骨质疏松与失智风险：老年人群的关联性研究揭示骨骼健康对认知功能的重要性

《Bone Research》：Osteoporosis and risk of dementia among older adults: a population?based cohort study

本研究基于深圳整合医疗数据，针对骨质疏松与失智症关联性尚不明确的问题，对176,150名基线无认知障碍的社区老年人开展队列研究。结果显示骨质疏松患者全因失智风险显著升高（HR=1.80），合并骨质疏松性骨折者风险进一步增加（HR=2.43），阿尔茨海默病（AD）和血管性痴呆（VD）风险亦显著上升。研究表明骨质疏松尤其是合并骨折的老年人群需加强认知功能监测，为老年共病管理提供新视角。

　　

随着全球人口老龄化进程加速，骨质疏松和失智症这两种常见老年疾病给公共卫生系统带来双重挑战。在中国，约32.0%的65岁以上老年人患有骨质疏松，患者总数达9000万，而60岁以上人群中约1500万人受失智症困扰。这两种疾病不仅严重影响患者生活质量，还给家庭和社会带来沉重负担。尽管骨骼与大脑在解剖学上相距甚远，但越来越多的证据表明它们之间存在复杂的相互作用，可能通过共同的危险因素（如年龄增长、吸烟、缺乏运动）和病理机制（如雌激素缺乏、炎症反应）产生关联。然而，关于骨质疏松是否会增加后续失智风险的研究仍有限，特别是在中国人群中的证据较为缺乏。

为解决这一科学问题，研究人员在《Bone Research》发表了题为"Osteoporosis and risk of dementia among older adults: a population-based cohort study"的论文。该研究利用深圳市整合医疗数据库，构建了176,150名65岁以上社区老年人的回顾性队列，所有参与者基线时均完成老年健康管理服务中的认知筛查（AD8问卷），且排除已有认知障碍者。通过关联门诊、住院医疗记录和死亡登记信息，研究人员识别骨质疏松、骨质疏松性骨折和失智症诊断，采用多变量Cox比例风险模型评估风险关联。

研究主要采用了几项关键技术方法：基于医疗大数据的回顾性队列设计，覆盖深圳地区多层次医疗机构数据；通过国际疾病分类第十版（ICD-10）代码结合中文医学术语准确识别疾病诊断；使用倾向评分匹配（PSM）平衡组间基线特征；采用Fine-Gray竞争风险模型处理死亡竞争事件；进行多维度敏感性分析验证结果稳健性。

基线特征

研究人群平均年龄70.7±5.4岁，女性占55.3%。9,605人（5.5%）有骨质疏松诊断。与对照组相比，骨质疏松患者年龄更大、女性比例更高、教育水平更高、合并症更多。骨质疏松组中18.4%有骨质疏松性骨折史，37.7%使用过骨质疏松药物。倾向评分匹配后，9,530名骨质疏松患者与43,913名对照者基线特征均衡。

骨质疏松与失智风险的关联

中位随访2.2年（最长5.5年），共发生1,367例全因失智症。骨质疏松组全因失智发生率为7.64/1000人年，对照组为2.46/1000人年。在校正社会人口学因素、生活方式、BMI、血压和合并症后，骨质疏松组全因失智风险仍显著升高（HR=1.80，95%CI：1.53-2.12）。阿尔茨海默病（HR=1.55）和血管性痴呆（HR=2.13）风险也显著增加。亚组分析显示，教育水平较低者风险更高（HR=2.24），提示健康素养差异可能影响风险程度。

不同临床特征骨质疏松患者的失智发生

探索性分析发现，骨质疏松门诊患者（HR=1.66）和住院患者（HR=1.94）风险均升高。无骨折史的骨质疏松患者风险增加1.63倍，而有骨折史者风险高达2.43倍。未使用骨质疏松药物者风险显著升高（HR=1.94），而接受药物治疗者风险未显著增加（HR=1.25）。

敏感性分析

所有敏感性分析结果与主要分析一致。Fine-Gray竞争风险模型、更严格的失智定义、调整临床就诊次数、排除基线后1年内病例等分析均支持主要结论。E值分析表明需要较强未测量混杂因素才能解释观察到的关联。

研究结论强调，骨质疏松特别是合并骨折的老年人群失智风险显著升高，这一关联可能通过"骨脑轴"机制解释。骨骼作为内分泌器官可分泌骨钙素、骨桥蛋白、硬化素等骨源性信号分子，这些分子可能通过Wnt-β-catenin等通路影响大脑功能。临床实践需重视骨质疏松患者的认知功能监测，早期干预可能打破骨质疏松与失智的恶性循环。骨质疏松药物治疗可能 attenuate（减弱）风险升高的发现虽需进一步验证，但为未来干预研究提供了方向。

这项研究通过大样本真实世界数据，为中国老年人群骨质疏松与失智症关联提供了有力证据，强调了骨骼健康在整体老年健康管理中的重要性，为制定综合性老年疾病防控策略提供了科学依据。