老年人群發生髖部骨折的危險因素分析及Nomogram預測模型的構建

唐豪杰，賀 鑫，李 毅，鄭水長

1.河南省第三人民醫院骨科,鄭州 450000; 2.鄭州大學第二附屬醫院骨科,鄭州 450014

髖部骨折是骨科中較常見的一種骨折類型，好發于老年人群，約占全身骨折的20%[1]?，F在全球老年人群髖部骨折的發生率逐年升高，其中亞洲年發病人數占總骨折發生量的一半以上，我國每年發生髖部骨折的患者約100萬例[2]。多數學者認為，髖部骨折的主要因素是跌倒扭傷[3]。髖部骨折已經嚴重威脅老年人的生命健康和生活質量，且該部位骨折手術風險性較高，有很高的致殘率和病死率[4]。因此，現在首要任務是分析老年人群發生髖部骨折的危險因素，降低髖部骨折的發生率。然而，我國在這方面的研究比較少，尤其是針對老年人的研究更少，尚無統一的闡述且缺乏更多的臨床數據；此外，由于缺乏有效統計學方法，使得危險因素難以在臨床上準確、有效地應用。

Nomogram模型是醫學中常用的評估預后工具，通過整合不同預后相關變量，能夠生成臨床事件的單個數值概率，滿足對生物和臨床整合模型需求，以及對個性化醫療的推動，以協助臨床決策[5]。因此，本文前瞻性研究2019年12月—2021年9月河南省第三人民醫院收治髖部骨折老年患者80例為病例組，另選取同期同醫院體檢為健康老人80例為對照組，試圖確定老年人群發生髖部骨折的潛在相關危險因素，旨在開發一個可以準確預測老年人群發生髖部骨折風險的Nomogram模型。

資料與方法

1 一般資料

本組收治髖部骨折老年患者80例為病例組，另選取同期同醫院體檢為健康老人80例為對照組。納入標準：(1)經影像學檢查證實發生髖關節骨折[6-7]；(2)年齡≥60歲；(3)骨折期(受傷至手術時間)<3d。排除標準：(1)精神障礙；(2)長期服用激素而影響骨代謝；(3)合并其他類型骨折；(4)器官功能衰竭；(5)自身免疫性疾病。本研究經筆者醫院醫學倫理會批準(xs2020ky015)，患者及家屬簽署知情同意書。

2 方法

收集兩組患者臨床資料，包括年齡、性別、體質量指數(body mass index，BMI)、吸煙史、冠心病、糖尿病、高血壓、骨質疏松史、既往骨折史、骨密度、維生素D水平、空腹血糖(fasting blood glucose，FBG)、血尿素氮(blood urea nitrogen，BUN)、肌酐(creatinine，Cr)、總膽固醇(total cholesterol，TC)、三酰甘油(triglyceride，TG)、高密度脂蛋白膽固醇(highdensity lipoprotein-cholesterol，HDL-C)、低密度脂蛋白膽固醇(low-density lipoprotein-cholesterol，LDL-C)、中性粒細胞/淋巴細胞計數(neutrophil to lymphocyte ratio，NLR)、血小板計數/淋巴細胞計數(platelet-lymphocyte ratio，PLR)、單核細胞/淋巴細胞比值(monocytes to lymphocyte ratio，MLR)等指標。兩組患者次日清晨進行空腹采血，采集5mL靜脈血，3 500r/min離心10min，有效半徑22.5cm，收集血清，置于-80℃保存，應用DXN-800全自動血細胞分析儀(美國貝克曼庫爾特有限公司)檢測全血細胞計數，計算NLR、PLR、MLR；采用雙能X射線檢測髖部骨密度；采用酶聯免疫吸附性試驗(enzyme-linked immunosorbent assay，ELISA)及其配套試劑盒(美國R&D公司)檢測血清活性維生素D水平，采用己糖激酶法檢測空腹血糖；應用手工酶法檢測BUN水平；應用苦味酸法檢測Cr水平；使用貝克曼庫爾特公司生產的貝克曼AU680全自動生化分析儀檢測TC及TG水平；采用酶比色終點法檢測HDL-C、LDL-C水平。

3 統計學分析

結 果

1 兩組患者臨床資料比較

病例組患者年齡、吸煙史比例、糖尿病比例、既往骨折史比例、NLR、PLR、MLR均高于對照組，而維生素D水平及骨密度水平均低于對照組，差異有統計學意義(P<0.05)。見表1。其他指標比較差異無統計學意義(P>0.05)。

表1 兩組患者臨床資料比較

組別冠心病(是/否)糖尿病(是/否)高血壓(是/否)既往骨折史(是/否)病例組(n=80)22/58(28/72)57/23(71/29)66/14(83/17)59/21(74/26)對照組(n=80)20/60(25/75)21/59(26/74)65/15(81/19)18/62(23/77)χ2值0.12932.4200.04242.084P值0.7190.8370.837<0.001

組別維生素D水平(μg/L)骨密度(g/m2)FBG(mmol/L)BUN(mmol/L)病例組(n=80)98.54±8.470.94±0.245.56±1.205.62±1.36對照組(n=80)126.57±9.411.31±0.195.29±1.015.66±1.26t值-19.806-10.781.539-0.188P值<0.001<0.0010.1260.851

組別Cr(μmol/L)TC(mmol/L)TG(mmol/L)HDL-C(mmol/L)病例組(n=80)77.89±15.123.83±1.022.07±0.241.15±0.25對照組(n=80)79.36±14.893.79±1.161.99±0.351.18±0.26t值-0.6190.2261.748-0.808P值0.5370.8220.0820.420

組別LDL-C(mmol/L)NLRPLRMLR病例組(n=80)2.39±0.186.35±1.47214.54±12.470.79±0.16對照組(n=80)2.45±0.193.41±0.24157.57±8.440.33±0.09t/值-1.809113.04733.84322.502P值0.072<0.001<0.001<0.001

2 相關變量ROC曲線分析

將表1有統計學差異的連續變量進行ROC曲線分析。結果顯示：年齡、維生素D水平、骨密度、NLR、PLR、MLR的ACU分別為0.891、0.828、0.789、0.875、0.836、0.820；最佳截斷值分別為70歲、115μg/L、1.1g/m2、4、180、0.55，見表2、圖1。

表2 相關變量ROC曲線分析結果

ROC：受試者工作特征曲線；NLR：中性粒細胞/淋巴細胞計數；PLR：血小板計數/淋巴細胞計數；MLR：單核細胞/淋巴細胞比值

3 老年人群發生髖部骨折的多因素Cox比例風險回歸模型分析

將單因素有差異指標納入多因素Cox比例風險回歸模型中，結果顯示：年齡(≥70歲)、吸煙史(是)、糖尿病史(是)、既往骨折史(是)、維生素D水平(<115μg/L)、骨密度(<1.1g/m2)是老年人群發生髖部骨折的獨立危險因素(P值0.05)。見表3。

表3 老年人群發生髖部骨折的多因素Cox比例風險回歸模型分析

4 構建老年人群發生髖部骨折風險的Nomogram模型

將年齡、吸煙史、糖尿病史、既往骨折史、維生素D水平及骨密度作為構建Nomogram模型的預測因子，經驗證，此Nomogram預測模型的C-index為0.789(0.667～0.951)，見圖2。

圖2 預測老年人群發生髖部骨折風險的Nomogram預測模型

5 Nomogram模型校正曲線及臨床凈收益分析

此預測模型預測老年人群發生髖部骨折的校正曲線趨近于理想曲線，見圖3；決策曲線結果顯示，當風險閾值>0.37時，此預測模型所提供的臨床凈收益均高于單個獨立危險因素并且在預測老年人群發生髖部骨折的高風險方面可以提供顯著額外的臨床凈收益，見圖4。

圖3 預測老年人群發生髖部骨折的校正曲線

圖4 預測老年人群發生髖部骨折的決策曲線

討 論

老年人群髖部骨折發生率逐年上升，是老年人多發性骨折疾病[8]。老年人因體內鈣流失嚴重，很容易在受到低能量沖擊后出現髖部骨折等癥狀，劉惠玲[9]指出由于骨折發生突然，并且伴有嚴重疼痛癥狀，患者多伴有明顯的不良情緒。國內外研究發現，盡管為老年髖部骨折患者進行手術治療，但術后1年內的病死率仍然很高，危害老年人的生命健康[10]。因此現在緊急的任務是分析老年人群發生髖部骨折的危險因素，并且針對性采取防護措施，降低老年患者發病率和病死率。

本研究結果顯示，年齡(≥70歲)、吸煙史(是)、糖尿病(是)、既往骨折史(是)、維生素D水平(<115μg/L)、骨密度(<1.1g/m2)均是老年人群發生髖部骨折的獨立危險因素。年齡是老年人群發生髖部骨折的一個獨立危險因素，主要原因是青少年時期成骨細胞活躍，骨沉積速度較快，遠大于骨吸收速度，隨著年齡的增長，骨密度逐漸下降，同時機體免疫功能下降，機體也處于炎癥狀態，破骨細胞受到刺激，使得骨密度降低，骨骼變脆，骨強度降低[11]。與此同時，老年人會出現聽覺、視覺功能明顯下降以及肌肉等神經功能衰退等特征，平衡能力下降，發生跌倒概率增多[12]。不良的生活習慣是老年發生髖部骨折的危險因素，如長期抽煙、喝酒等，其對骨骼的不良影響在男女性等同。吸煙對骨骼健康危害很大[13]。飲酒也可以增加髖部骨折的風險，酒精及其分解產物對鈣和維生素D水平的吸收有影響，其抑制成骨細胞的活性，導致成分流失、成骨不足，從而引起骨質疏松導致髖部骨折。還有中樞神經系統及周圍神經功能會因長期飲酒造成的酒精蓄積而遭受損害，患者的反應能力可能會有所降低，動作協調能力逐漸衰退從而引發跌倒[14]?；加刑悄虿〉幕颊吖敲芏冉档?，其髖部骨折的發生率均會增加[15]。糖尿病患者血糖較差時，骨折的發生率為47%～62%[16]。糖尿病患者由于機體內的炎癥反應，胰島素水平降低，糖基化終末產物和活性氧(reactive oxygen species,ROS)增加，刺激破骨細胞活性增加，增加脂肪細胞，最終導致骨小梁減少、骨小梁間脂肪組織增多，患者容易跌倒[17]。既往骨折史是髖部骨折發生的危險因素，原因是由于具有骨折史患者骨折愈合緩慢，如果處理不當更容易再次發生骨折，骨折次數越多，髖部骨折發生的風險就越大[18]。維生素D水平缺乏也會是老年人群發生髖部骨折的危險因素，原因是維生素D主要是通過血清25羥維生素D來進行貯存和轉運，維生素D水平與骨密度水平存在相關性。維生素D水平高的患者股骨頸骨密度高，另外維生素D的一大功效是防止跌倒，可以用來調節神經肌肉功能，對于已骨折的患者會降低骨折率[19]。骨密度是骨質疏松癥的一個重要指標，可用來評估發生的風險率，骨密度降低，骨量流失嚴重，骨質疏松程度加劇，導致髖部骨折的風險增加[20]。另外，NLR、PLR值均為較敏感的炎癥反應指標。研究表明，入院NLR值可作為臨床預測老年髖部骨折患者預后的指標[21]。另有研究表明，術前預后營養指數(prognostic nutritional index,PNI)、PLR與老年髖部骨折患者的生存預后密切相關,聯合檢測PNI、PLR可作為預測老年髖部骨折患者不良臨床結局的參考指標[22]。

本研究通過比較兩組患者的臨床資料，將具有統計學意義的指標篩選出來，納入ROC曲線分析及多因素Cox風險回歸分析得出各相關指標的最佳截斷值與獨立危險因素，而后利用R軟件構建預測模型及計策曲線進行內部驗證及臨床效能。預測模型是一種可視化的統計模型，與簡單的危險因素量化相比有許多臨床優點，因為通過將數值概率與具有臨床意義的變量相結合來預測不良事件發生風險。本研究整合年齡、生活習慣、糖尿病史、既往骨折史、維生素D水平及骨密度開發一種預測老年人群發生髖部骨折風險的預測模型，內部數據集驗證預測模型的C-index為0.789(0.667～0.951)，決策曲線分析預測模型預測急性腦出血患者并發肺部感染的風險閾值>0.37時，提供顯著附加臨床凈收益。因此，本研究構建的預測模型是一種客觀、可靠的工具，可量化此預測模型預測老年人群發生髖部骨折的風險，從而幫助臨床醫護人員早期準確識別高?；颊卟⑦M行管理策略制定。但是本研究具有一定局限性，如納入患者數量有限，未進行外部數據集驗證、其他指標因素并未收集及研究等，這均需要進一步探索和完善，優化預測模型。

綜上所述，結果顯示：年齡(≥70歲)、吸煙史(是)、糖尿病(是)、既往骨折史(是)、維生素D水平(<115μg/L)、骨密度(<1.1g/m2)是老年人群發生髖部骨折的獨立危險因素，為老年人群發生髖部骨折的防治提供重要策略指導。

作者貢獻聲明：唐豪杰：文章撰寫及修訂、設計研究方案、采集數據；賀鑫：采集數據、統計分析；李毅：文章審閱；鄭水長：指導、支持性貢獻