血脂及血清维生素D水平预测老年女性髋部骨质疏松骨折可行性分析

谢俊杰，张灿，刘夏莹，施建辉*，吴文华

(1.福建医科大学附属泉州第一医院，福建 泉州 362000；2.泉州市妇幼保健院·儿童医院，福建 泉州 362000；3.福建医科大学附属第二医院，福建 泉州 362000)

骨质疏松的严重并发症为骨质疏松性骨折，发病率高[1-3]，死亡及致残率高[4]，经济负担大[5]。老年髋部骨折是骨质疏松性骨折中的常见类型。骨质疏松性髋部骨折的防治一直都是研究的热点和难点。

目前维生素D(vitamin D，VD)与骨密度、骨质疏松性骨折及骨折预后的相关性得到认可[6]。同时，近年来骨质疏松及骨质疏松性骨折与体内营养代谢物质相关性存在争议，目前的学者研究[7-8]认为，血脂等营养代谢物质与骨质疏松及骨质疏松性骨折相关。本研究旨在探索预测髋部骨质疏松性骨折的可行方式，明确血脂、尿酸、VD等体内营养代谢物质等用于预测老年女性骨质疏松性髋部骨折的可行性及有效性。本研究对我院2014—2015年收治的骨质疏松老年女性患者及老年女性髋部骨质疏松性骨折患者进行了回顾性病例对照研究及队列研究，现将结果报告如下。

1 资料与方法

1.1 研究对象 诊断标准：符合骨质疏松诊断标准：采用双能量X线吸收测量的方法，骨密度T值<-2.5定义为骨质疏松。纳入标准：符合骨质疏松诊断标准的骨质疏松患者及髋部骨质疏松性骨折患者。排除标准：(1)排除影响测量准确性的相关情况，如人工关节置换术后、脊柱多节段内固定等原因导致骨密度无法测量者；血脂、血尿酸及VD检查间隔过长(超过72 h)，或生化指标与骨密度测量时间点间隔周期超过14 d；(2)合并症：排除既往或者现症疾病需长期应用激素，或其他脏器损伤等影响骨密度、血脂及血清尿酸水平者；(3)治疗史：既往抗骨质疏松治疗明确者，或明确服用影响血脂及血清尿酸代谢的药物者。

本研究共纳入194例患者，分为骨质疏松组108例(无骨折现病史及既往史)，骨质疏松性髋部骨折组86例。髋部骨折患者中，股骨转子间骨折40例，股骨颈骨折共46例。

基础资料比较显示，单纯骨质疏松患者及骨质疏松性髋部骨折患者间年龄、糖尿病患病率、BMI等资料差异无统计学意义(P>0.05，见表1)，髋部各部位骨密度值间差异均有统计学意义(P<0.05，见表2)；组间VD、血清总胆固醇(total cholesterol，TC)、血清甘油三酯(triglyceride，TG)、血清高密度脂蛋白胆固醇(high density lipoprotein cholesterol，HDL-C)、血清低密度脂蛋白胆固醇(low density lipoprotein cholesterin，LDL-C)、血清尿酸(uric acid，UA)差异具有统计学意义(P<0.05，见表3)。

1.2 方法 记录髋部各部位及整体骨密度，所有患者均使用美国HOLOGICDiscovery双能X线骨密度仪，检查体位均为平卧位，下肢呈内收30°～45°。机器精度<1%，变异系数0.25%。TC、TG、HDL-C、LDL-C、UA、25羟基维生素D(25-OH-VitD，25OH-VD)均在清晨空腹抽取静脉血。

记录患者年龄、身高、体重、既往病史、身体质量指数(body mass index，BMI)及糖尿病患病情况等。BMI公式为体重(kg)与身高平方(m2)的比值[9-10]，BMI<18.5 kg/m2定义为偏瘦；BMI 18.5～23.9 kg/m2为正常；BMI 24.0～27.9 kg/m2定义为偏胖；BMI≥28.0 kg/m2为肥胖。对于高龄患者分组研究，借鉴相关研究指出[11-12]，80岁为骨质疏松人群骨量丢失加快的分界，本研究单因素分析时采用以80岁为临界点的分组方式。

表1 两组间一般资料比较

表2 两组间髋部各部位骨密度比较

表3 组间维生素D、血脂及血清尿酸比较

本研究采用Logistic多因素回归分析，多因素分析前先进行单因素分析筛选，筛选单因素进行多因素Logistic回归分析，以P<0.05为差异有统计学意义。绘制维生素D与血清总胆固醇预测髋部骨质疏松性骨折单独预测及联合预测受试者工作曲线(receiver operating characteristic curve，ROC)，利用MedCalc 18.5软件计算曲线下面积并两两面积比较，P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 单因素分析 对两组患者年龄构成、BMI构成、髋部各部位骨密度构成、血脂、尿酸及VD构成进行单因素分析，两组间髋关节各部位骨质疏松等级、VD水平、TC水平、TG水平、LDL-C水平、UA水平间差异有统计学意义(P<0.05，见表4)。

2.2 多因素分析 单因素分析筛选纳入股骨颈骨密度、大转子骨密度、转子间骨密度、VD、TC、TG、LDL-C、UA，Y变量为是否合并髋部，进行Logistic多因素回归分析。本研究结果显示，VD降低是骨折的独立危险因素，TC升高是骨折的保护因素，P值分别为<0.001和0.003(见表5)。

2.3 预测髋部骨质疏松性骨折ROC曲线 以VD、TC分别与联合预测发生髋部骨质疏松性骨折的准确性，计算ROC曲线下面积(area under the ROC curve，AUC)，VD、TC及联合预测的AUC为0.804、0.734、0.849，VD截断点为23.955 ng/mL，TC截断点为4.950 mmol/L，联合预测截断点对应VD为26.00 ng/mL、TC为4.49 mmol/L(见表6，见图1)。组间比较，联合预测的AUC大于VD及TC单独预测(P<0.05)，VD及TC单独预测差异无统计学意义(P>0.05，见表7)。

表4 骨质疏松组与髋部骨折组间单因素分析[例(%)]

表5 老年女性骨质疏松女性髋部骨折危险因素logistics分析结果

表6 ROC曲线分析结果

表7 AUC比较结果

图1 ROC曲线图

3 讨 论

3.1 髋部骨质疏松性骨折的危险因素研究 骨质疏松与骨质疏松性骨折一直都是学界关注的热点，也是临床上关切的重点。筛选骨质疏松性骨折的危险因素是预防骨质疏松性骨折的重要措施。本研究对髋部骨质疏松性骨折的危险因素进行筛选，结合现有文献，以维生素D、血脂、血清尿酸等体内物质代谢为切入点。

目前的研究[13-14]认为，骨质疏松人群中，髋部骨折患者年龄更高、骨密度更低、25OH-VD更低。范吉星等[15]的研究表明，VD缺乏提示发生老年髋部骨折的风险增高，血清25OH-VD降低被认为是髋部骨质疏松性骨折的危险因素。同时，补充VD用于抗骨质疏松、增强肌力、预防跌倒等方面的重要性也得到学界的认可[16-20]。目前VD与骨质疏松及骨质疏松性骨折的相关性已经得到认可。

现有研究中，部分学者[21-24]的现有研究支持髋部各部位的骨密度与血脂相关。国内学者[25]对于血脂、血清尿酸水平与髋部骨密度的研究认为，体内营养代谢物质的转换可能对骨矿物盐的代谢与沉积产生影响。血脂与骨密度的相关性对骨质疏松性骨折的发生具有一定的指导意义，但具体确切关系存在一定的争议，降脂药物对骨骼的正向作用就是其中一个争议的热点。

对他汀类调脂药物的研究[26]中发现，他汀类药物对中老年人群腰椎骨密度起正向作用，同时对骨微结构的分析表明，他汀类药物在降脂的同时，能对骨小梁排序的三维微结构产生正向影响。

目前的观点[27]认为，他汀类药物对骨组织的影响主要为促进成骨细胞形成、抑制成骨细胞凋亡和抑制破骨细胞骨吸收。目前尚不能认为他汀类药物对骨密度及骨小梁结构的影响来自于降低血脂水平。骨微结构与骨折的发生存在较为显著的相关关系[28]，他汀类药物在改善骨小梁结构上有着积极的作用，这在一定程度上有利于预防骨质疏松及骨质疏松性骨折。

3.2 髋部骨质疏松性骨折的预测 目前，对于血脂等营养物质用于预测骨质疏松性骨折的相关研究较少，本研究从血脂、VD等与骨质疏松性骨折的相关性为切入点，认为骨质疏松性骨折与血脂相关，进行预测的可行性分析。结果显示，VD联合血清胆固醇对于预测骨质疏松性髋部骨折具有一定的可行性。

世界卫生组织(World health organization，WHO)推荐的骨质疏松性骨折预测工具为骨折风险评估工具(fracture risk assessment tool，FRAX)，并已证明对预测骨质疏松性骨折具有良好的应用前景[29-30]。FRAX预测的创部骨折概率≥3%或任何主要骨质疏松性骨折概率≥20%时，为骨质疏松性骨折高危患者[31]。跌倒是骨质疏松性骨折和再骨折的高危因素[32]，FRAX包含的项目中缺乏与跌倒风险的相关项目，这对骨质疏松性骨折的风险评估存在一定的欠缺。

VD缺乏将导致下肢肌力、平衡能力的降低[33]，与跌倒密切相关。本研究探索VD等指标用于预测骨质疏松性骨折的可行性及有效性，补充现有预测模型研究的不足。本研究认为VD及血清总胆固醇预测老年女性髋部骨质疏松骨折具有可行性，但本研究为回顾性病例研究，缺乏完整FRAX相关资料，尚不能与FRAX的有效性进行比较，有待进一步前瞻性研究。