经皮椎体强化术后"三明治椎体"骨折风险预测模型的构建与验证：一项多中心回顾性研究

针对骨质疏松性椎体压缩骨折(OVCFs)患者经皮椎体强化术(PVA)后"三明治椎体"(SDV)易发生骨折的临床难题，重庆医科大学附属巴南医院团队通过多中心回顾性研究，发现骨密度(BMD)、PVA次数>3、未抗骨质疏松治疗、术后椎体节段后凸角(PKASFS)>10°及腰椎前凸减去胸椎后凸(LL-TK)<0°是SDV骨折的独立危险因素，构建的列线图模型AUC达0.881，为临床风险分层和个体化干预提供了可靠工具。

　　

随着人口老龄化加速，骨质疏松症及其引发的椎体压缩骨折(OVCFs)已成为重大公共卫生问题。全球每年新增约140万例OVCFs患者，仅中国每年就需投入数亿美元治疗费用。这类骨折不仅导致剧烈腰痛和活动受限，更给患者生活质量和社会经济带来沉重负担。经皮椎体强化术(PVA)包括经皮椎体成形术(PVP)和球囊扩张椎体后凸成形术(PKP)，因其创伤小、疗效好成为OVCFs的主流治疗方式。然而临床观察发现，位于两个强化椎体之间的未强化椎体——即"三明治椎体"(SDV)——由于特殊的力学环境，其骨折风险显著高于普通椎体。一旦发生SDV骨折，患者将面临二次手术或长期卧床的困境，这使得准确预测SDV骨折风险成为临床亟待解决的难题。

为破解这一临床困境，重庆医科大学附属巴南医院联合西南医科大学附属医院的研究团队开展了一项多中心回顾性研究。研究纳入2018年7月至2023年7月期间接受PVA治疗并形成SDV的259例患者作为训练集，另收集122例患者作为验证集。通过回顾医疗记录和影像资料，研究人员系统分析了包括患者 demographics、手术参数和影像学指标在内的21项潜在影响因素。采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归筛选关键预测因子，构建列线图预测模型并转化为在线计算器。通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)、校准曲线和决策曲线分析(DCA)评估模型的判别力、校准度和临床适用性，最后进行内部 Bootstrap 验证和外部验证。

研究结果显示，在1年随访期内，13.9%的患者出现SDV骨折。多因素分析锁定5个独立危险因素：骨密度(BMD)降低(OR=4.264)、PVA次数>3(OR=3.703)、未接受抗骨质疏松治疗(OR=4.051)、术后椎体节段后凸角(PKASFS)>10°(OR=8.273)以及腰椎前凸减去胸椎后凸(LL-TK)<0°(OR=3.701)。基于这些因素构建的预测模型展现出优异的判别能力，训练集AUC为0.881，验证集AUC达0.859。校准曲线和Hosmer-Lemeshow检验(P=0.784)证实模型预测与实际观察高度一致，DCA分析显示该模型在较宽阈值范围内具有临床适用性。

在技术方法方面，研究团队采用标准PVA手术流程，通过C臂机定位后在局部麻醉下完成骨水泥注射。影像参数测量包括：使用相邻椎体上下终板夹角定义PKASFS，计算强化椎体前后壁高度比(AP ratio)，以及测量T4-T12胸椎后凸角(TK)和L1-S1腰椎前凸角(LL)等脊柱矢状面参数。统计分析采用SPSS 26.0进行组间比较，R Studio 4.1.2完成LASSO回归、模型构建和验证。

研究结果部分揭示了多个重要发现：

1. 基线特征分析显示SDV骨折组与非骨折组在BMD、PVA次数、抗骨质疏松治疗、PKASFS和LL-TK等方面存在显著差异。
2. 通过LASSO回归筛选出的5个预测因子中，PKASFS>10°的风险最高(OR=8.273)，提示局部生物力学改变的关键作用。
3. 模型验证显示内部Bootstrap验证C-index为0.878，外部验证AUC达0.859，证实模型具有良好的稳定性和泛化能力。
4. 抗骨质疏松治疗可使骨折风险降低75%，但用药类型和时长在现有数据中未显示显著差异，可能与样本量限制有关。

在讨论部分，作者深入分析了各危险因素的病理机制。BMD降低直接反映骨强度下降，是骨折的根本原因；多次PVA(>3次)可能通过改变整体脊柱力学平衡增加SDV负荷；PKASFS>10°导致重心前移和屈曲应力集中；LL-TK<0°则提示矢状面失衡引发的代偿性姿势改变。研究创新性地将局部椎体参数与整体脊柱对齐特征相结合，显著提高了预测准确性。作者特别指出，该模型可辅助临床决策：预测概率<30%的患者可避免预防性PVA，>60%的高危患者则可能受益于预防性强化。

该研究发表在《European Spine Journal》具有重要临床价值。其构建的动态列线图模型通过网页计算器(https://pre-sdv.shinyapps.io/DynNomapp2/)实现便捷应用，为个体化治疗决策提供了量化工具。研究不仅证实了抗骨质疏松治疗的基础地位，更揭示了脊柱矢状面平衡对SDV骨折风险的影响，为手术策略优化提供了新思路。未来需要更大样本和更长随访进一步验证模型的长期预测效能，并探索生物力学参数与骨代谢标志物的联合预测价值。