社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差现况及影响因素分析

王若仙，何斌，王玉环，刘柯汝，唐雪婷，赵淑华，魏杉杉

（1.石河子大学医学院，新疆 石河子 832002；2.石河子大学医学院第三附属医院，新疆 石河子 832000）

随着老龄化程度加深，骨质疏松已成为我国严重的社会问题[1]。骨质疏松特征是骨强度下降和骨折风险增加[2]，其导致的骨折具有较高的致死致残率，不但影响老年人的生活质量，严重者还会威胁生命，给个人和家庭带来沉重的负担[3]。个体感知骨质疏松性骨折风险，并采取措施预防骨质疏松性骨折的发生至关重要[4]。骨质疏松性骨折风险感知是一个人对自身骨质疏松性骨折发生可能性的主观感知，与客观估算的骨折风险相比，个体可能高估或低估其骨折风险，从而产生骨质疏松性骨折风险感知偏差[5]。感知偏差会影响客体采取正确的预防行为[6]。目前国内外学者多对骨质疏松性骨折风险感知的影响因素进行研究[7-8]，但对于骨质疏松性骨折风险感知偏差影响因素研究较少。鉴此，本研究以社区老年人为研究对象，分析其骨质疏松性骨折风险感知偏差的现状及影响因素，为社区护理人员有针对性的干预提供科学依据。

1 对象与方法

1.1 研究对象 2022 年4-6 月，采用分层随机抽样法，在考虑社区老年人口密度的基础上，按2020 年新疆维吾尔自治区的居民年人均可支配收入23 845（元）（来源：《2021 年新疆统计年鉴》），将石河子地区的社区划分为高收入（≥2 000 元/人·月）、中等及以下收入（＜2 000 元/人·月）两层；使用随机数字表法在每层抽取4 个社区，最终选取石河子市8 个社区（高收入：5 社区、25 社区、37 社区及城南嘉苑社区；中等及以下收入：南湾新苑社区、26 社区、42 社区和团结路社区）的老年人为研究对象。

社区老年人纳入标准：（1） 年龄≥60 岁；（2）在本市居住≥6 个月；（3）对本研究知情同意且自愿配合调查者。排除标准：（1）语言表达障碍或不能进行正常交流者；（2）认知和精神障碍者。

采用现况调查的样本量估算公式[9]：，设定α=0.05，则tα=1.96，P＝0.377（根据《中国老年人骨质疏松症患病率的Meta 分析》，60 岁以上老年人骨质疏松患病率为37.7%[10]），Q＝1-P，允许误差d=0.15 P，计算得出所需样本量283 例，考虑10%的无效率，最后确定至少需要样本312 例。本研究最终纳入499名社区老年人。本研究已获得石河子大学医学院学术伦理委员会批准（2019-003-01）。

1.2 研究方法

1.2.1 调查工具 （1）一般资料调查问卷：自行编制，包括性别、年龄、文化程度、既往职业、收入水平、居住情况、有无医生义诊等。（2）FRAX 骨折危险因子测评工具：采用世界卫生组织（WHO）推荐的FRAX 骨折危险因子测评系统[11]。具体操作：登录网站（https://www.sheffield.ac.uk/FRAX/），在语言栏中选择“Chinese Simplified”，随后点击中文界面的测评系统，选择亚洲-中国-中国，出现FRAX 骨折风险测评系统页面[12]。在该系统中录入FRAX 测评工具中指定的11 个危险因子：年龄、性别、体质量、身高和7 个临床危险因子（既往骨折史、父母髋部骨折、目前抽烟行为、每日酒精摄取量达3 个单位或以上、肾上腺皮质激素服用、风湿性关节炎和继发性骨质疏松症），本次风险测评无骨密度（BMD）。评估社区老年人10 年内发生骨折概率（包括10 年内髋部骨折和主要骨质疏松性骨折概率）。根据《骨质疏松性骨折二级预防中国专家共识》[13]：髋部骨折概率≥3%或任何主要骨质疏松性骨折概率≥20%判定为高风险；任何主要骨质疏松性骨折概率10%～20%判定为中风险；任何主要骨质疏松性骨折概率＜10%判定为低风险。本研究将FRAX 骨折危险因子测评工具作为骨质疏松性骨折客观风险评估工具，高风险赋值为“3”；中风险赋值为“2”；低风险赋值为“1”。（3）自评骨质疏松性骨折风险问卷[14]：据Likert3 级评分法将骨质疏松性骨折主观风险划分为高、中、低3 个等级。高风险赋值为“3”；中风险赋值为“2”；低风险赋值为“1”。本研究将自评骨质疏松性骨折风险作为骨质疏松性骨折主观风险评估工具。（4）骨质疏松性骨折风险感知偏差：参照Lee 等推荐的心血管疾病风险感知偏差测量方法[15]。将社区老年人骨质疏松性骨折客观风险和主观风险差值作为骨质疏松性骨折风险感知偏差。差值为0，表示骨质疏松性骨折风险感知无偏差；差值不为0，表示骨质疏松性骨折风险感知有偏差，当差值＞1 时为高估骨质疏松性骨折风险，＜1 时为低估骨质疏松性骨折风险。（5）骨质疏松知识问卷（Osteoporosis Knowledge Tests，OKT）：由Kim 等编制，陈玉平等修订成中文版本[16]，用于测定对骨质疏松知识的掌握程度。该问卷共26 个条目，3 个维度：骨质疏松危险因素、运动知识、钙知识。每题答对为1 分，答错为0 分。得分范围为0～26 分，总分越高表示骨质疏松知识掌握得越好。本研究中该问卷Cronbach α 系数为0.804。（6）社区护士骨质疏松健康教育能力：参照国内项少梅等编制的社区护士健康教育能力量表[17]，将社区护士骨质疏松健康教育能力（由社区老年人评）分为很差、差、一般、好、很好5 个等级。

1.2.2 调查方法与质量控制 正式调研前，与各社区卫生服务站站长取得联系并征得同意。由经过培训的调查员进行数据收集，每天随机抽查10%的调查问卷进行复核。双人录入数据，发现问题及时校正。本研究最终回收522 份问卷，有效问卷499 份，问卷有效回收率95.6%。

1.2.3 统计学处理 使用SPSS 26.0 进行统计分析。一般人口社会学资料计量资料采用±s 表示。计数资料采用频数、构成比表示。骨质疏松性骨折风险感知偏差为二分类变量，因此，单因素分析采用χ2检验或独立样本t 检验，多因素分析采用二元Logistic回归分析法。P＜0.05 表示差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差现状 499 名社区老年人中，骨质疏松性骨折风险感知无偏差238 名（47.7%）；骨质疏松性骨折风险感知有偏差261 名（52.3%）。有偏差中低估其骨质疏松性骨折风险171 名（34.3%），高估其骨质疏松性骨折风险90 名（18.0%）。

2.2 社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差单因素分析 将骨质疏松性骨折风险感知偏差作为因变量进行单因素分析，由于因变量为二分类变量，因此，分析方法采用χ2检验或独立样本t 检验。单因素分析结果显示，年龄、文化程度、职业、老年人与骨质疏松相关的知识、社区护士骨质疏松健康教育能力、有无骨科医生义诊等在骨质疏松性骨折风险感知偏差各组间差异有统计学意义（P＜0.05），结果见表1。

表1 社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差单因素分析（n＝499）

2.3 社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差多因素分析 将单因素分析有统计学意义的变量作为自变量，骨质疏松性骨折风险感知偏差为因变量，采用二元Logistic 回归法分析社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差影响因素。结果显示：年龄、文化程度、老年人与骨质疏松相关的知识、社区护士骨质疏松健康教育能力和有无骨科医生义诊是社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差主要影响因素（P＜0.05），变量赋值见表2，二元Logistic 回归结果见表3。

表2 变量赋值

表3 社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差多因素分析（n＝499）

3 讨论

3.1 社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差现况 本研究结果显示： 社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差可分为有偏差和无偏差。骨质疏松性骨折风险感知有偏差者占52.3%，其中，低估其骨质疏松性骨折风险171 名（34.3%），高估其骨质疏松性骨折风险90 名（18.0%）。美国1 项相关研究中[18]，低估其骨折风险占14.8%，高估其骨折风险占15.3%。本研究中低估自身骨质疏松性骨折风险的比例远高于美国的研究，这可能是由于研究对象的年龄不同。本研究对象年龄（76.19±8.37）岁，而美国研究对象年龄（64.2±7.30）岁。年龄越大的老年人更倾向将健康与比自己健康更差的同龄人进行比较[19]，可能低估自身骨质疏松性骨折风险。低估其骨质疏松性骨折风险者可能不采取骨折预防行为如平衡饮食、适量摄入钙和维生素D、定期进行体育活动等，这将增加其骨折风险[20]。高估其骨折风险者可能过量服用钙和维生素D，严重时会引起高钙血症，使其肌力下降，导致比预期更频繁的跌倒[21]。同时，高估其骨折风险的人群会因恐惧跌倒而减少或者不进行体育活动，这将对其骨骼健康造成不利影响，并导致骨折风险增加[22]。社区护理人员应重点关注低估其骨折风险的个体，及时告知其骨折相关危险因素并适当增加钙和维生素D 的摄入，对于高估其骨折风险者告知其过量服用钙和维生素D 的危害，同时建议其遵医嘱服药，并进行合理的体育活动，引导这两类老年人正确感知自身骨质疏松性骨折风险，从而做出正确的骨折预防行为选择。

3.2 社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差的影响因素

3.2.1 文化程度和骨质疏松知识 从社区老年人个人层面来说，文化程度和骨质疏松知识水平是骨质疏松性骨折风险感知偏差的重要影响因素。这可能是因为文化程度和知识水平更高的社区老年人通常对新的健康相关信息的接受度更高[23]。以本市向阳街道为例，其开设的老年大学往往会吸引文化程度和知识水平高的老年人，对于退休的老年人，社区老年大学所做的第一件事是教会其正确使用抖音、微视频等数字化工具，鼓励老年人主动从各种渠道获取健康信息，因此，其对自身骨质疏松性骨折风险感知更准确。社区护理人员也可以将骨质疏松相关知识做成简单的、易于理解的动画类短视频在社区卫生服务站循环播放，让文化程度和知识水平低的老年人也能获取骨质疏松相关知识，使其能正确认识自身骨骼健康状况，进而采取骨质疏松性骨折相关预防行为。

3.2.2 社区护士骨质疏松健康教育能力 从社区护士层面来说，社区护士骨质疏松健康教育能力是社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差的影响因素。以石河子示范性老年友好型社区5 社区为例[24]，63.9%老年人认为社区护士骨质疏松健康教育能力更好，这可能是因为5 社区60 岁以上老年人口占其社区总人口37.28%，政府高度重视其老年卫生服务发展，在卫生服务站投入大量人力、物力和财力。此外，社区护士能熟练运用数字媒体传播骨质疏松相关知识，骨质疏松健康教育效果较好。因此，居住在5 社区的老年人对其骨质疏松性骨折风险感知更准确。而团结路社区作为典型的老旧小区[24]，73.1%老年人认为社区护士骨质疏松健康教育能力差，这与该社区配备的护士整体素质不高有关，这些护士自身学习动机不足，骨质疏松相关知识薄弱，骨质疏松健康教育效果不佳。在本研究中，社区护士骨质疏松健康教育能力得分（2.92±1.13）分，远低于唐雪婷研究中本地区基层护士老年健康教育能力整体得分（3.26±0.70）分[25]。这提示相关部门在进行社区护理人员全科培养同时，应丰富其骨质疏松专科知识储备，提升骨质疏松健康教育能力。

3.2.3 骨科医生义诊 从医生层面来说，骨科医生义诊是社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差的重要影响因素。在社区义诊中，骨科医生会通过评估筛查出骨质疏松性骨折高风险老年人，建议其去上级医院接受专科检查，进行骨密度测试[26]，通过这种方式，社区老年人能更清楚的认识到自身骨骼健康状况及骨折风险，更有可能采取科学的骨折预防行为。在本研究中，未接受骨科医生义诊的社区老年人占32.9%，其中，73.2%分布在42 社区。可能是由于此社区60 岁以上老年人口占比<12%，在医疗资源有限的情况下，医联体（指某一区域内各级医疗资源整合形成的医疗联合组织[27]）往往优先考虑老年人口多、有迫切需求的社区。因此，医联体要积极发挥作用，做好医生的统筹安排，保证骨科医生义诊的全面覆盖。同时，医联体要做好医院与社区的对接工作，既要保证老年人就医的可及性，也要保证其回归社区后健康管理的有效性。

3.3 本研究局限性 本研究仅在石河子市区进行调研，收集数据范围较局限，未来相关研究应在不同地区开展。同时，本研究采用横断面设计，未纵向追踪社区老年人骨质疏松性骨折风险感知偏差情况，未来可进行前瞻性队列研究探索骨质疏松性骨折风险感知偏差的相关因素，为今后开展骨质疏松性骨折风险感知偏差干预研究提供更多依据。