FRAXplus?调整对老年瑞典女性骨折风险重新分类的影响——SUPERB研究结果

本研究针对骨质疏松症骨折风险评估工具FRAX?的局限性，通过SUPERB队列对3028名75-80岁瑞典女性进行前瞻性研究，首次系统评估了整合骨折新近性、跌倒史等7项附加风险因素的FRAXplus?模型对治疗决策的影响。结果显示90%受试者的10年主要骨质疏松性骨折(MOF)概率被上调，11.2%女性经重新分类达到干预阈值，净重分类改善指数(NRI)达4.82%，显著提高了高风险人群识别精度，为临床精准防控提供新依据。

　　

骨质疏松症如同骨骼的"隐形杀手"，悄悄侵蚀着全球2亿女性的骨骼健康。当70岁老人打个喷嚏就可能导致脊椎骨折，喝杯咖啡的功夫可能发生髋部骨折时，我们不得不正视这个沉默的流行病。目前临床广泛使用的FRAX骨折风险评估工具虽功不可没，却存在明显局限——它既未考虑骨折的新近程度，也忽略了跌倒史、糖皮质激素剂量等关键因素，就像用老式雷达监测隐形战机，难免漏诊高风险人群。

瑞典哥德堡大学(University of Gothenburg)Sahlgrenska骨质疏松研究中心的研究团队在《Osteoporosis International》发表的重要研究，带来了骨折风险评估的"升级补丁"。他们通过对3028名75-80岁瑞典女性长达8年的追踪，首次系统验证了FRAXplus模型在真实世界的应用价值。这个创新工具如同给FRAX装上了"高精度透镜"，能识别出那些隐藏在高龄女性中的骨折高危人群。

研究团队运用了多项关键技术：基于瑞典国家人口登记系统建立SUPERB前瞻性队列；采用双能X线吸收仪(DXA)测量股骨颈和腰椎骨密度(BMD)；通过标准化问卷收集跌倒史等临床风险因素；利用瑞典国家患者登记系统验证X线确诊的骨折事件；应用净重分类改善指数(NRI)等统计方法评估模型性能。

主要研究结果

基线特征揭示风险图谱
骨折组女性年龄更大、BMI更低，股骨颈BMD T值显著更低(-1.90 vs -1.54)。具有警示意义的是，46.9%的MOF患者有既往骨折史，其中9%为近2年内发生的"预警性骨折"，35.1%报告过跌倒——这些正是FRAX忽略的关键指标。

FRAXplus的重分类革命
研究呈现了令人瞩目的数据风暴：

• 90%受试者的MOF风险被上调，平均增幅达4.25%
• 髋轴长度(HAL)、小梁骨评分(TBS)和跌倒史成为三大调整主力，分别贡献31%、23%和20%的修正
• 339名女性(11.2%)被重新划入高风险阵营，她们后续实际骨折率达35.1%，显著高于未调整组(20.4%)

模型性能验证
ROC曲线显示FRAXplus使AUC从0.625提升至0.631(p=0.038)。更具临床意义的是，NRI达到4.82%(95%CI 1.87-7.77)，意味着每评估100名患者就可多识别5名需要干预的高危个体。

讨论与展望
这项研究犹如投下"深水炸弹"，揭示了传统评估工具可能低估1/10老年女性的骨折风险。FRAXplus的价值不仅在于识别更多需要抗骨质疏松治疗的患者，更可能改变治疗策略——那些被重新分类的患者往往伴有严重骨微结构损害(TBS降低)，可能更需要特立帕肽等促骨形成药物而非常规抗吸收治疗。

但研究者也保持清醒认知：该模型目前仅支持单因素调整，且验证数据多来自欧美人群。正如团队在讨论中指出，测量HAL和TBS需要特殊软件，可能在基层医疗中形成应用壁垒。未来需要开发更简便的多因素整合算法，并在亚洲等不同人种中验证其普适性。

这项研究标志着骨折风险评估进入"精准医疗"时代，为实现"在第一次骨折前就采取预防"的理想迈出关键一步。当全球老龄化浪潮汹涌而至，这种基于大数据的风险预测创新，或许能帮助更多银发族远离"人生最后一次骨折"的噩梦。