系统性炎症指标与老年骨质疏松症患者骨折发生的相关性

宋云霄， 童 巍， 张海晨， 张银网， 卞晓波， 张琳琳， 袁文华， 赵智赟， 葛 雯， 姚天悦

（1.上海市徐汇区中心医院检验科，上海 200031；2.上海市黄浦区精神卫生中心检验科，上海 200122；3.上海市徐汇区中心医院骨科，上海 200031）

骨折是困扰老年人的重大健康问题，老年人群骨折发病率高、死亡率高，严重影响老年人的生活质量[1]。目前，我国骨质疏松症的发生呈逐年升高的趋势，≥50岁居民的骨质疏松症发病率为19.2%，≥65岁居民为32.0%[2-3]，大多数骨质疏松症是在患者发生骨折后就诊时才被发现的。脆性骨折是指自发性或轻微创伤引起的骨折，一般发生于老年骨质疏松症患者，因此又被称为骨质疏松性骨折。临床尚缺乏骨质疏松症患者发生脆性骨折的预警指标。有研究发现，系统性炎症反应参与了老年人群骨折损伤及手术早期的急性创伤性炎症反应[4-5]。术前炎症因子水平升高的老年髋关节骨折患者预后较差[6]。基于前期研究结果[6]，我们推测系统性炎症可能对老年骨质疏松症患者脆性骨折的发生具有重要的临床价值。但目前系统性炎症指标[全身免疫炎症指数（systemic immuneinflammation index，SII）、血小板/淋巴细胞比值（platelet/lymphocyte ratio，PLR）、中性粒细胞/淋巴细胞比值（neutrophil/lymphocyte ratio，NLR）、淋巴细胞/单核细胞比值（lymphocyte/monocyte ratio，LMR）和C反应蛋白（C-reactive protein，CRP）][7-8]与老年骨质疏松症患者脆性骨折发生风险的关系尚未见报道。为此，本研究拟探讨系统性炎症标志物在老年骨质疏松症患者脆性骨折中的临床价值。

1 材料和方法

1.1 研究对象

选取2013年12月—2021年6月上海市徐汇区中心医院骨折患者249例（骨折组），其中男115例、女134例，年龄（73.85±8.66）岁，包括创伤性骨折108例、脆性骨折141例。选取同期上海市徐汇区中心医院老年骨质疏松症患者177例（骨质疏松症组），其中男83例、女94例，年龄（73.73±8.91）岁。本研究经上海市徐汇区中心医院伦理委员会批准，所有研究对象或其家属均知情同意。

1.2 纳入标准

骨折患者纳入标准：（1）经影像学检查证实发生骨折；（2）人口学资料完整；（3）无全身性疾病，如急性感染性疾病、自身免疫性疾病和肿瘤等；（4）年龄≥60岁。

骨质疏松症患者纳入标准：（1）符合《原发性骨质疏松症诊断与治疗指南（2017）》[9]中的骨质疏松症诊断标准；（2）人口学资料完整；（3）无全身性疾病，如急性感染性疾病、自身免疫性疾病和肿瘤等；（4）年龄≥60岁；（5）近期未发生骨折。

1.3 方法

收集所有患者的一般临床资料，包括年龄、性别、体质量指数（body mass index，BMI）、糖尿病史、高血压史、吸烟史、饮酒史等。

采集所有患者空腹静脉血2 mL，乙二胺四乙酸二钾抗凝，30 min内采用BC-6800 Plus全自动血液分析仪（深圳迈瑞公司）及配套试剂检测血小板、淋巴细胞、单核细胞和中性粒细胞。计算SII、PLR、NLR、LMR。SII=血小板计数×中性粒细胞计数/淋巴细胞计数。采用促凝管采集所有患者空腹静脉血4 mL，1 318×g离心10 min，分离血清，采用BS-2000m全自动生化分析仪（深圳迈瑞公司）及配套试剂检测CRP水平。样本采集后8 h内完成所有检测。

1.4 统计学方法

采用SPSS 24.0软件进行统计分析。采用Kolmogorov-Smirnoff检验对数据进行正态性分析。呈正态分布的计量资料以x±s表示，2个组之间比较采用独立样本t检验。呈非正态分布的计量资料以中位数（M）[四分位数（P25～P75）]表示，组间比较采用非参数Mann-WhitneyU检验。计数资料以例或率表示，组间比较采用χ2检验。采用二元Logistic回归分析对混杂因素进行校正，确定老年骨质疏松症患者发生脆性骨折的危险因素。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线分析各项指标鉴别脆性骨折与创伤性骨折的效能。以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 骨折组与骨质疏松症组一般资料比较

骨折组与骨质疏松症组年龄、性别、BMI、吸烟史、饮酒史、糖尿病史和高血压史差异均无统计学意义（P＞0.05）。见表1。

表1 骨折组与骨质疏松症组一般资料比较

2.2 骨折组与骨质疏松症组各项指标比较

骨折组SII、PLR、NLR和CRP水平均显著高于骨质疏松症组（P＜0.001），LMR水平显著低于骨质疏松症组（P＜0.001）。见表2。

表2 骨折组与骨质疏松症组各项指标比较

2.3 老年骨质疏松症患者发生脆性骨折的危险因素分析

以SII、PLR、NLR、LMR和CRP为自变量，以有无脆性骨折（有=1，无=0）为应变量建立二分类Logistic回归模型。对年龄、性别（男=1，女=2）、BMI、糖尿病（有=1，无=0）、高血压（有=1，无=0）、吸烟（有=1，无=0）、饮酒（有=1，无=0）等变量进行校正。多因素二分类Logistic回归分析结果显示，SII升高、PLR升高、NLR升高、CRP升高、LMR降低是老年骨质疏松症患者发生脆性骨折的危险因素[比值比（odds ratio，OR）值分别为1.001、1.008、1.178、1.021、0.813，95%可信区间（confidence interval，CI）分别为1.000～1.001、1.005～1.011、1.084～1.279、1.013～1.028、0.744～0.888]。见表3。

表3 系统性炎症指标与老年骨质症疏松患者发生脆性骨折的危险因素分析

2.4 系统性炎症指标单项及联合检测鉴别脆性骨折和创伤性骨折的效能

采用Logistic回归分析建立5项指标的联合检测模型：Logit（P）=0.556+1.017×CRP+1.00×SII+1.006×PLR+1.034×NLR+0.909×LMR。ROC曲线分析结果显示，CRP、SII、PLR、NLR、LMR和联合检测模型鉴别脆性骨折和创伤性骨折的曲线下面积分别为0.589、0.899、0.835、0.866、0.788和0.903。见表4和图1。

表4 系统性炎症指标鉴别脆性骨折和创伤性骨折的ROC曲线参数

图1 系统性炎症指标单项及联合检测鉴别脆性骨折和创伤性骨折的ROC曲线

3 讨论

骨质疏松症是老年人的常见疾病，骨质疏松症患者的骨结构会发生改变，从而导致骨折的风险升高[10]。因此，实现对老年骨质疏松症患者发生脆性骨折的早期临床预警至关重要。本研究结果显示，SII、PLR、NLR、CRP升高和LMR降低是老年骨质疏松症患者发生脆性骨折的危险因素（OR值分别为1.001、1.008、1.178、1.021、0.813）。

SII、PLR、NLR和LMR是重要的系统性炎症指标，与多种疾病的进展和预后相关[11-12]。王亚洲等[13]和邹小红等[14]的研究结果显示，NLR、PLR、LMR、SII对血流感染有较高的诊断价值。CRP主要用于感染性疾病的诊断，可以反映机体的免疫功能和炎症水平[15]。

目前，关于系统性炎症指标与老年骨质疏松症患者脆性骨折之间关系的研究较少。刘永裕等[16]的研究结果显示，骨质疏松性股骨颈骨折患者骨密度与NLR呈负相关（r=-0.670，P＜0.001），提示外周血NLR可作为早期筛查和预防骨质疏松性股骨颈骨折的指标之一。高坤等[17]的研究结果显示，骨质疏松症患者NLR和CRP水平升高（P＜0.05），可作为骨质疏松症的诊断指标。冯红红[18]发现，2型糖尿病合并骨质疏松症患者NLR、PLR、SII水平显著高于骨量正常的2型糖尿病患者（P＜0.05）；2型糖尿病合并骨质疏松症患者的NLR、PLR、SII水平与腰椎骨密度呈负相关（r值分别为-0.373、-0.228、-0.245，P＜0.001）。炎症反应是老年骨质疏松症发生、发展过程中重要的机体应激性反应，体内的炎症反应会增强破骨细胞的活力，导致骨吸收增加，打破原有的骨稳态，加速骨质疏松症的发展，进而引起骨折[16-17]。因此，系统性炎症指标可以通过机体内炎症反应的严重程度来判断老年骨质疏松症患者发生脆性骨折的风险。

本研究ROC曲线分析结果显示，CRP、SII、PLR、NLR、LMR、CRP单项检测和联合检测模型鉴别脆性骨折与创伤性骨折的曲线下面积分别为0.589、0.899、0.835、0.866、0.788和0.903。联合检测模型鉴别脆性骨折与创伤性骨折的效能优于单项检测。

本研究的不足之处：（1）本研究为病例对照研究，未探讨具体机制和因果关系；（2）老年骨质疏松症患者发生脆性骨折的危险因素较多，虽然系统性炎症参与了老年人群脆性骨折的发生，但本研究未纳入其他临床参数，因此研究结论可能存在一定的局限性；（3）系统性炎症指标水平反映了患者整体的状态，影响因素较多，尚需大样本的前瞻性、多中心研究来进一步验证本研究结论。

综上所述，SII、PLR、NLR、LMR和CRP与老年骨质疏松症患者脆性骨折的发生有关。下一步将开展前瞻性队列研究，动态监测老年骨质疏松症患者系统性炎症指标水平的变化，进一步探讨系统性炎症指标在老年骨质疏松症患者脆性骨折发生中的临床价值。