预测伴有合并症的老年骨质疏松性椎体骨折患者再次骨折的风险因素：诺模图的开发与验证

《Frontiers in Medicine》：Predicting re-fracture risk factors in older adult osteoporotic vertebral fractures patients with comorbidities: development and validation of nomogram

骨质疏松性椎体压缩性骨折（OVCF）术后再骨折风险预测诺模图开发及验证，基于560例PVP患者数据，整合肿瘤史、脊柱侧弯、精神疾病、酒精使用≥10年及慢性肾病等独立预测因子，通过逻辑回归构建并经内部验证，AUC达0.886（训练）和0.827（测试），决策曲线分析显示临床价值显著。

　　骨质疏松性椎体压缩性骨折（OVCFs）是老年人群中一种重要的健康问题，其发生率随着人口老龄化趋势不断上升。这种骨折不仅带来剧烈疼痛和脊柱畸形，还可能显著增加患者的死亡率，对生活质量造成严重影响，并给社会经济带来沉重负担。尽管已有多种骨折风险预测模型被广泛使用，例如FRAX和QFracture，但这些模型在评估伴随疾病和可改变的生活方式因素方面存在不足，无法全面反映OVCFs患者的复杂风险状况。因此，本研究旨在开发并验证一种新的预测模型，将这些常被忽视但至关重要的变量纳入其中，以实现对OVCFs患者术后再次骨折（re.fra）风险的个性化评估。

本研究采用了一种回顾性队列研究方法，分析了560名接受经皮椎体成形术（PVP）的OVCFs患者。这些患者被随机分为训练组（70%，n=392）和测试组（30%，n=168），以确保数据的代表性。研究收集了患者的基线人口学信息、临床特征以及生活方式相关数据，包括高血压、糖尿病、慢性阻塞性肺病、慢性肾病、精神疾病、脊柱侧弯（定义为标准化脊柱X光片中Cobb角≥10°）和肿瘤病史等。数据缺失采用预测均值匹配方法进行处理，以保持数据分布的完整性。术后再次骨折被定义为在PVP手术后24个月内出现的新椎体骨折，并由两位独立放射科医生确认。

通过单变量和向后逐步多变量逻辑回归分析，研究识别出与术后再次骨折风险独立相关的多个因素。其中，肿瘤病史、脊柱侧弯、精神疾病、长期饮酒（≥10年）以及慢性肾病被确定为关键预测变量。值得注意的是，高血压表现出一种反常的保护性关联，其调整后比值比（aOR）为0.50（95% CI: 0.27–0.93），提示高血压患者可能具有较低的术后再次骨折风险。然而，这一结果需要谨慎解释，因为其背后可能涉及多种机制，包括抗高血压药物对骨骼代谢的影响。

研究进一步构建了一个基于多变量逻辑回归模型的新型预测模型——nomogram（图示模型）。该模型将每个预测变量赋予相应的权重点数，最终通过线性预测评分转化为术后再次骨折的概率。模型的性能评估包括AUC（曲线下面积）、校准曲线、Brier评分以及决策曲线分析（DCA）。在训练组中，模型的AUC值为0.886，表明其在区分术后再次骨折与未发生骨折的患者方面表现出色。而在测试组中，AUC值为0.827，虽然略低于训练组，但仍显示出良好的预测能力。此外，模型在训练组中表现出优秀的校准性，其校准斜率为1.000，截距为0.000，Brier评分为0.118，说明预测结果与实际结果之间高度一致。然而，在测试组中，校准斜率下降至0.697，Brier评分增加至0.162，提示模型在外部验证时存在一定程度的偏差，尤其是在高风险亚组中表现出系统性高估。尽管如此，模型仍然保持了较高的临床适用性，特别是在不同风险阈值下的决策曲线分析显示其具有显著的临床价值。

本研究发现，长期饮酒是术后再次骨折的一个重要可改变风险因素。其调整后比值比为3.69（95% CI: 1.90–7.17），表明长期饮酒患者再次骨折的风险显著高于非饮酒者。这可能与酒精对成骨细胞的直接毒性作用有关，包括抑制骨形成、降低血清骨钙素水平以及减少骨小梁体积和骨样组织合成。此外，酒精还可能干扰钙调节激素的代谢，导致钙吸收减少和继发性甲状旁腺功能亢进，从而影响骨重塑过程。研究还指出，营养不良、镁缺乏以及肝功能异常可能进一步加剧这些影响，导致骨骼代谢紊乱和骨质量下降。因此，对于长期饮酒的患者，术后管理中应特别关注其骨健康状况，并考虑采取结构化的戒酒计划。

精神疾病也被证实为术后再次骨折的重要风险因素，其调整后比值比为5.91（95% CI: 2.73–12.82）。这一结果与多项系统综述和荟萃分析一致，显示精神疾病患者骨折风险比一般人群高出约51%。研究推测，精神疾病可能通过多种机制增加骨折风险，包括精神类药物对骨代谢的影响、患者行为模式（如不规律服药、久坐不动）以及内分泌变化（如抑郁症导致性激素水平下降，影响骨形成）。因此，在OVCFs患者的术后管理中，应考虑纳入精神健康评估，并结合骨密度监测、跌倒预防措施和药物使用审查，以优化整体治疗策略。

脊柱侧弯被发现是术后再次骨折的最强预测因子之一，其调整后比值比为6.46（95% CI: 2.97–14.03）。脊柱侧弯可能通过改变脊柱力学结构和负荷分布，增加相邻椎体的骨折风险。研究指出，脊柱侧弯患者的骨骼承受力分布不均，容易导致局部骨强度下降。特别是在骨质疏松患者中，脊柱侧弯与低骨密度的协同作用可能进一步加重骨折风险。因此，对于脊柱侧弯患者，术后应考虑采取支撑治疗、物理治疗和早期骨质疏松预防措施，以降低再次骨折的可能性。

慢性肾病（CKD）也被确认为术后再次骨折的重要预测因子，其调整后比值比为3.12（95% CI: 1.61–6.06）。CKD可能通过影响钙磷代谢、维生素D活化以及骨代谢相关激素的平衡，导致骨骼脆弱性增加。因此，对于CKD患者，术后应加强骨密度监测，并考虑补充钙和维生素D等营养素，以改善骨健康状况。

值得注意的是，高血压与术后再次骨折风险之间存在一种反常的保护性关联，其调整后比值比为0.50（95% CI: 0.27–0.93）。这一发现可能与抗高血压药物的使用有关，特别是噻嗪类利尿剂和钙通道阻滞剂。研究表明，噻嗪类利尿剂可通过增强钙稳态，提高腰椎骨密度，而钙通道阻滞剂可能直接刺激成骨细胞活动。然而，这一结果仍需谨慎解读，因为其可能受到未测量的混杂因素影响，如营养状况、维生素D水平和药物依从性等。因此，在临床实践中，仍需按照标准流程对所有OVCFs患者进行骨质疏松管理，而不能仅依赖高血压状态来调整治疗策略。

本研究的局限性主要包括：（1）作为单一中心的回顾性研究，其结果可能受到地域性差异的影响，如患者人口特征、临床实践和医疗体系的不同；（2）某些亚组样本量较小，例如肿瘤病史患者仅有18例，这可能导致统计结果的不稳定性；（3）该模型基于中国特定人群构建，可能在其他地区存在适用性差异，因此需要在不同国际人群中进行外部验证以确保其广泛适用性。

综上所述，本研究开发并验证了一种实用的nomogram模型，用于预测接受PVP治疗的老年人OVCFs患者术后再次骨折的风险。该模型整合了传统和新型风险因素，包括肿瘤病史、脊柱侧弯、精神疾病、长期饮酒以及慢性肾病，表现出良好的区分能力、校准性和临床实用性。这些发现强调了伴随疾病和生活方式因素在骨健康中的重要性，并为个性化术后管理提供了新的工具。未来需要在更多中心开展研究，以进一步验证这些预测变量，并探索针对高风险人群的特定干预措施，从而有效降低术后再次骨折的发生率。此外，还需进一步探讨抗高血压药物对骨骼代谢的具体影响，以及如何在临床实践中更有效地整合精神健康评估和骨密度监测，以实现多学科协作的综合管理模式。