采用种族中立FRAX评估骨质疏松治疗资格变化:基于NHANES的模拟研究

《Osteoporosis International》:Changes in treatment eligibility with race-neutral US FRAX would be modest: estimates using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES)

【字体: 时间:2025年12月16日 来源:Osteoporosis International 5.4

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  本研究针对FRAX骨折风险评估工具中种族调整因子可能加剧骨质疏松治疗差异的争议,通过分析美国国家健康与营养调查(NHANES)数据,系统比较了种族特定与种族中立FRAX对治疗资格的影响。研究发现转为种族中立FRAX后,黑人、西班牙裔和亚裔人群治疗资格仅小幅增加(<5%),白人群体略有下降,表明ASBMR工作组推荐的计算方式改变不会导致治疗资格的重大变化,为临床算法去种族化提供了数据支持。

  
骨质疏松被称为"沉默的流行病",是全球范围内重要的公共卫生问题。骨折风险评估工具FRAX作为临床决策的重要依据,其计算方式却暗含争议——美国版本FRAX会对黑人、西班牙裔和亚裔人群的骨折风险进行0.43-0.64倍的下调调整,这种基于种族的修正可能无形中导致医疗资源分配不公。随着医学界对算法公平性的日益关注,美国骨与矿物研究学会(ASBMR)工作组于2024年正式建议开发基于人群的种族中立骨折风险计算器。然而,这一变革将对临床实践产生何种影响,特别是治疗资格的变化幅度,成为亟待解答的关键问题。
为量化这一变化,研究人员选择了具有全国代表性的美国国家健康与营养调查(NHANES)数据库作为研究平台,聚焦2013-2014年和2005-2010年两个周期的数据。研究团队采用多重分析方法,首先基于问卷和骨密度(BMD)测量计算当前种族特定FRAX值,随后利用人口普查数据构建种族中立FRAX模型,并以主要骨质疏松性骨折(MOF)风险≥20%或髋部骨折风险≥3%作为治疗阈值进行比较。值得注意的是,研究还综合考量了临床实践中常用的其他治疗指征,包括骨密度T值≤-2.5或既往髋部/椎体骨折史,使得评估更加贴近真实临床场景。
关键技术方法包括:利用NHANES III白人女性参考数据计算股骨颈和全髋T值;采用多条目FRAX计算带有和不带有BMD的骨折风险;基于2022年美国人口普查数据构建种族中立FRAX模型;使用复杂调查设计和加权分析确保全国代表性。
治疗资格基于FRAX标准
研究结果显示,转为种族中立FRAX后,治疗资格的变化幅度确实有限。在NHANES 2013-2014队列中,白人女性的治疗资格从18.4%降至14.9%,而黑人女性从1.9%升至5.2%,西班牙裔女性从3.9%升至7.0%,亚裔女性从9.3%升至12.6%。男性群体的变化幅度更小,进一步证实了调整的温和性。这一趋势在NHANES 2005-2010更大样本中得到了验证,增强了结果的可靠性。
治疗资格基于FRAX、骨质疏松BMD或既往椎体/髋部骨折
当综合考虑临床指标(BMD T值≤-2.5或既往髋部/椎体骨折)时,资格变化更为温和。大多数黑人、西班牙裔和亚裔参与者符合治疗资格是基于BMD标准而非FRAX阈值,这解释了为何总体治疗资格变化不大。例如,黑人女性总治疗资格仅从9.5%微增至11.5%,亚裔女性从28.5%增至29.4%。
年龄分层
年龄分层分析揭示,资格变化主要集中在65岁以上人群。在该年龄段,种族中立FRAX使白人参与者资格减少3.2-4.0%,而黑人、西班牙裔和亚裔参与者分别增加5.3-7.1%、5.2-6.1%和3.5%。这一发现表明算法调整主要影响高龄高风险群体,而非低风险人群,缓解了关于大量低风险患者被错误分类的担忧。
实际治疗率
与实际治疗率的对比凸显了骨质疏松领域的治疗差距。尽管亚裔女性骨折风险较低,但其治疗率最高(10.6%),表明确实存在基于BMD而非FRAX的治疗决策模式。在所有符合治疗条件的女性中,实际治疗率仍然偏低(白人6.5%,黑人14.3%,西班牙裔6.0%,亚裔26.0%),强调需要综合性干预措施而非单纯依赖风险计算器调整。
研究结论强调,转为种族中立FRAX仅会适度增加美国少数族裔群体的治疗资格,且主要影响高龄高风险人群,不会导致低风险患者被大量错误分类。这一发现为ASBMR工作组的建议提供了实证支持,缓解了临床界对算法变革可能引发治疗资格剧烈波动的担忧。然而,研究也指出单靠FRAX调整不足以消除骨质疏松领域的种族差异,需要辅以标准化数据收集、社会决定因素评估和针对性干预等综合策略。特别是亚裔人群药物相关非典型股骨骨折(MR-AFF)风险较高,实施种族中立FRAX时需加强风险监测。最终,该研究为临床算法公平性讨论提供了关键数据,推动了基于证据而非种族刻板印象的骨折风险管理进程。
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