骨质疏松椎体压缩性骨折患者术后再骨折的风险列阵图构建与验证

doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2023.18.002

摘要/Abstract

摘要：

目的探讨影响骨质疏松椎体压缩性骨折（osteoporotic vertebral compression fractures， OVCF）患者术后再骨折的危险因素，建立风险预警模型并进行验证。方法选取2020年1月至2021年6月于南昌市洪都中医院180例行手术治疗的OVCF患者，依据患者是否发生再骨折将其分为再骨折组和未再骨折组，对相关因素进行logistic回归分析，构建列线图风险模型并进行验证。结果 180例行手术治疗的OVCF患者中，术后再骨折的发生率为22.78%。因素分析结果显示，年龄 ≥ 60岁、骨水泥渗漏、术后低骨密度、高骨水泥注射率和术后后凸Coob角度是OVCF术后再骨折的独立危险因素（P < 0.05），术后长期抗骨质疏松治疗、高BMI是独立保护因素（P < 0.05）。Hosmer-Lemeshow 拟合优度检验结果显示，ROC曲线下面积为0.979（95%CI：0.957 ~ 1.000， P < 0.001），灵敏度为92.70%，特异度为96.40%，最大约登指数为0.891，模型校正曲线总体趋势接近理想曲线。决策曲线分析结果显示为表现为正的净效益。结论 OVCF患者术后再骨折的发生受多重因素共同影响，根据危险因素建立的风险预警模型具有较好的预测效能。

关键词: 骨质疏松椎体压缩性骨折, 手术, 再骨折, 风险预警模型

Abstract:

Objective To explore the risk factors of postoperative re-fracture in patients with osteoporotic vertebral compressibility fracture （OVCF）， and toestablish a risk early warning model and verify it. Methods One hundred and eighty OVCF patients who underwent surgical treatment in nanchang hongdu traditional chinese medicine hospital from January 2020 to June 2021 were selected and divided into a re-fracture group and a nonre-fracture group. Logistic regression analysis was performed， and a line chart risk model was constructed and validated. Results Among 180 OVCF patients who underwent surgical treatment， the incidence of postoperative fractures was 22.78%. Factor analysis showed that age ≥ 60 years old， bone cement leakage， postoperative low bone mineral density， high bone cement injection rate and postoperative kyphosis Coob angle were independent risk factors for re-fracture after OVCF （P < 0.05）. Long-term anti-osteoporosis treatment and high BMI were independent protective factors （P < 0.05）.Hosmer-Lemeshow Test showed that the area under the ROC curve of 0.979 （95% CI： 0.957 ~ 1.000， P < 0.001）， the sensitivity of 92.70%， the specificity of 96.40%， and the maximum Jordan index of 0.891， the overall trend of the model correction curve was close to the ideal curve. The decision curve analysis showed a positive net benefit. Conclusion The occurrence of postoperative re-fracture in OVCF patients is influenced by multiple factors， and the risk warning model established based on risk factors has good predictive performance.

Key words: osteoporosis vertebral compressibility fracture, surgery, re-fracture, risk warning model

中图分类号:

R687.3

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图/表 7

表1

表2

表3

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因素	再骨折组（n = 41）	未再骨折组（n = 139）	χ²/t值	P值
性别
男	14（34.15）	78（56.12）	6.115	0.013
女	27（65.85）	61（43.88）
年龄
≥ 60岁	31（75.61）	56（40.29）	15.818	< 0.001
< 60岁	10（24.39）	83（59.71）
脊柱矢状面失衡
是	28（68.29）	64（46.04）	6.273	0.012
否	13（31.71）	75（53.96）
骨折类型
非楔形	18（43.90）	72（51.80）	0.790	0.374
楔形	23（56.10）	67（48.20）
手术方式
PKP	22（53.66）	55（39.57）	3.741	0.053
PVP	19（46.34）	94（67.63）
术后卧床时间
≥ 7 d	28（68.29）	59（42.45）	8.470	0.004
< 7 d	13（31.71）	80（57.55）
术后长期抗骨质疏松治疗
有	21（51.22）	103（74.10）	7.734	0.005
无	20（48.78）	36（25.90）
初始骨折椎体数量
> 1个	33（80.49）	77（55.40）	8.388	0.004
1个	8（19.51）	62（44.60）
骨水泥渗漏
是	12（29.27）	10（7.19）	14.380	< 0.001
否	29（70.73）	129（92.81）
术后功能锻炼开始时间
≥ 7 d	26（63.41）	57（41.01）	6.394	0.011
< 7 d	15（36.59）	82（58.99）
BMI（x ± s，kg/m²）	21.16 ± 2.58	23.16 ± 2.40	4.609	< 0.001
术后骨密度（x ± s，SD）	-3.32 ± 0.41	-2.91 ± 0.38	5.962	< 0.001
骨水泥注入量（x ± s，mL）	5.53 ± 1.28	5.24 ± 1.15	1.382	0.167
骨水泥注射率（x ± s，%）	40.43 ± 2.26	37.56 ± 2.55	6.491	< 0.001
椎体高度恢复率（x ± s，%）	35.20 ± 2.13	35.89 ± 2.67	1.517	0.131
术后后凸Coob角度（x ± s，°）	13.34 ± 2.80	11.03 ± 2.21	5.518	< 0.001
术后VAS评分（x ± s，分）	3.75 ± 0.83	3.43 ± 1.10	1.722	0.087
术后ODI（x ± s，分）	18.05 ± 1.12	17.77 ± 1.36	1.203	0.231

变量	赋值
性别	男=1，女=2
年龄	≥ 60岁=1，< 60岁=0
术后卧床时间、术后功能锻炼开始时间	≥ 7 d =1，< 7 d =0
初始骨折椎体数量	> 1个=1，1个=0
BMI、术后骨密度、骨水泥注射率、术后后凸Coob角度	具体数值
术后长期抗骨质疏松治疗	有=1，无=0
脊柱矢状面失衡、骨水泥渗漏、术后是否发生再骨折	是=1，否=0

变量	β	SE	Wald值	P值	OR值	95%CI
变量	β	SE	Wald值	P值	OR值	下限	上限
年龄	1.932	0.938	4.245	0.039	6.902	1.099	43.361
术后抗骨质疏松治疗	-2.568	0.965	7.077	0.008	0.077	0.012	0.509
骨水泥渗漏	2.153	1.029	4.378	0.036	8.610	1.146	64.694
高BMI	-0.779	0.236	10.897	0.001	0.459	0.289	0.729
低骨密度	4.516	1.251	13.025	0.000	91.496	7.874	1 063.148
高骨水泥注射率	0.608	0.188	10.445	0.001	1.837	1.270	2.657
术后后凸Coob角度	0.724	0.240	9.094	0.003	2.062	1.288	3.300

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