范佳, 王健, 沈耀亮, 何晟, 顾叶, 季立标, 钱骅雯, 朱肇基, 周文军, 叶宏伟
目的:构建常熟市城乡居民骨质疏松症(OP)的预测模型,并对其进行验证。方法:选取2018年4月至2021年3月常熟市第一人民医院影像科双能X线骨密度检测数据库中的2 270例人群作为研究对象,根据T值分为OP组(T≤-2.5,337例),骨量减少组(-2.5<-1.0,701例)和骨量正常组(T≥1.0,1 232例),比较3组一般人口学资料、临床特征、握力、血常规指标、肝功能、肾功能、血钙、血磷、25羟基维生素D[25(OH)D3]、甲状旁腺激素(PTH)水平,采用二元logistic回归分析OP的相关影响因素,运用R语言rms软件包绘制预测OP的列线图模型,采用Bootstrap法进行内部与外部验证,采用受试者工作特征曲线(ROC)分析OP列线图预测模型的预测能力。结果:OP组年龄、女性、糖尿病、认知障碍、睡眠时长≥9 h、碱性磷酸酶、PTH高于骨量减少组,规律补充钙剂、规律摄入含钙奶制品、握力、血钙、25(OH)D3低于骨量减少组(P<0.05);骨量减少组年龄、女性、糖尿病、认知障碍、睡眠时长≥9 h、碱性磷酸酶、PTH高于骨量正常组,规律补充钙剂、规律摄入含钙奶制品、握力、血钙、25(OH)D3低于骨量正常组(P<0.05);二元logistic回归分析结果显示:年龄、女性、糖尿病、认知障碍、睡眠时长≥9 h、碱性磷酸酶、PTH是OP的相关危险因素,规律补充钙剂、规律摄入含钙奶制品、握力、血钙、25(OH)D3是OP的相关保护因素(P<0.05);基于以上各影响因素绘制预测OP的列线图模型显示其预测风险能力指数(C-index)为0.944,具有良好的区分度;ROC分析发现,预测OP的列线图模型的ROC下面积(AUC)为0.944(95%CI:0.923~0.960),提示预测OP的列线图模型区分度及预测能力均较好;采用Bootstrap法绘制内部校准图发现,校准曲线贴近标准曲线,提示预测OP的列线图模型与实际观测结果有较好的一致性;外部验证显示其预测死亡风险的AUC为0.950(95%CI:0.945~0.999),外部校准图发现校准曲线仍贴近标准曲线,提示在外部数据中仍具有较高的预测价值。结论:年龄、女性、糖尿病、认知障碍、睡眠时长≥9 h、碱性磷酸酶、PTH、规律补充钙剂、规律摄入含钙奶制品、握力、血钙、25(OH)D3均是OP的影响因素,基于以上因素构建的列线图模型呈现出较高的预测价值,能为本地区早期筛选高风险人群、针对性预防OP等提供参考。