戴婷，馬彩莉，張孟喜，周雅琴，陳希，趙麗萍

隨著人口老齡化進程的加快，老年人的健康問題日漸突出，其中骨折比較常見[1]。篩選骨折高風險人群，及時實施干預(yù)，對實現(xiàn)老年人骨折的一級預(yù)防具有重要意義。目前，老年人骨折風險評估包括現(xiàn)代醫(yī)學測量技術(shù)和風險評估工具兩大類。 現(xiàn)代醫(yī)學測量技術(shù)主要包含骨密度(Bone Mineral Density，BMD)、骨微觀結(jié)構(gòu)、骨生理代謝指標等的測量。多項研究認為，現(xiàn)代醫(yī)學測量技術(shù)雖然在一定程度上可以預(yù)測老年人骨折的風險，但由于成本高、存在電離輻射影響、可移動性低等不足，其臨床推廣受到限制，因此一般僅作為提高老年人骨折風險評估準確性的輔助工具[2]。而老年人骨折除了受自身骨密度或骨微觀結(jié)構(gòu)變化的影響外，還與臨床危險因素如跌倒、既往骨折史、疾病史、用藥史、體重指數(shù)(Body Mass Index, BMI)等有關(guān)[3]。相比較現(xiàn)代醫(yī)學測量技術(shù)，包含多個臨床危險因素的風險評估工具更能體現(xiàn)個體特征,在臨床的應(yīng)用價值更高，且大部分已被證實可以獨立于BMD值用于骨折高風險人群的篩查，因此被國內(nèi)外多個指南推薦[4-6]。本文對老年人常見的骨折風險評估工具及其優(yōu)缺點展開綜述,以期為臨床醫(yī)務(wù)工作者提供操作簡便、準確度高、實用性強、低成本的骨折高風險篩查工具，同時為開發(fā)具有我國特色的老年人骨折風險評估工具及骨折初級預(yù)防控制工作提供參考。

1 國外骨折風險評估工具的研究現(xiàn)狀

1.1社區(qū)老年人骨折風險評估工具

1.1.1骨折風險評估工具(Fracture Risk Assessment Tool，F(xiàn)RAX) FRAX是由英國謝菲爾德大學Kanis等[7]基于部分骨折危險因子及股骨頸BMD建立的骨折風險預(yù)測模型，主要用于計算40～90歲個體未來10年發(fā)生骨質(zhì)疏松性骨折的概率(Probability of a Major Osteoporotic Fracture, PMOF)及髖部骨折的概率(Probability of Hip Fracture, PHF)。若個體的PMOF≥20%或PHF≥3%，則被定義為骨折高風險人群，建議行BMD測量并考慮予以相關(guān)抗骨質(zhì)疏松治療[8]，登錄網(wǎng)址可獲取中國人群的FRAX計算模型(https://www.sheffield.ac.uk/FRAX/tool.aspxcountry=2)。FRAX中輸入BMD值后，PHF和PMOF的ROC曲線下面積(Area Under Curve，AUC)分別為0.81和0.72，具有良好的鑒別能力[9]。國內(nèi)外多項研究表明，在缺少BMD值的情況下，F(xiàn)RAX依然可以有效評估骨折風險[10-11]。但FRAX的預(yù)測模型是基于病死率構(gòu)建，可能會低估部分預(yù)期壽命較低個體的骨折風險，如老年人、絕經(jīng)后婦女、糖尿病患者等[9,12]；且由于各國家環(huán)境、人群、種族、年齡構(gòu)成等不同，老年人骨折發(fā)生率存在一定的差異，該工具干預(yù)閾值的確定也存在差異[5,12-13]。相關(guān)研究表明，PMOP≥20%或PHF≥3%的FRAX干預(yù)閾值在我國老年人、絕經(jīng)后女性、類風濕關(guān)節(jié)炎等患者中的預(yù)測能力較好[14-15]，但李燕云等[13]將國內(nèi)外多個地區(qū)的FRAX干預(yù)閾值應(yīng)用于無錫地區(qū)，發(fā)現(xiàn)FRAX的敏感性均較低。

FRAX作為全球應(yīng)用最廣泛的骨折風險評估工具，雖然簡單易行，靈敏度較高，但僅適用于未經(jīng)骨折治療的人群，且工具內(nèi)缺乏某些公認的骨折風險因子，如跌倒作為骨折的主要誘發(fā)因素之一，尚未能被量化和納入到FRAX模型中。此外，既往骨折史、激素治療、吸煙及飲酒等在骨折風險中的劑量-效應(yīng)關(guān)系、繼發(fā)性骨質(zhì)疏松的病因、種類以及其他與骨折相關(guān)的老年人常見慢性病如糖尿病、高血壓等也均未被考慮進模型，因此FRAX在預(yù)測老年人骨折的準確性還存在不足[12-13]，在我國的普適性還需多中心、大樣本人群的長期隨訪研究的驗證[14]。

1.1.2Garvan骨折風險計算工具(Garvan Fracture Risk Calculators，F(xiàn)RC) Garvan計算工具是由澳大利亞國際健康醫(yī)學研究委員會基于Cox比例風險模型開發(fā)的2種骨折風險評估模型，其中模型I包括年齡、骨密度、骨折史以及跌倒史4個變量，模型Ⅱ包括年齡、體質(zhì)量、骨折史以及跌倒史4個變量，若評估對象PMDF≥20%或PHF≥3%，則定義為骨折高風險人群[16]。該工具主要用于計算60～96歲個體5年和10年的髖部骨折以及骨質(zhì)疏松性骨折(Osteoporotic Fracture, OPF)的風險，可從網(wǎng)址https://www.garvan.org.au/promotions/bone-fracture-risk/calculator/中獲取。在Garvan計算工具中輸入BMD值后，預(yù)測人群髖部骨折和骨質(zhì)疏松性骨折風險的AUC分別為0.79和0.72[9]。Garvan與FRAX的對比研究發(fā)現(xiàn)，兩者在髖部骨折中的風險預(yù)測能力均較高，但骨折風險評估的準確性無明顯差異[9,17-18]。雖然Garvan計算工具操作簡便，臨床應(yīng)用價值較FRAX可能更高，但該工具是在澳大利亞骨質(zhì)疏松癥流行病學數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上構(gòu)建，我國尚未發(fā)現(xiàn)大規(guī)模、長期前瞻性的隨訪研究對該工具進行有效性驗證，因此Garvan計算工具在我國老年人群中的適用性需進一步研究和驗證。

1.1.3QFracture 算法(QFracture Calculator) QFracture算法是英國學者Hippisley-Cox等[19]提出的一種用于預(yù)測30～99歲個體在未來1～10年內(nèi)發(fā)生髖部骨折以及OPF風險的模型，主要應(yīng)用于骨折風險的初級保健和自我評估，可從網(wǎng)址https://qfracture.org中獲取。該模型包含吸煙、飲酒、是否住在養(yǎng)老機構(gòu)、跌倒史、骨折史、BMI、心血管等多種疾病在內(nèi)的臨床危險因素。進行骨折風險評估時，若女性和男性未來10年內(nèi)的骨折風險評估結(jié)果分別高于11.1%和2.6%時，則被視為骨折高風險人群。雖然QFracture未要求提供BMD值，但該工具包含了多種臨床危險因素，因此具有較高的骨折預(yù)測能力，其預(yù)測髖部骨折和OPF風險的AUC分別為0.75和0.77[9]。但該工具僅適用于英國人群，國內(nèi)外仍然需要大量的臨床研究對該工具的有效性進行驗證。

1.1.4韓國骨折風險評分(Korean Fracture Risk Score，KFRS) KFRS是2016年由韓國學者Kim等[20]基于韓國健康管理數(shù)據(jù)庫建立，適合50～90歲個體的骨折風險預(yù)測模型，可從網(wǎng)址http://www.nhis.or.kr中獲取。該模型包含年齡、BMI、近期骨質(zhì)疏松性骨折史、吸煙、酗酒、缺乏定期鍛煉、近期口服糖皮質(zhì)激素、類風濕關(guān)節(jié)炎以及其他原因引起的繼發(fā)性骨質(zhì)疏松癥9個變量，可計算個體7年內(nèi)發(fā)生骨質(zhì)疏松性骨折的概率，在韓國男性和女性人群中AUC分別為0.68和0.65，鑒別能力尚可。KFRS是基于亞洲人群建立的預(yù)測模型，對我國骨折風險評估存在一定的借鑒意義。但該工具目前存在以下問題：①骨折風險評估工具主要用于初級衛(wèi)生保健機構(gòu)，構(gòu)建該工具模型的數(shù)據(jù)來源于健康管理數(shù)據(jù)庫，可能存在選擇偏倚；②工具未納入其他骨折高危因素如BMD、跌倒史或飲食情況等，可能影響其預(yù)測的準確性；③工具構(gòu)建時可能漏診無癥狀的椎體骨折患者，低估人群的骨折風險；④目前該工具的閾值尚未確定，也未在其他人群中進行驗證，其外推性受到一定的限制[20]。

1.1.5丹麥骨折風險預(yù)測模型(Fracture Risk Evaluation Model，F(xiàn)REM) FREM是由Rubin等[21]基于1998～2012年丹麥國家健康登記中心的250萬45歲以上人群數(shù)據(jù)構(gòu)建，可用于計算個體1年內(nèi)發(fā)生骨質(zhì)疏松骨折或髖部骨折的風險。在骨質(zhì)疏松骨折風險預(yù)測模型中，女性和男性分別包含38和43個風險因素，其AUC均為0.75；在髖部骨折風險預(yù)測模型中，女性和男性均包含32個危險因素，其AUC分別為0.87和0.85，提示2個模型的預(yù)測準確性均較高，且髖部骨折預(yù)測模型優(yōu)于骨質(zhì)疏松骨折預(yù)測模型。當個體骨質(zhì)疏松骨折風險≥2%，髖部骨折風險的≥0.3%時，被視為骨折高風險人群，建議行進一步的篩查如DXA測定BMD值。

FREM是首個基于全國人群注冊數(shù)據(jù)庫建立的模型，無需任何實驗室檢查或臨床測量，可用于初級保健部門的常規(guī)篩查，但由于該工具包含的因素較多，不利于人工計算，建議結(jié)合電子注冊信息管理系統(tǒng)應(yīng)用。FREM計算工具本身也存在某些局限[21]，如模型未包含BMI、吸煙、飲酒、骨質(zhì)疏松癥或骨折家族史、糖皮質(zhì)激素使用史等潛在骨質(zhì)疏松骨折的臨床危險因素，未考慮人群藥物治療情況以及為期15年內(nèi)暴露因素與1年內(nèi)結(jié)局間的劑量-效應(yīng)關(guān)系。此外，由于各國的骨折發(fā)病率以及電子健康管理系統(tǒng)內(nèi)容結(jié)構(gòu)的差異，F(xiàn)REM外推時可能需要對相關(guān)系數(shù)進行校正。

1.1.6骨質(zhì)疏松類風險評估工具 鑒于老年人骨折與骨質(zhì)疏松癥或低BMD存在較強相關(guān)性，國內(nèi)外一些學者開始將骨質(zhì)疏松癥風險評估工具應(yīng)用到骨折風險評估中，如骨質(zhì)疏松自我篩選工具(Osteoporosis Self-assessment Tool for Asians，OSTA)在預(yù)測亞洲絕經(jīng)后婦女患骨質(zhì)疏松癥風險方面具有較高敏感性，但由于OSTA僅考慮體質(zhì)量和年齡因素，且評估結(jié)果易受年齡、性別、種族、BMD測定部位以及臨床疾病等因素的影響，故該工具在老年人骨折風險中的應(yīng)用尚存在爭議[22]。其他骨質(zhì)疏松風險評估工具如ORAI(Osteoporosis Risk Assessment Instrument)、SCORE(Simple Calculated Osteoporosis Risk Estimation)、OSIRIS(Osteoporosis Index of Risk)等內(nèi)容較簡單，缺乏部分骨折相關(guān)的臨床危險因素，且應(yīng)用人群相對局限于絕經(jīng)后婦女或骨質(zhì)疏松癥患者，因此骨質(zhì)疏松風險評估工具在老年人群中的骨折風險預(yù)測能力存在爭議[9, 22-24]。

1.2長期照護機構(gòu)內(nèi)老年人骨折風險評估工具

1.2.1FRAiL評估工具(Fracture Risk Assessment in Long-term Care) FRAiL是Berry等[25]在2017年基于美國長期照護機構(gòu)的居民評估工具-最小數(shù)據(jù)集2.0(RAI-MDS 2.0)開發(fā)的骨折風險評估工具，內(nèi)容包括高齡、白種人、女性、跌倒史、注意力低下、低BMI、徘徊癥、骨關(guān)節(jié)炎、壓力性損傷、糖尿病以及認知功能、日常生活活動能力、運動功能、排尿情況和轉(zhuǎn)移功能評估15個項目，主要用于評估長期照護機構(gòu)內(nèi)的65歲以上老年人2年內(nèi)發(fā)生髖部骨折的風險。當工具的截斷值取6%時，F(xiàn)RAiL靈敏度為81.4%，特異度為44.8%，男性和女性AUC分別為0.69和0.71，預(yù)測能力尚可。但由于照護機構(gòu)中的老年人功能狀態(tài)以及治療情況等具有時變性，F(xiàn)RAiL的預(yù)測準確性可能受到一定影響。此外，由于每個國家、照護機構(gòu)甚至個體治療情況存在差異，F(xiàn)RAiL的外推性可能受到一定的限制。

1.2.2骨折風險量表(Fracture Risk Scale，F(xiàn)RS) FRS是Ioannidis等[26]采用決策樹分析方法編制，內(nèi)容包含行走能力、徘徊癥、跌倒史、認知功能、移動能力、年齡大于85歲、BMI、骨折史等多個項目，主要用于評估長期照護機構(gòu)老年人1年內(nèi)發(fā)生髖部骨折的風險。FRS將老年人髖部骨折風險分成八個等級，級別7和8視為髖部骨折極高風險組，級別4、5、6視為高風險組，級別1、2、3視為低風險組。該量表的預(yù)測準確性尚可，AUC為0.673。Negm等[27]發(fā)現(xiàn)FRS同樣可以有效應(yīng)用于加拿大其他省份的長期照護機構(gòu)中，但目前尚未發(fā)現(xiàn)該量表在其他國家進行驗證。

2 國內(nèi)骨折風險評估工具的研究現(xiàn)狀

目前，國內(nèi)本土化的骨折風險評估工具尚缺乏，我國大部分研究采用世界衛(wèi)生組織推薦的FRAX對老年人的骨折風險進行預(yù)測，現(xiàn)有的本土化骨折風險預(yù)測模型主要基于部分西醫(yī)危險因素以及中醫(yī)特色癥狀體征或證候要素進行構(gòu)建，僅適用于我國絕經(jīng)后婦女。

申浩[28]于2014年基于Cox比例風險模型，通過篩選出的臨床危險因素(年齡、絕經(jīng)年限、分娩次數(shù))、中醫(yī)癥候(目眩、下肢痙攣)以及BMD值等6個危險因素構(gòu)建了3種絕經(jīng)后OPF的風險預(yù)測模型。模型 Ⅰ 包含BMD、臨床危險因素和中醫(yī)癥狀；模型 Ⅱ 僅包含BMD和臨床危險因素；模型 Ⅲ 僅包含臨床危險因素和中醫(yī)癥狀，三者的AUC分別為0.750、0.697和0.726，均具有較好的預(yù)測效果。

此外，章軼立等[29]對1 129例絕經(jīng)女性開展OPF高危人群流行病學資料調(diào)查，分別基于Group lasso模型和決策樹模型，將現(xiàn)代醫(yī)學危險因素、中醫(yī)特色臨床癥狀、中醫(yī)證候信息相結(jié)合，構(gòu)建了2種符合我國人口學特征的絕經(jīng)后OPF預(yù)測模型。Group lasso模型和決策樹模型包含的具體變量分別有BMD、年齡、飲食、身高、月經(jīng)情況、孕產(chǎn)次數(shù)和肝腎陰虛7大類以及BMD、目眩、肉類、分娩次數(shù)、視物模糊和乏力6大類，其AUC分別為0.88和0.87，均表現(xiàn)出較好的預(yù)測能力。

雖然上述基于中醫(yī)特色構(gòu)建的絕經(jīng)后骨質(zhì)疏松骨折風險預(yù)測模型在我國具有較好的鑒別能力，但目前尚未發(fā)現(xiàn)其在我國其他老年人群中應(yīng)用。此外，上述模型在構(gòu)建時由于樣本量不足、研究對象局限在上海、北京部分社區(qū)的40～65歲絕經(jīng)后婦女，而我國飲食文化、中醫(yī)證候等存在地域性差異[30]，因此以上工具在我國老年人群普適性可能受到一定限制。

3 小結(jié)與展望

3.1小結(jié) 目前國內(nèi)外存在多種骨折風險評估工具，但大部分骨折風險評估工具在構(gòu)建或驗證時，納入的危險因素片面、研究樣本量過少、研究對象多為絕經(jīng)后婦女、缺少大規(guī)模和長時間隨訪調(diào)查等，其外推性均存在一定的局限。而由于各個國家在人群特征、文化背景等方面存在差異，工具的干預(yù)閾值尚未達成共識，變量數(shù)量對預(yù)測效能的影響仍然存在爭議。在眾多評估工具中，F(xiàn)RAX、Garvan工具以及QFracture經(jīng)過多項大樣本人群的驗證研究，是目前鑒別力最高、應(yīng)用最廣泛的老年人骨折風險評估工具[9,12]。其中FRAX和Garvan工具對老年人髖部骨折風險預(yù)測能力較好，而QFracture在老年人骨質(zhì)疏松性骨折的風險預(yù)測能力方面更占優(yōu)勢，但QFracture內(nèi)容復(fù)雜，需依賴臨床電子信息系統(tǒng)，因此FRAX和Garvan在臨床實踐中的實用性和推廣性更強。

此外，F(xiàn)RAiL、FRS均可應(yīng)用于長期照護機構(gòu)，但兩者僅適用于本國人群，缺乏一定的推廣性。

3.2展望

3.2.1構(gòu)建適合我國老年人的骨折風險評估工具 雖然國外已存在多種成熟的骨折風險評估工具，但以上工具在我國并未進行大規(guī)模的驗證性研究，在我國老年人群中的普適性存在爭議，而國內(nèi)本土化的老年人骨折風險評估工具的構(gòu)建工作尚處于起步階段。因此，建議完善我國老年人骨折的流行病學資料，同時在大樣本人群長期隨訪研究的基礎(chǔ)上，考慮我國人群或環(huán)境特性，構(gòu)建和發(fā)展適合我國老年人骨折風險預(yù)測模型及干預(yù)閾值，為我國老年人骨折的初級預(yù)防和控制工作提供有效的實證參考依據(jù)。

3.2.2合理應(yīng)用老年人骨折風險評估工具 臨床尤其是初級衛(wèi)生保健機構(gòu)可借鑒國外經(jīng)驗，對老年人骨折風險評估實行分階段管理策略。首先，將含有多種臨床危險因素的骨折風險評估工具作為初篩工具，針對初篩結(jié)果結(jié)合BMD值、TBS或骨轉(zhuǎn)化標記物等現(xiàn)代醫(yī)學測量技術(shù)對老年人骨折風險進行多元化分析，以提高工具的預(yù)測準確性。其次，根據(jù)風險分級結(jié)果，對老年人提供針對性的預(yù)防干預(yù)措施，以期降低老年人骨折的發(fā)生率，進而減少老年人骨折的發(fā)生，從而減少醫(yī)療支出及相應(yīng)社會成本。此外，在應(yīng)用國內(nèi)外骨折風險評估工具前，建議先在區(qū)域內(nèi)目標人群中進行驗證或?qū)ぞ邇?nèi)的系數(shù)進行適當?shù)男剩嗫蓪Χ鄠€工具進行比較研究，以此選擇預(yù)測性能高、操作簡便、實用性強的老年人骨折風險評估工具。

3.2.3開發(fā)適合長期照護機構(gòu)內(nèi)老年人的骨折風險評估工具 由于長期照護機構(gòu)中的老年人和普通社區(qū)里老年人的身體健康狀況存在差異，且居住在長期照護機構(gòu)中的老年人發(fā)生骨折，不僅會降低其生活質(zhì)量或平均壽命，同時易引發(fā)機構(gòu)與居住者的矛盾沖突，影響機構(gòu)運營發(fā)展。因此建議今后的研究可根據(jù)長期照護機構(gòu)內(nèi)老年人的平均壽命年和個體特征，結(jié)合電子健康檔案采集系統(tǒng)，構(gòu)建特異性較高的老年人骨折風險預(yù)測模型。