基于Logistic回歸分析絕經(jīng)后女性椎體壓縮性骨折創(chuàng)建Nomogram預(yù)測模型*

朱玉平 陸冬玲 王大壽

(北京積水潭醫(yī)院貴州醫(yī)院1.疼痛科;2.內(nèi)科一病區(qū),貴州 貴陽 550014)

眾所周知,絕經(jīng)后女性骨質(zhì)疏松與骨折密不可分。據(jù)研究不完全統(tǒng)計(jì),至少10%的世界人口和30%的絕經(jīng)后女性患有骨質(zhì)疏松,50歲以上人群椎體骨折的發(fā)生率約為25%～50%,遠(yuǎn)高于髖部和腕部等。另外的文獻(xiàn)報(bào)道50%的50歲以上女性仍有可能發(fā)生首次骨折[1-3]。骨折引起疼痛和肢體功能障礙,嚴(yán)重影響患者的生活質(zhì)量和縮短其預(yù)期壽命,長期的臥床可能導(dǎo)致較高的致死率(20%)和致殘率(50%)[1,4]。由此可見,椎體是骨折最常見的部位,也是造成絕經(jīng)后女性發(fā)病、死亡的主要原因。鑒于絕經(jīng)后女性骨質(zhì)疏松并椎體壓縮性骨折(Vertebral compression fractures,VCF)的人群龐大,值得社會的關(guān)注。目前仍缺乏對這一特殊人群的臨床預(yù)測模型研究。基于FRAX、QFracture、BFH-OST等骨折預(yù)測工具及臨床研究報(bào)道[5-8],本研究針對患者的首診年齡、絕經(jīng)年齡、外傷史、身高、體重、體重指數(shù)(BMI)、體表面積(Body surface area,BSA)、同型半胱氨酸(Hcy)、膽固醇(TC)、甘油三酯(TG)、腰椎骨密度(Lumbar spine bone mineral density,LSBMD)等臨床常見因素建立簡單、易用的絕經(jīng)后女性椎體壓縮性骨折(Postmenopausal women vertebral compression fracture,PWVCF)的Logistic回歸模型,并建立Nomogram預(yù)測模型。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2019年12月—2021年11月在我院以骨科疾病住院的絕經(jīng)后女性患者123例,根據(jù)患者椎體是否骨折分為骨折組(n=75)和非骨折組(n=48)。納入標(biāo)準(zhǔn):①自然絕經(jīng)女性。②病例資料完整。③首次就診我院并首次完善LSBMD檢查、首次診斷或發(fā)現(xiàn)VCF。④無意識障礙、智力障礙并能正常溝通。⑤肝腎功能、電解質(zhì)檢查正常。排除標(biāo)準(zhǔn):①住院期間未完善LSBMD檢查或生化檢查者。②精神疾病不配合者。③嚴(yán)重心、肺、腎等疾病者。④絕經(jīng)前已行子宮及附件切除術(shù)者。⑤既往或近半年內(nèi)使用糖皮質(zhì)激素治療。⑥近半年服用抗骨質(zhì)疏松藥物治療(如:雙膦酸鹽類、RANK-L受體抑制劑、鮭魚-降鈣素、雌激素及雌激素調(diào)節(jié)劑、甲狀旁腺激素類似物等)。⑦既往有腰椎成形術(shù)、腰椎釘棒系統(tǒng)內(nèi)固定術(shù)或橈骨骨折病史,影響骨礦物質(zhì)代謝和骨密度(Bone mineral density,BMD)檢查結(jié)果者。⑧惡性腫瘤骨轉(zhuǎn)移或腫瘤侵犯導(dǎo)致的病理性骨折。符合納入標(biāo)準(zhǔn)者,若出現(xiàn)任一條排除標(biāo)準(zhǔn)則剔除本研究。研究因素包括首診年齡、絕經(jīng)年齡、外傷史、身高、體重、BSA、BMI、TC、TG、Hcy、LSBMD。本研究獲醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會審批(倫理號:LW20221019)。

1.2 診斷標(biāo)準(zhǔn) 根據(jù)Genant提出的半定量法,椎體高度減少至少>20%或脊柱MRI提示新鮮微骨折影像學(xué)表現(xiàn)(T1WI低信號,T2WI等信號或高信號,脂肪抑制像高信號)。影像學(xué)結(jié)合患者癥狀(主要是背部疼痛)、體格檢查(如:脊柱畸形、棘突壓痛、腰部活動受限等)即可診斷VCF[1,9]。

1.3 檢查方法 所有患者使用我院雙能X線吸收測定法(Dual-energy X-ray absorptiometry,DXA)檢查脊柱正位骨密度,取L1-L4的T值代表BMD狀態(tài)。所研究病例均在空腹情況下晨起抽取3～4 mL靜脈血檢測生化指標(biāo)(包括Hcy),所檢驗(yàn)的血清樣本由西門子ADVIA-chemistry-XPT全自動生化分析儀完成,檢測試劑、質(zhì)控品、校驗(yàn)品均由西門子公司提供。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行分析,用兩個獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)分析計(jì)量資料,χ2檢驗(yàn)分析分類計(jì)數(shù)資料,先分別對各研究因素進(jìn)行單因素的Logistic二分類回歸分析,將P<0.10的因素再納入多因素的Logistic回歸模型中分析。將多因素Logistic回歸所得的獨(dú)立影響因素(P<0.05)納入到R4.2.1軟件中繪制Nomogram模型,用calibrate plot繪制校正曲線,并運(yùn)用C-指數(shù)和ROC曲線評判該預(yù)測模型的效果。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 納入研究患者的一般資料 共收集符合研究標(biāo)準(zhǔn)的患者123例,首診年齡:49～93歲,平均(69.95±9.05)歲;絕經(jīng)年齡:37～60歲,平均(48.4±3.76)歲;有外傷史30例,共發(fā)生VCF 75例;體重:35～83 kg,平均(56.11±10.58)kg,身高:141～170 cm,平均(154±5.1)cm;BMI:15.56～35.56 kg/m2,平均(23.62±4.03)kg/m2。按照中國成年女性體表面積計(jì)算公式:BSA(m2)=0.00586×身高(cm)+0.0126×體重-0.046 1計(jì)算患者的體表面積,結(jié)果為1.27～1.95 m2,平均(1.57±0.15)m2;Hcy:5.14～90.5 μmol/L,平均(17.61±16.71) μmol/mL;TC:1.10～8.98 mmol/L,平均(5.09±1.35) mmol/L;TG:0.62～8.48 mmol/L,平均(1.79±1.22) mmol/L;LSBMD T值:-6.1～4.0,平均-2.79±1.7。

2.2 骨折組與非骨折組一般資料比較 兩組在首診年齡、絕經(jīng)年齡、外傷史、體重、LSBMD等方面比較,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),身高、BMI、BSA、Hcy、TC、TG等方面比較,差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),見表1。

表1 骨折組與非骨折組一般資料比較

2.3 PWVCF單因素Logistic回歸分析 將首診年齡、絕經(jīng)年齡、外傷史、體重、身高、BMI、BSA、Hcy、TC、TG、BMD等要素視為可能影響VCF的影響因素,并逐個要素進(jìn)行單因素Logistic回歸分析。結(jié)果顯示:首診年齡、絕經(jīng)年齡、外傷史、體重、LSBMD等因素影響PWVCF,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05) ,見表2。

表2 PWVCF單因素的Logistic回歸分析結(jié)果

2.4 PWVCF多因素Logistic回歸分析 將單因素Logistic回歸分析中P<0.10的影響因素納入Logistic回歸模型進(jìn)行多因素分析。結(jié)果顯示:首診年齡、外傷史、LSBMD是影響PWVCF的預(yù)后獨(dú)立危險(xiǎn)因素(P<0.05)(表3),使用Graphpad 8.0對Logistic回歸分析中P<0.05的因素OR值進(jìn)行可視化處理,見圖1。

圖1 PWVCF Logistic回歸分析優(yōu)勢比圖

表3 PWVCF多因素的Logistic回歸分析結(jié)果

2.5 PWVCF的Nomogram預(yù)測模型 Nomogram結(jié)果顯示:首診年齡每增加5歲,預(yù)測模型評分增加7分,表明首診年齡越大,發(fā)生PWVCF的風(fēng)險(xiǎn)越大。

絕經(jīng)后無外傷史其評分位67分,有外傷史患者其評分增加25分,LSBMD T值每下降一個標(biāo)準(zhǔn)差其評分增加10分,見圖2。

圖2 PWVCF的Nomogram預(yù)測模型

2.6 Nomogram的校正與驗(yàn)證 使用R語言中hoslem.test函數(shù)對模型進(jìn)行Hosmer-Lemeshow擬合優(yōu)度檢驗(yàn),結(jié)果顯示:χ2=9.682,P=0.288(P>0.05代表擬合優(yōu)度良好)。運(yùn)用R語言rms包中的calibrate函數(shù)作Nomogram預(yù)測模型的校正曲線(重復(fù)1 000次偏差校正,引導(dǎo)平均絕對誤差=0.023,n=123)(圖3),曲線斜率約等于1。運(yùn)用C-指數(shù)和ROC曲線判斷Nomogram模型預(yù)測值與真實(shí)值的區(qū)分度,結(jié)果顯示:C-指數(shù)為0.847,ROC曲線的AUC值為0.846 8(95%CI:0.773 4～0.920 3),ROC曲線最佳閾值為0.302,特異度和靈敏度分別為0.688、0.893,提示該模型具有較高的準(zhǔn)確性,見圖4。

圖3 PWVCF Nomogram預(yù)測模型的校正曲線

圖4 PWVCF Nomogram預(yù)測模型的ROC曲線

3 討論

BMD與骨骼顯微結(jié)構(gòu)密不可分,骨小梁的數(shù)量、質(zhì)量(粗細(xì)或長短)、走向以及骨小梁之間的相互連接紊亂等均可能影響B(tài)MD和骨折[10]。BMD越低代表骨組織結(jié)構(gòu)越差,骨骼所承受的應(yīng)力在骨小梁中分布不均勻,更易引發(fā)骨折。Bernstein等[11]曾指出股骨粗隆間骨折與BMD減低相關(guān)。Lee等[12]研究發(fā)現(xiàn)骨量減少和骨質(zhì)疏松人群發(fā)生VCF分別是骨量正常人群的1.57倍和2.2倍。本研究預(yù)測模型得出:LSBMD T值每下降1個標(biāo)準(zhǔn)差,PWVCF評分增加10分,預(yù)示著LSBMD越低發(fā)生PWVCF的風(fēng)險(xiǎn)越高,與上述學(xué)者[11-12]報(bào)道基本一致。文獻(xiàn)報(bào)道,最佳部位BMD的檢查受體重、睡姿、優(yōu)勢肢體及肌肉力量等因素的影響,可能對預(yù)測骨折能力存在一定的差異[13]。常用的FRAX和Garvan等骨折預(yù)測工具均基于股骨頸BMD,而有的文獻(xiàn)報(bào)道LSBMD在女性患者中預(yù)測骨折的能力優(yōu)于股骨頸BMD[14-15]。因此,本研究單從LSBMD研究不排除存在一定的偏倚,仍需聯(lián)合股骨頸、橈骨或全髖部等部位的研究進(jìn)一步證實(shí)。其次,若BMD與VCF發(fā)生率不匹配時(shí),需要補(bǔ)充其他因素(如:年齡、外傷史等)評估。Negreiros等[16]發(fā)現(xiàn)大約1/4的低BMD人群(T值<-2)存在無癥狀性VCF,年齡≥61歲是危險(xiǎn)因素之一。Watt等[17]也報(bào)道BMD變化和外傷史均能影響VCF的發(fā)生。

年齡不僅影響B(tài)MD的變化,也能影響骨折的發(fā)生,在絕經(jīng)后女性患者中的表現(xiàn)尤為突出[18-19]。Pan等[20]研究臺灣65歲以上老年人骨折發(fā)現(xiàn),女性發(fā)生骨折的風(fēng)險(xiǎn)是男性的2.19倍。Holloway等[21]報(bào)道,大部分女性在50歲后發(fā)生首次骨折,隨著年齡的增長,骨折發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)也隨之升高。Cui等[22]調(diào)查北京地區(qū)絕經(jīng)后婦女椎體骨折,發(fā)現(xiàn)60歲以下女性椎體骨折患病率為13%,80歲以上年齡則上升至58.1%;Cho等[23]橫斷面研究韓國PWVCF與年齡的關(guān)系,其中發(fā)現(xiàn)50歲以上年齡段VCF發(fā)生的概率為29.5%,60歲以上年齡段其發(fā)生骨折的概率為42.2%,70歲以上年齡段為63%。各地區(qū)報(bào)道絕經(jīng)后女性年齡影響VCF的發(fā)生率不一,但整體趨勢呈現(xiàn)出年齡越大,發(fā)生率越高。分析絕經(jīng)后女性易發(fā)生椎體骨折的可能原因如下[24-25]:絕經(jīng)后女性的雌激素水平大幅度下降,年齡不斷變老,肌肉逐漸萎縮、運(yùn)動量下降也使得肌肉力量不斷減弱,骨形成的刺激減少,以致BMD出現(xiàn)下降趨勢,增加骨折的風(fēng)險(xiǎn)。結(jié)合本研究表1結(jié)果和Nomogram模型得出,骨折組年齡高于非骨折組(P<0.05),年齡每增加5歲,發(fā)生PWVCF的風(fēng)險(xiǎn)評分增加7分。進(jìn)一步說明年老的患者更易發(fā)生PWVCF,與上述文獻(xiàn)報(bào)道的結(jié)論一致。

外傷是造成骨折的重要原因之一。從表1看出,骨折組與非骨折組在外傷史方面的χ2檢驗(yàn)差異性有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),Logistic回歸分析也提示有外傷史的患者發(fā)生椎體骨折的風(fēng)險(xiǎn)較無外傷史者高18.5%。Nomogram模型預(yù)測骨折顯示有外傷史者較無外傷史者高25分。上述結(jié)果均提示外傷確實(shí)能增加PWVCF的風(fēng)險(xiǎn)。絕經(jīng)年齡雖在本研究中不影響PWVCF,但絕經(jīng)后婦女無外傷史的患者Nomogram預(yù)測模型高達(dá)67分,間接說明絕經(jīng)狀態(tài)(是否絕經(jīng))可能影響VCF。對無外傷史患者而言,除了考慮年齡和BMD之外,不排除與某些基因的改變有關(guān),如:Ahn等[26]研究發(fā)現(xiàn)絕經(jīng)后婦女TS基因和MATHFR基因的3′-UTR多態(tài)性與骨質(zhì)疏松及骨質(zhì)疏松性VCF的易感性有關(guān)。這一觀點(diǎn)仍需與非絕經(jīng)患者及基因?qū)W進(jìn)一步研究證實(shí)。

此前部分研究表明,絕經(jīng)年齡、BMI、血脂水平(TC、TG)是PWVCF的危險(xiǎn)因素[8,22,27]。但本文的Logistic回歸分析顯示:絕經(jīng)年齡、BMI、血脂水平均無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P>0.05),本研究與既往其他研究結(jié)果相矛盾,后續(xù)需多中心、大樣本、雙盲進(jìn)一步研究證明。

4 結(jié)論

在評估PWVCF的過程中,應(yīng)將首診年齡、外傷史、LSBMD狀態(tài)常規(guī)作為VCF的重要危險(xiǎn)因素。C-指數(shù)和AUC值大于0.7以上,本研究構(gòu)建PWVCF的Nomogram預(yù)測模型具有較高準(zhǔn)確性,提高判斷高危人群的效率,為PWVCF的早期預(yù)防和診斷提供一定價(jià)值。