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为改善绝经后脆性腕部骨折患者的骨质疏松筛查，研究人员开展相关研究。收集 83 例＞50 岁桡骨远端骨折女性数据，结合机器学习与定制体模。发现 85% 患者存在骨量减少或骨质疏松，总桡骨 BMD 与髋、腰椎 BMD 等相关，模型具筛查潜力。
本研究探讨绝经后脆性腕部骨折患者桡骨总骨密度（BMD）与髋、腰椎 BMD 的相关性。研究纳入 2019-2020 年于奥卢大学医院治疗的 83 例＞50 岁桡骨远端骨折女性，收集患者基本信息、WHO FRAX 工具数据、血液检测、骨折腕部 X 线及非骨折前臂、双髋、腰椎的双能 X 线吸收检测（DXA）数据，并结合定制体模与机器学习分析。结果显示，85% 的研究人群存在骨量减少或骨质疏松，仅 28.4% 患者的血清 Ⅰ 型胶原交联羧基末端肽（ICTP）值提示骨吸收活性增强。桡骨总 BMD 与年龄（r = -0.494）、体重指数（BMI，r = 0.273）、FRAX 骨质疏松性骨折风险（r = -0.419）、FRAX 髋部骨折风险（r = -0.433）、髋部 BMD（r = 0.435）及腰椎 BMD（r = 0.645）相关，而超远端（UD）桡骨 BMD 无相关性。定制体模联合机器学习模型在骨质疏松筛查中显示出潜力，“骨质疏松 vs. 骨量减少 & 正常骨” 的类别准确率分别为 76% 和 75%。研究建议对所有 50 岁以上腕部骨折女性进行骨质疏松筛查，指出桡骨总 BMD 与中心 BMD 相关，但由于体模和机器学习部分样本量有限，该模型作为 DXA 替代筛查工具的潜力需更大队列进一步验证。
