查看更多>>摘要:目的 探讨骨质疏松性椎体压缩骨折(osteoporotic vertebral compression fractures,OVCFs)患者发生Kümmell病(Kümmell's disease)的风险预测指标.方法 采用1∶1频数匹配的病例对照研究设计,选取2021年1月至2023年6月在柳州市工人医院脊柱外科就诊并发或不并发Kümmell病的OVCFs患者为研究对象,纳入Kümmell病组和非Kümmell病组.详细收集患者的人口学资料、合并症及血清学指标,比较两组患者的基线特征.通过单因素分析筛选与目标变量明显相关的预测变量,并构建相关性热图评估目标变量与预测变量间的共线性,采用lasso回归模型进一步筛选潜在的预测指标,采用二分类logistic回归模型确定Kümmell病的风险预测指标.结果 单因素分析筛选出与Kümmell病明显相关的预测变量包括年龄、骨密度、后凸Cobb角、双节段及以上椎体骨折等.Lasso回归分析确定了系数非零的关键预测指标包括年龄、骨密度、后凸Cobb角、双节段及以上椎体骨折、血小板计数(platelet count,PLT)、天冬氨酸转氨酶/谷氨酸转氨酶比值(aspartate aminotransferase/alanine aminotransferase,AST/ALT)、白蛋白(albumin,Alb)、白蛋白/球蛋白比值(albumin/glob-ulin ratio,Alb/Glb)、碱性磷酸酶(Alkaline phosphatase,ALP)、血清尿素(serum urea,UREA)、血清尿酸(serum uric acid,SUA)、纤维结合蛋白(fibrinogen,Fn)、血糖(blood glucose,BG)及 C反应蛋白(C-reactive protein,CRP).相关性分析显示ALT与AST/ALT有较高的相关性(r=0.750),PLT与Alb表现出较低相关性(r=-0.110).Logistic回归分析显示存在双节段及以上椎体骨折[OR=2.078,95%CI(1.072,4.025),P=0.030]、后凸 Cobb角增大[OR=1.033,95%CI(1.008,1.058),P=0.009]、ALP 水平升高[OR=1.013,95%CI(1.004,1.023),P=0.006]、SUA 水平升高[OR=1.004,95%CI(1.000,1.007),P=0.043]、Fn水平降低[OR=0.996,95%CI(0.992,0.999),P=0.008]是OVCFs患者发生Kümmell病的预测指标.结论 双节段及以上椎体骨折、后凸Cobb角增大、ALP和SUA水平升高、Fn水平降低,可作为OVCFs患者是否发展为Kümmell病的预警指标,监测这些指标对早期发现和干预有一定的作用.