参考方法至关重要：双能X射线吸收法(DXA)系统的差异影响其与三维光学成像体成分估算值的一致性

《International Journal of Obesity》：Reference method matters: DXA system differences influence agreement with 3D optical imaging body composition estimates

　　

摘要 背景：双能X射线吸收法(Dual-energy X-ray absorptiometry, DXA)常被用作校准和验证其他临床实用体成分设备（如三维光学成像(three-dimensional optical imaging, 3DO)）的参考方法，但已有研究报道不同DXA系统在组分估算上存在差异。本研究验证如下假设：以3DO成像获取的体成分估算值（特指体脂率(percent body fat, BF%)）对照不同DXA系统及软件版本进行判定时，可能得出不同结论。 方法：研究人员对同一天99名健康成人受试者分别使用3DO成像系统(Size Stream, Mobile Fit)和三台DXA系统——Hologic Horizon A(Apex 4.0.2)、Hologic Discovery A(Apex 5.6.1.3)及GE Lunar iDXA(enCore 13.60.033)——测定BF%，并采用多种统计学方法评估3DO与各DXA系统BF%估算值间的一致性。 结果：99名受试者完成全部四项检测。3DO与各DXA设备BF%间的线性相关系数(r及R2)、Bland–Altman分析、平均差值(mean difference, MD)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root-mean-square error, RMSE)及一致性相关系数(concordance correlation coefficient, CCC)均存在差异。相对于3DO BF%，Discovery A与其他两台DXA扫描仪相比与3DO的一致性最优。以方法为固定效应、受试者为随机截距的线性混合效应模型显示评估方法对估算BF%有显著影响：Horizon A DXA(均值±标准差, 36.4±9.3%)与3DO(33.3±8.8%)、iDXA(35.2±10.9%)及Discovery A(34.4±10.0%)差异均有统计学意义；iDXA与Discovery A同3DO及Horizon A DXA差异亦均有统计学意义。方法×性别、方法×BMI分类的交互作用亦有统计学意义，表明测量方法间差异在男女性别及不同BMI分类中并不一致。 结论：研究结果表明，关于临床体成分方法准确性的结论，取决于被选作参考方法的特定DXA设备及配套软件版本。

论文解读：《Reference method matters: DXA system differences influence agreement with 3D optical imaging body composition estimates》（发表于 International Journal of Obesity）

一、研究背景与目的

体成分评估在临床肥胖及相关代谢疾病研究中日益重要，目前临床常用的简易方法有传统人体测量学、生物电阻抗分析(bioimpedance analysis, BIA)、三维光学成像(three-dimensional optical, 3DO)成像及超声等。这类方法通过测量物理属性（围度、电阻抗、组织厚度等），借助预测方程估算脂肪量(fat mass, FM)、瘦软组织(lean soft tissue, LST)及骨矿物含量(bone mineral content, BMC)，其有效性通常通过与"金标准"双能X射线吸收法(dual-energy X-ray absorptiometry, DXA)比对来验证。然而既往研究表明，不同厂商、软件版本的DXA系统在体成分解读上存在系统性差异，而验证研究常默认DXA为无差异的基准参考。这种潜在异质性可能导致以不同DXA为参照时，对新方法（如3DO体脂率(percent body fat, BF%)估算）的准确性评价得出不同结论。为此，研究人员假设3DO成像所得BF%与DXA参考方法间的一致性会因所选用DXA设备（品牌、型号及软件版本）不同而存在差异，并在同一批受试者中同步采集3DO与三台常用DXA系统的全身体成分数据以检验该假设。

二、主要关键技术方法概述

研究人员于2023年1月至2024年1月在美国Pennington Biomedical Research Center招募101名健康成人（最终纳入99名完成全部扫描），年龄20–78岁，BMI 18–49 kg/m2，男女比例均衡。所有受试者同日依次接受：①3DO光学成像（Size Stream Mobile Fit应用，iPad采集正面A-pose及右侧立面像重建三维体型并输出BF%）；②Hologic Horizon A（Apex 4.0.2）；③Hologic Discovery A（Apex 5.6.1.3）；④GE Lunar iDXA（enCore 13.60.033）全身DXA扫描（均设为Classic Calibration模式，每日质控），由认证技师操作并按厂商标准体位摆放，导出各系统BF%（脂肪量/体重×100%）。统计分析包括3DO与各DXA间的Pearson相关系数(r)、决定系数(R²)、Bland–Altman分析（平均差值MD、95%一致性界限limits of agreement, LOA、比例偏倚检验）、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)及Lin's一致性相关系数(concordance correlation coefficient, CCC)；采用线性混合效应模型（方法为固定效应，受试者为随机截距）评估四方法BF%差异，并检验方法×性别、方法×年龄、方法×BMI分类（正常＜25、超重25–29.9、肥胖I 30–34.9、肥胖II+ ≥35 kg/m2）交互作用，多重比较Tukey校正，α=0.05。

三、研究结果

Results（结果）

研究人员报告最终分析纳入99名受试者（年龄49.7±16.0岁，BMI 29.5±7.0 kg/m2，53.5%为女性）。简单线性回归显示3DO预测BF%与三台DXA系统BF%均呈强相关（p＜0.001），其中Discovery A相关性最强（r=0.92），iDXA与Horizon A均为r=0.89；R²分别为Discovery A 0.84、Horizon A与iDXA 0.80。Bland–Altman分析显示Discovery A与iDXA存在显著比例偏倚（斜率分别为?0.12、?0.21，p＜0.05），Horizon A斜率?0.04无统计学意义；3DO与DXA BF%的平均差值(MD)分别为Discovery A ?1.1%、iDXA 1.82%、Horizon A ?3.03%；95% LOA依次为±7.86%、±8.15%、±9.65%。MAE以Discovery A最低（4.2%），Horizon A最高（5.5%）；RMSE以Discovery A最低（7.6%），Horizon A最高（8.8%）；CCC以Discovery A最高（0.93），iDXA次之（0.91），Horizon A最低（0.84）。各一致性指标均显示Discovery A与3DO一致性最佳，Horizon A最差。线性混合效应模型显示测量方法对BF%估算有主效应（F(3,281)=25.6，p＜0.0001）：Horizon A测得BF%(36.4±9.3%)显著高于3DO(33.3±8.8%)、iDXA(35.2±10.9%)及Discovery A(34.4±10.0%)；iDXA与Discovery A彼此差异显著，且均不同于3DO与Horizon A（Tukey校正后p＜0.05）。此外性别（F(1,95)=173.52，p＜0.0001）、年龄（F(1,95)=60.89，p＜0.0001）、BMI分类（F(3,95)=66.26，p＜0.0001）对BF%的主效应均显著；方法×性别（F(3,281)=4.34，p=0.0052）与方法×BMI分类（F(9,281)=4.09，p＜0.0001）交互作用显著，提示方法间差异因性别及BMI分层而异；方法×年龄交互作用边缘显著（F(3,281)=2.59，p=0.053）。

四、讨论与结论翻译

讨论与结论（Conclusions翻译）：本研究发现，以3DO成像估算BF%对照不同DXA系统验证时，一致性指标随DXA设备与软件版本变化——Hologic Discovery A较GE Lunar iDXA及Hologic Horizon A与3DO吻合更佳。若验证研究仅选用单一DXA系统，可能对新方法的准确性得出不同推论。研究人员指出：（1）体成分验证论文应详述所用DXA厂商、型号、软件版本及扫描设置；（2）建议建立跨平台标准化交叉校准参考数据集，通过经验转换模型校正系统偏差而不依赖厂商算法公开；（3）方法差异受性别与BMI影响，提示验证时需考量受试人群特征。综上，不同DXA系统体成分估算并非等同，以此作为参考标准会影响对临床体成分新方法有效性的判断；发表体成分验证研究时应完整报告DXA系统细节，制造商宜公开校准与预测方程开发信息。