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关键点

问题在椎体骨折评估(VFA)中确定的椎体骨折情况下，FRAX预测的骨折概率有多准确？可以通过简单的乘数来改进吗？

结果在这项对超过名个体进行的预后研究中，FRAX在没有VFA确诊骨折的亚组中得到了很好的校准，但在未使用VFA结果或未使用VFA结果时，显着低估了VFA确诊骨折患者的主要骨质疏松性骨折(MOF)和髋部骨折风险。使用目前的方法，仅允许单一的先前骨折。使用MOF和髋部骨折的乘数恢复了校准。

意义这项研究的结果表明，简单的乘数可以恢复VFA识别骨折个体的FRAX校准，并显着提高观察到的骨折风险与预测的骨折风险之间的一致性。

整个队列的名个体被随机分配到开发队列(n=)或验证队列(n=)（表1）。发育队列由名女性(93.6%)和名男性(6.4%)组成，平均(SD)年龄为75.7(6.8)岁，平均(SD)股骨颈T评分为-2.1(0.7)。在这些患者中，名(27.3%)既往有临床骨折史。

验证队列由名女性(94.9%)和名男性(5.1%)组成，平均(SD)年龄为75.5(6.9)岁，平均(SD)股骨颈T评分为-2.0(0.7)。在这些患者中，名（28.3%）既往有临床骨折史。

在纳入VFA结果之前，开发队列（MOF：17.0%[8.2%]；髋部骨折：5.9%[5.9%]）和验证队列（MOF）之间的平均（SD）10年FRAX骨折概率相似：16.9%[8.4%]；髋部骨折：5.8%[6.1%]）。

开发队列中有名个体(16.4%)和验证队列中有名个体(16.1%)呈阳性VFA结果。两个队列之间的基线特征是平衡的，除了验证队列中女性比例略高（94.9%vs93.6%；P?=.）（表1）。

两个队列的平均（SD）观察时间为3.8（2.3）年，最长观察时间为7.5年（补充1中的表）。开发队列中有名个体（7.6%）发生MOF事件，其中例骨折（2.8%）涉及髋部，验证队列中有名个体（8.4%）发生MOF事件，其中例骨折（3.0%）涉及髋部。时髦的。

根据VFA状态的MOF和髋部骨折的CIF遵循近线性曲线（图1）。对于既往没有临床骨折但VFA结果呈阳性的开发队列中的患者，无VFA信息时10年FRAX预测MOF概率为16.3%（95%CI，15.7%-16.8%），无VFA信息时10年MOF概率为23.4%（95%CI）。CI，22.7%-24.1%），含VFA信息；观察到的10年CIF为26.9%（95%CI，26.0%-27.8%），对于没有既往临床骨折的个体，MOF的重新校准乘数为1.15（95%CI，0.87-1.43）（图2）A）。

对于既往有临床骨折且VFA结果呈阳性的开发队列中的患者，自研究以来，无论有无VFA信息，FRAX预测的10年MOF概率均为25.0%（95%CI，24.2%-25.7%）。VFA检测到的第二次断裂不会改变FRAX输出。观察到的10年MOF概率为38.1%（95%CI，37.0%-39.1%），对于既往有临床骨折的个体，MOF的重新校准乘数为1.53（95%CI，1.10-1.96）。

对于既往没有临床骨折但VFA结果呈阳性的患者，10年FRAX预测髋部骨折概率为6.3%（95%CI，5.8%-6.7%），无VFA信息时为8.5%（95%CI，7.9%-9.1%）的VFA信息，观察到的10年CIF为11.2%（95%CI，10.3%-12.1%），导致髋部骨折的重新校准乘数为1.31（95%CI，0.75-1.87）。

以前没有临床骨折的个体（图2B）。对于既往有临床骨折且VFA结果呈阳性的患者，无论有无VFA信息，FRAX预测的10年髋部骨折概率均为9.3%（95%CI，8.7%-10.0%）。观察到的10年髋部骨折概率为16.4%（95%CI，15.4%-17.4%），对于既往有临床骨折的个体，髋部骨折的重新校准乘数为1.76（95%CI，1.17-2.35）。

排除既往椎体骨折诊断的患者（开发队列中人；验证队列中82人）后，开发队列中仍有名VFA结果呈阳性的个体（86.2%），名VFA结果呈阳性的个体（87.0%）VFA结果保留在验证队列中。

在此敏感性分析中，这些个体的重新校准乘数相似：MOF为1.15(95%CI,0.87-1.43)，对于没有既往临床骨折的个体，髋部骨折为1.31(95%CI,0.75-1.87)，为1.46(95%CI)。对于既往有骨折（椎骨骨折除外）的个体，MOF的CI，0.94-1.98）和髋部骨折的1.70（95%CI，1.04-2.36）。

当将重新校准乘数应用于验证队列中FRAX预测的MOF和髋部骨折概率时，观察到的校准比分别为0.96(95%CI,0.76-1.16)和0.90(95%CI,0.58-1.22)。图3）。

对于VFA结果为阴性的个体，事件MOF预测（开发队列中为0.；验证队列中为0.）和髋部骨折预测（开发队列中为0.；验证队列中为0.）的Brier分数较低（表2））。

在VFA结果呈阳性的验证队列中，添加VFA数据后，Brier评分下降（改善），MOF预测从0.降至0.，髋部骨折预测从0.降至0.。将重新校准乘数纳入预测后，Brier评分进一步降低（改善）（MOF预测为0.，髋部骨折预测为0.）。

这项预后研究的结果证实，VFA检测到的椎骨骨折表明FRAX显着低估了骨折风险。对于先前未检测到VFA的临床骨折的个体来说，这一结果被夸大了，因为已经选择了先前的骨折选项，并且FRAX中未考虑阳性VFA结果。

在这些个体中，FRAX低估了MOF风险53%（重新校准乘数：1.53）和髋部骨折风险76%（重新校准乘数：1.76）。

尽管在没有既往临床骨折史的个体中不太明显，其中VFA结果呈阳性将促使选择先前的骨折方案，但FRAX仍然低估了这些个体的风险，可能是因为椎骨骨折比任何其他类型的骨折带来更高的后续骨折风险。断裂。37然而，简单的重新校准乘数可以恢复VFA结果呈阳性的个体的FRAX校准。

事实证明，FRAX在许多人群中都具有稳健性，并且仍然是骨折风险预测的最佳验证工具。目前FRAX中未考虑的其他因素与校准错误有关，包括新近骨折、2型糖尿病、多发性硬化症、髋轴长度、暴露于高于平均剂量的糖皮质激素、腰椎BMD不一致、多次跌倒、骨小梁评分和慢性肾病，并导致了FRAX下一次迭代的规划。

将VFA结果整合为独立于先前临床骨折的FRAX输入可能是FRAX未来更新的考虑因素。同时，这可以通过FRAXplus网站提供的不断增长的翻译后调整列表来解决。

这项研究的优势包括使用马尼托巴BMD登记处，该登记处包含全球最大的VFA数据集之一，代表常规临床实践的队列。此外，VFA解读是由一小群经验丰富的DXA扫描和VFA结果解读者进行的，所有这些解读者均已获得国际临床密度测定学会的认证。该研究还使用了严格的骨折定义，这些定义已经过X射线检查的验证。29

该研究有几个局限性。重新校准乘数具有较宽的置信区间，反映了一定程度的不精确性，这种不精确性会因具有相关骨折结果的更大的VFA队列而减弱，但相关研究尚未发表。

尽管从当前队列中得出的重新校准乘数经过了内部验证，但尚未经过外部验证。这些发现与之前对名75至80岁女性进行的一项研究报告相似，该研究发现，VFA确定的椎体骨折会使随后发生MOF的风险增加约20%至40%，髋部骨折的风险增加约50%至50%。70%，提供一定程度的外部验证。

雷克雅未克研究骨折登记册提供了进一步的外部验证，该登记册发现，对于有2、3和4次或更多次骨折史的个体，基于FRAX的骨折概率需要增加大约10%、20%和30%。骨折，分别。38这些数字低于本研究中的数字，可能是因为椎骨骨折比其他骨折带来更高的后续骨折风险。

尽管该队列包括年龄范围较大的男性和女性，但VFA标准将该队列限制在特定参数范围内，因此主要由老年女性组成，反映了通常转诊进行DXA扫描的临床人群。结果可能无法推广到队列中代表性不足的男性或其他亚群体。

本研究中VFA确定的椎骨骨折发生率在其他研究报告的范围内，该范围根据接受VFA的队列的风险状况而有很大差异。

平均随访时间为3.8年，最长随访时间为7.5年。因此，观察到的10年骨折风险被推断为7.5年以上。虽然更长的随访时间会增加估计观察到的10年骨折风险的有效性，但线性外推法通过MOF和髋部骨折CIF曲线的线性得到了证明，并且之前证明了观察到的骨折风险与FRAX预测的10年骨折风险之间存在线性一致性。

这项研究没有发现年龄或性别的影响，但考虑到临床队列中男性和70岁以下个体的比例很小，检测这种差异的能力可能不足。

在这项针对接受VFA的个体的预后研究中，FRAX低估了VFA确定的椎体骨折患者的骨折风险，即使计算中包括了先前的骨折。简单的重新校准乘数即可获得积极的VFA结果，从而能够显着提高观察到的骨折风险与预测的骨折风险之间的一致性。

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