇呈祥等[14]也認為骨質疏松性骨折患者中骨密度的低下反映了骨質量減低、骨量減少的骨骼機體基礎狀況，但不能反映骨小梁結構因素，對早期骨量減少的提示作用不夠靈敏，其所能提供的臨床證據是非動態及局部性的。而骨轉化標志物包括骨吸收標志物及骨形成標志物如I型前膠原N端前肽、I型膠原β-異構化C末端肽和骨鈣素等目前在臨床應用上檢測耗時較長，且國內部分二級及以下醫院無法檢測，而單個生化指標檢測預測骨質疏松性骨折的敏感性和特異性也較低，仍存在較多限制和局限性，不能作為骨質疏松性骨折診斷標志物和個體化診治依據。

表3 ROC曲線分析結果Table 3 ROC curve analysis results

血清鈣磷的代謝被證實是骨代謝的重要組成部分。人體內血鈣、血磷在甲狀旁腺素、降鈣素和維生素D3的共同作用下維持相對平衡，對成骨細胞和破骨細胞的分化均發揮著重要作用[15]。在人體血液中鈣、磷濃度關系密切，血鈣和血磷二者的乘積與成骨和溶骨存在密切關系，與單純血清鈣、血清磷相比，鈣磷乘積值更穩定，直接影響鈣鹽沉積[16-17]。當鈣磷乘積偏大時，鈣和磷以骨鹽形式沉積于骨組織；而鈣磷乘積偏小時，則抑制骨的鈣化，影響成骨作用[16-18]。而本研究鑒于血鈣受血清白蛋白含量的影響[19]，從血清鈣磷乘積及校正鈣磷乘積入手，通過研究其與骨質疏松性椎體骨折的相關性，結果顯示在OVCF患者中其血清鈣、血清磷、校正血鈣、鈣磷乘積及校正鈣磷乘積均低于同年齡段骨質相對健康的人群，我們進一步對預測危險性效能最佳的指標進行量化分析并得到：當老年人鈣磷乘積小于29.88或校正鈣磷乘積小于30.50時，我們應該嚴格注意其發生OVCF的風險，盡早進行規范、科學的抗骨質疏松的干預，以進一步減少OVCF的發生率及由此帶來的老年人生活質量的下降甚至死亡風險等。

本研究隨機選取因股骨頭壞死、骨關節炎行膝、髖關節置換術的患者作為對照組，平均年齡相近，潛在降低了患者年齡對骨代謝等的影響，也在一定程度上增加了該研究結果的可靠性。但考慮到本研究納入樣本量仍較少，男女比例差異較大，缺乏多中心、大樣本的數據支持，無法進行性別分層后的研究，同時我們未能將血清鈣磷乘積等與骨密度及骨轉化標志物進行橫向比較，以得出相應指標各自對于OVCF發生的預測價值及效力。此外本研究中鈣磷乘積及校正鈣磷乘積對于OVCF的預測敏感性和特異性并不是非常高，預測準確性還有待提高。

綜上，本研究初步證實血清鈣磷乘積及校正鈣磷乘積可以作為預測老年人骨質疏松性椎體壓縮性骨折發病危險性的獨立血清學指標。針對該危險因素，早期進行有效臨床干預可能可以減少骨質疏松性骨折的發生風險。此外，本研究也能在一定程度上為后續大樣本、多中心臨床研究的開展、血清鈣磷相關生物學指標的拓展、廣大基層單位推進OP的慢病管理、診療等提供新的切入點。