FRISBEE骨折风险预测模型在挪威骨折联络服务队列中的外部验证：校准需求与临床意义

本研究针对FRISBEE团队开发的2年及5年骨折风险预测模型，在挪威517名骨折女性队列中进行外部验证。结果显示模型普遍高估骨折风险（AUC<0.7），尤其对中央性骨折预测偏差显著（校准斜率0.61-0.69）。尽管其判别能力与Garvan和FRAX相当，但强调需针对挪威人群重新校准后方可应用于临床，为骨质疏松性骨折二级预防提供重要循证依据。

　　

骨质疏松性骨折的二级预防一直是临床难题，尤其骨折后2年内"即将发生骨折风险（imminent fracture risk）"显著升高。现有预测工具如FRAX和Garvan主要评估长期风险，而比利时FRISBEE团队开发的2年/5年预测模型虽在欧洲验证有效，但其跨国适用性存疑。挪威作为全球髋部骨折发病率最高的国家之一，亟需本土化验证。

挪威维斯特维肯医院信托公司（Vestre Viken Hospital Trust）的研究团队基于"挪威骨折捕获计划（NoFRACT）"子研究数据，对517名50-90岁骨折女性进行4.7年随访。通过双能X线吸收法（DXA）测量骨密度（BMD），结合问卷调查临床风险因素（CRF），采用竞争风险模型验证FRISBEE模型的判别力（AUC）和校准度。关键发现包括：1）2年模型预测任何骨折风险达25.4%，但实际发生率仅10.3%；2）5年模型对中央性骨折（髋部/脊柱等）预测值11.2%是实际发生率（6.0%）的近两倍；3）模型判别力（AUC 0.57-0.67）与Garvan（AUC 0.59-0.70）相当，但校准斜率（0.34-0.69）显示系统性高估。

研究方法上，团队采用多中心前瞻性队列设计，纳入Drammen和Troms两家医院2015-2017年骨折患者。通过GE Lunar DXA设备测量BMD（经Hologic标准转换），收集跌倒史、共病等CRF数据。使用Fine and Gray竞争风险模型处理死亡竞争事件，通过ROC曲线和校准图评估模型性能。

主要结果呈现于三个层面：

1. 判别性能验证：FRISBEE模型AUC值均低于0.7的临床阈值，其中5年中央性骨折模型（AUC 0.67）表现最佳，但仍逊于Garvan对应模型（AUC 0.70）。

2. 校准分析：所有模型预测风险均高于实际观察值，如2年任何骨折预测25% vs 实际10%，5年中央骨折预测11.2% vs 实际6%。校准斜率偏离理想值1.0（如2年MOF模型仅0.33）。

3. 横向对比：Garvan对中央性骨折的校准斜率达1.09，显著优于FRISBEE模型，但FRAX对MOF的校准（斜率0.67）同样不足。

讨论部分指出，高估风险可能源于挪威队列抗骨质疏松药物（AOD）使用率（56%）显著高于FRISBEE原始队列（19%）。研究强调：1）需针对北欧人群特征重新校准模型参数；2）中央性骨折部位（髋部/脊柱）的BMD测量更具预测价值；3）FLS干预可能通过提高AOD使用率降低实际骨折风险。该验证研究为骨折风险工具的精准化应用奠定基础，论文发表于《Archives of Osteoporosis》凸显其临床转化意义。