目的探讨β胶原特殊序列(β-crosslaps,β-CTX)、总1型胶原氨基端延长肽(t-P1NP)及N端中段骨钙素(N-MID-OT)在绝经后女性骨质疏松性骨折风险评估中的应用价值。方法回顾性分析2020年2月至2022年12月解放军总医院第六医学中心收治的102...目的探讨β胶原特殊序列(β-crosslaps,β-CTX)、总1型胶原氨基端延长肽(t-P1NP)及N端中段骨钙素(N-MID-OT)在绝经后女性骨质疏松性骨折风险评估中的应用价值。方法回顾性分析2020年2月至2022年12月解放军总医院第六医学中心收治的102例绝经后骨质疏松(postmenopausal osteoporosis,PMOP)患者的临床资料,将其作为研究组,并根据是否发生骨折将其分为PMOP骨折组(39例)与PMOP未骨折组(63例),另选100名健康体检者作为对照组。记录所有研究对象的β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT水平并进行比较,用ROC曲线评价β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT在绝经后女性骨质疏松性骨折风险评估中的应用价值。结果研究组的平均体重、体质量指数、股骨颈骨密度(bone mineral density,BMD)、左髋总和BMD及L 1~4总和BMD均明显低于对照组(P<0.05);而两组研究对象的平均年龄、平均身高及绝经年龄等比较差异均无统计学意义(P>0.05)。研究组的β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT均明显高于对照组(t值依次为12.688、37.430、26.599,P<0.05)。β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测用于预测PMOP的AUC值为0.978,敏感度为98.04%,特异度为97.00%,表明β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT三指标联合检测用于预测PMOP的效能更高。PMOP骨折组的β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT均明显高于PMOP未骨折组(t值依次为6.078、16.363、12.227,P<0.05)。β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测用于评估PMOP骨折风险的AUC值为0.939,敏感度为94.87%,特异度为95.24%,表明β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测用于评估PMOP骨折风险的效能更高。结论PMOP患者β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT水平均明显升高,而PMOP骨折患者β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT水平升高更为明显,且β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测可显著提高对PMOP预测及骨折风险评估效能,值得借鉴。展开更多
目的探讨骨质疏松性骨折人群的骨密度与跌倒风险、体质量指数(body mass index,BMI)、肌力、体脂含量的相关性。方法通过对4 632例社区45岁以上绝经后女性的问卷调研及骨密度筛查,筛查出既往有脆性骨折史的骨质疏松性骨折人群。测定骨...目的探讨骨质疏松性骨折人群的骨密度与跌倒风险、体质量指数(body mass index,BMI)、肌力、体脂含量的相关性。方法通过对4 632例社区45岁以上绝经后女性的问卷调研及骨密度筛查,筛查出既往有脆性骨折史的骨质疏松性骨折人群。测定骨质疏松性骨折人群的骨密度、身高、体质量、跌倒风险、肌力和腹部脂肪含量。采用Spearman检验分析跌倒指数、体脂含量、年龄、身高、体质量、BMI与骨密度(bone mass density,BMD)之间的相关性。BMD校正年龄、身高、体质量、BMI、体脂含量,采用ANCOVA分析跌倒指数对BMD的影响;校正年龄、身高、体质量、BMI、跌倒指数,分析体脂含量对BMD的影响。结果对筛查出的839例骨质疏松性骨折患者的BMD、BMI、跌倒风险、腹部体脂含量、肌力等相关性分析结果显示,骨质疏松性骨折人群BMI、跌倒指数、肌力与BMD均显著相关(BMI r=0.161,跌倒指数r=0.238,肌力r=0.198,P均<0.001)。BMI、肌力、跌倒风险与BMD呈正相关;校正年龄、身高、体质量、BMI等因素,采用ANCOVA分析跌倒指数与BMD无显著相关(F=1.011,P>0.05)。结论跌倒风险和低BMD为骨折的主要危险因素。本研究显示体脂含量与BMD呈显著相关性。展开更多
目的构建符合北京、上海两地40~65岁女性人口学特征的危险因素和中医症状相结合的骨质疏松性骨折早期风险预测工具。方法本研究采用注册登记式研究的方法,对2009年3月-8月在北京市东城区及上海市徐汇区收集的1129例40~65岁女性骨质疏松...目的构建符合北京、上海两地40~65岁女性人口学特征的危险因素和中医症状相结合的骨质疏松性骨折早期风险预测工具。方法本研究采用注册登记式研究的方法,对2009年3月-8月在北京市东城区及上海市徐汇区收集的1129例40~65岁女性骨质疏松症高危人群的危险因素及中医症状信息,进行连续3年的登记观察。采用SMOTE过抽样算法平衡数据,基于Group Lasso的Logistic回归模型筛选与骨质疏松症骨折有关的危险因素及中医症状,建立骨质疏松性骨折风险评估工具。结果基于R 3.3.3软件的Grplasso包,在不同λ水平上,我们进行对绝经后骨质疏松性骨折的危险因素与中医证候要素的学习。最终结合数理与医理,认为λ=0.0235时遴选出的变量最佳。具体组变量包括:骨密度(bone mineral density,BMD)、年龄、食物类、身高、月经情况、孕产次数和肝肾阴虚。进而基于Logistic回归模型得出骨质疏松性骨折预测工具:P=-1.88+0.437*BMD+0.289*年龄+0.023*大米面条-0.007*奶制品-0.096*豆制品-0.128*肉类-0.084*鱼类-0.007*新鲜蔬菜-0.018*蛋类+0.047*海藻类+0.048*身高-0.035*是否变矮-0.081*初潮年龄+0.171*是否绝经+0.121*绝经年限+0.039*怀孕次数+0.192*生产次数-0.056*子宫卵巢是否切除+0.05*手足烦热-0.094*盗汗+0.008*腿软+0.15*目眩-0.048*视物模糊-0.045*目睛干涩-0.089*恶热+0.08*脱发+0.034*齿摇-0.101*口苦+0.004*易怒+0.054*午后潮热-0.056*失眠+0.019*多梦易惊-0.02*胸胁苦满+0.137*下肢转筋。对该预测模型预测概率绘制受试者工作特征曲线,结果显示曲线下面积为0.8775(95%CI=0.8412~0.9138)。结论初步建立了基于北京、上海人口学特征40~65岁女性骨质疏松性骨折早期风险预测工具。展开更多
文摘目的探讨β胶原特殊序列(β-crosslaps,β-CTX)、总1型胶原氨基端延长肽(t-P1NP)及N端中段骨钙素(N-MID-OT)在绝经后女性骨质疏松性骨折风险评估中的应用价值。方法回顾性分析2020年2月至2022年12月解放军总医院第六医学中心收治的102例绝经后骨质疏松(postmenopausal osteoporosis,PMOP)患者的临床资料,将其作为研究组,并根据是否发生骨折将其分为PMOP骨折组(39例)与PMOP未骨折组(63例),另选100名健康体检者作为对照组。记录所有研究对象的β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT水平并进行比较,用ROC曲线评价β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT在绝经后女性骨质疏松性骨折风险评估中的应用价值。结果研究组的平均体重、体质量指数、股骨颈骨密度(bone mineral density,BMD)、左髋总和BMD及L 1~4总和BMD均明显低于对照组(P<0.05);而两组研究对象的平均年龄、平均身高及绝经年龄等比较差异均无统计学意义(P>0.05)。研究组的β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT均明显高于对照组(t值依次为12.688、37.430、26.599,P<0.05)。β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测用于预测PMOP的AUC值为0.978,敏感度为98.04%,特异度为97.00%,表明β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT三指标联合检测用于预测PMOP的效能更高。PMOP骨折组的β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT均明显高于PMOP未骨折组(t值依次为6.078、16.363、12.227,P<0.05)。β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测用于评估PMOP骨折风险的AUC值为0.939,敏感度为94.87%,特异度为95.24%,表明β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测用于评估PMOP骨折风险的效能更高。结论PMOP患者β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT水平均明显升高,而PMOP骨折患者β-CTX、t-P1NP及N-MID-OT水平升高更为明显,且β-CTX+t-P1NP+N-MID-OT联合检测可显著提高对PMOP预测及骨折风险评估效能,值得借鉴。
文摘目的探讨骨质疏松性骨折人群的骨密度与跌倒风险、体质量指数(body mass index,BMI)、肌力、体脂含量的相关性。方法通过对4 632例社区45岁以上绝经后女性的问卷调研及骨密度筛查,筛查出既往有脆性骨折史的骨质疏松性骨折人群。测定骨质疏松性骨折人群的骨密度、身高、体质量、跌倒风险、肌力和腹部脂肪含量。采用Spearman检验分析跌倒指数、体脂含量、年龄、身高、体质量、BMI与骨密度(bone mass density,BMD)之间的相关性。BMD校正年龄、身高、体质量、BMI、体脂含量,采用ANCOVA分析跌倒指数对BMD的影响;校正年龄、身高、体质量、BMI、跌倒指数,分析体脂含量对BMD的影响。结果对筛查出的839例骨质疏松性骨折患者的BMD、BMI、跌倒风险、腹部体脂含量、肌力等相关性分析结果显示,骨质疏松性骨折人群BMI、跌倒指数、肌力与BMD均显著相关(BMI r=0.161,跌倒指数r=0.238,肌力r=0.198,P均<0.001)。BMI、肌力、跌倒风险与BMD呈正相关;校正年龄、身高、体质量、BMI等因素,采用ANCOVA分析跌倒指数与BMD无显著相关(F=1.011,P>0.05)。结论跌倒风险和低BMD为骨折的主要危险因素。本研究显示体脂含量与BMD呈显著相关性。
文摘目的构建符合北京、上海两地40~65岁女性人口学特征的危险因素和中医症状相结合的骨质疏松性骨折早期风险预测工具。方法本研究采用注册登记式研究的方法,对2009年3月-8月在北京市东城区及上海市徐汇区收集的1129例40~65岁女性骨质疏松症高危人群的危险因素及中医症状信息,进行连续3年的登记观察。采用SMOTE过抽样算法平衡数据,基于Group Lasso的Logistic回归模型筛选与骨质疏松症骨折有关的危险因素及中医症状,建立骨质疏松性骨折风险评估工具。结果基于R 3.3.3软件的Grplasso包,在不同λ水平上,我们进行对绝经后骨质疏松性骨折的危险因素与中医证候要素的学习。最终结合数理与医理,认为λ=0.0235时遴选出的变量最佳。具体组变量包括:骨密度(bone mineral density,BMD)、年龄、食物类、身高、月经情况、孕产次数和肝肾阴虚。进而基于Logistic回归模型得出骨质疏松性骨折预测工具:P=-1.88+0.437*BMD+0.289*年龄+0.023*大米面条-0.007*奶制品-0.096*豆制品-0.128*肉类-0.084*鱼类-0.007*新鲜蔬菜-0.018*蛋类+0.047*海藻类+0.048*身高-0.035*是否变矮-0.081*初潮年龄+0.171*是否绝经+0.121*绝经年限+0.039*怀孕次数+0.192*生产次数-0.056*子宫卵巢是否切除+0.05*手足烦热-0.094*盗汗+0.008*腿软+0.15*目眩-0.048*视物模糊-0.045*目睛干涩-0.089*恶热+0.08*脱发+0.034*齿摇-0.101*口苦+0.004*易怒+0.054*午后潮热-0.056*失眠+0.019*多梦易惊-0.02*胸胁苦满+0.137*下肢转筋。对该预测模型预测概率绘制受试者工作特征曲线,结果显示曲线下面积为0.8775(95%CI=0.8412~0.9138)。结论初步建立了基于北京、上海人口学特征40~65岁女性骨质疏松性骨折早期风险预测工具。
