目的分析血清肌酐(Cr)、血红蛋白(HGB)及体质量指数(BMI)与西藏地区藏族中老年居民骨质疏松症的关系以及对骨质疏松症的预测价值。方法于2021年11月至2023年8月间,采取多阶段随机整群抽样的方法,在西藏阿里地区(普兰县、札达县、日土县...目的分析血清肌酐(Cr)、血红蛋白(HGB)及体质量指数(BMI)与西藏地区藏族中老年居民骨质疏松症的关系以及对骨质疏松症的预测价值。方法于2021年11月至2023年8月间,采取多阶段随机整群抽样的方法,在西藏阿里地区(普兰县、札达县、日土县、改则县)、那曲市(那曲县、尼玛县、安多县、双湖县、班戈县)、山南市(隆子县)、拉萨市(尼木县)采集564名藏族中老年居民的人口学、血液指标及骨密度等信息。按其是否患有骨质疏松分为骨质疏松组(90例)及非骨质疏松组(474例)。采用Pearson相关法分析骨密度(bone mineral density,BMD)与各变量的相关性。采用二元Logistic回归分析藏族中老年居民骨质疏松症的相关影响因素,构建预测骨质疏松的高风险因素回归方程模型,使用Hosmer-Lemeshow检验模型的拟合度。采用受试者工作特征(receive operating characteristic,ROC)曲线评估血清Cr、HGB和BMI联合检测对西藏地区藏族中老年居民骨质疏松的预测效能。结果女性骨质疏松患病率高于男性。骨质疏松组身高、体质量、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、尿素氮、尿酸、总胆固醇、三酰甘油、低密度脂蛋白胆固醇、同型半胱氨酸、血清Cr、HGB、BMI水平显著降低(P<0.05)。相关性分析结果显示,年龄与BMD呈负相关,体质量、血清Cr、HGB、BMI与BMD呈正相关(P<0.05)。多因素二元Logistic结果显示,年龄(OR=1.085)、血清Cr(OR=0.891)、BMI(OR=0.475)、HGB(OR=0.966)是发生骨质疏松症的影响因素(P<0.05)。建立预测骨质疏松症患病风险的Logit(P)模型=6.265+0.086×年龄+(-0.109×Cr)+(-0.020×HGB)+(-0.213×BMI)。该模型ROC曲线下面积为0.932,灵敏度为88.9%,特异度为82.5%。Hosmer-Lemeshow检验模型的拟合度良好(P=0.960),根据Logit(P)模型可计算L评分=-29.413+(-0.404×年龄)+0.512×Cr+0.094×HGB+BMI,当L评分>8.9时,可诊断该患者患病。结论西藏地区藏族中老年居民随增龄,血清Cr、HGB和BMI均降低是骨质疏松发生的危险因素;年龄与BMD呈负相关,血清Cr、HGB、BMI与BMD呈正相关;年龄、血清Cr、HGB和BMI联合构建模型可显著提高西藏地区藏族中老年骨质疏松症的诊断效能。展开更多
文摘目的分析血清肌酐(Cr)、血红蛋白(HGB)及体质量指数(BMI)与西藏地区藏族中老年居民骨质疏松症的关系以及对骨质疏松症的预测价值。方法于2021年11月至2023年8月间,采取多阶段随机整群抽样的方法,在西藏阿里地区(普兰县、札达县、日土县、改则县)、那曲市(那曲县、尼玛县、安多县、双湖县、班戈县)、山南市(隆子县)、拉萨市(尼木县)采集564名藏族中老年居民的人口学、血液指标及骨密度等信息。按其是否患有骨质疏松分为骨质疏松组(90例)及非骨质疏松组(474例)。采用Pearson相关法分析骨密度(bone mineral density,BMD)与各变量的相关性。采用二元Logistic回归分析藏族中老年居民骨质疏松症的相关影响因素,构建预测骨质疏松的高风险因素回归方程模型,使用Hosmer-Lemeshow检验模型的拟合度。采用受试者工作特征(receive operating characteristic,ROC)曲线评估血清Cr、HGB和BMI联合检测对西藏地区藏族中老年居民骨质疏松的预测效能。结果女性骨质疏松患病率高于男性。骨质疏松组身高、体质量、谷丙转氨酶、谷草转氨酶、尿素氮、尿酸、总胆固醇、三酰甘油、低密度脂蛋白胆固醇、同型半胱氨酸、血清Cr、HGB、BMI水平显著降低(P<0.05)。相关性分析结果显示,年龄与BMD呈负相关,体质量、血清Cr、HGB、BMI与BMD呈正相关(P<0.05)。多因素二元Logistic结果显示,年龄(OR=1.085)、血清Cr(OR=0.891)、BMI(OR=0.475)、HGB(OR=0.966)是发生骨质疏松症的影响因素(P<0.05)。建立预测骨质疏松症患病风险的Logit(P)模型=6.265+0.086×年龄+(-0.109×Cr)+(-0.020×HGB)+(-0.213×BMI)。该模型ROC曲线下面积为0.932,灵敏度为88.9%,特异度为82.5%。Hosmer-Lemeshow检验模型的拟合度良好(P=0.960),根据Logit(P)模型可计算L评分=-29.413+(-0.404×年龄)+0.512×Cr+0.094×HGB+BMI,当L评分>8.9时,可诊断该患者患病。结论西藏地区藏族中老年居民随增龄,血清Cr、HGB和BMI均降低是骨质疏松发生的危险因素;年龄与BMD呈负相关,血清Cr、HGB、BMI与BMD呈正相关;年龄、血清Cr、HGB和BMI联合构建模型可显著提高西藏地区藏族中老年骨质疏松症的诊断效能。
