目的:探讨老年人骨质疏松骨折的影响因素并建立预测模型。方法:回顾性收集2021年1月1日至2021年12月31日河北医科大学第三医院收治的65岁以上骨折患者，以7：3的比例随机分为建模组和内部验证组，另外收集2022年1月1日至2022年3月31日河北医科大学第三医院收治的65岁以上骨折患者作为外部验证组，通过病案查询获取资料。采用多因素logistic回归分析筛选骨质疏松骨折的影响因素，在建模人群中构建骨质疏松骨折临床预测模型，分别进行整体、内部和外部验证，对模型的区分度、校准度和临床有效性进行评价，并绘制相应列线图。结果:共有2 512例骨折患者符合纳入排除标准，年龄（75.2±7.7）岁，男936例（37.3%），女1 576例（62.7%），分为建模组（n=1 751）和内部验证组（n=761）。外部验证组共纳入599例骨折患者。根据多因素logistic回归分析，女性（OR=1.944，95% CI：1.569，2.409）、75岁以上人群（75~84岁，OR=2.150，95% CI：1.718，2.714；85~94岁，OR=4.285，95% CI：2.936，6.198）、BMI<18.5 kg/m2（OR=1.885，95% CI：1.180，3.087）、高血压（OR=1.441，95% CI：1.168，1.779）、低蛋白血症（OR=2.484，95% CI：1.987，3.113）是骨质疏松骨折的独立危险因素，将其纳入到预测模型中并进行评价。模型的AUC值为0.734（95% CI：0.711，0.757），在内部验证组和外部验证组分别为0.717（95% CI：0.681，0.734）和0.717（95% CI：0.656，0.759）。整体、内部及外部验证的校准图均显示模型具有良好的校准度，且H-L检验结果P值均>0.05。DCA曲线提示，阈概率在0.3~0.8时，模型的临床有效性最佳。结论:女性、75岁以上、BMI<18.5 kg/m2、患有高血压和低蛋白血症人群易发生骨质疏松骨折，依据本研究建立的临床预测模型可以较好的预测骨质疏松骨折的发病风险。

骨质疏松;骨折;临床预测模型;列线图

050051　石家庄，河北省骨科研究所，河北省骨科生物力学重点实验室，河北医科大学第三医院创伤急救中心;河北医科大学第三医院统计室

[1]王燕;李文静;吕红芝;李晶;王娟;任川;张英泽-.骨质疏松骨折临床预测模型的建立与评价)[J].中华老年骨科与康复电子杂志,2022(06):350-360

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