本报讯　英国Crabtree等报告，在识别髋部骨折高危妇女方面，髋部强度分析（HSA）能够增加预测髋部骨折的准确度，HSA可以成为双能X线吸收法（DXA）测量骨密度的有益补充。

    Crabtree等应用互动式计算机程序进行HSA，并测量髋轴长度（HAL），以确定HSA能否识别髋部骨折高危老年妇女及在预测髋部骨折方面是否优于采用DXA法进行的髋部BMD测量。

    患者为来自英国剑桥和芬兰库奥皮奥中心60岁以上的髋部骨折妇女，在出院时（术后4周以内）接受对侧髋部骨密度测量。采用Lunar DPX－L扫描仪，扫描范围包括髋臼内侧缘，以测量HAL。对照组病人来自参加欧洲脊椎骨质疏松研究（EVOS）及欧洲前瞻性骨质疏松研究（EPOS）的9个中心，以及剑桥和曼彻斯特中心。影像学数据由一位操作者进行再分析，获得HSA、标准BMD[主要是总股骨颈BMD（FN－BMD）]及HAL。计算理想化跌倒时作用于股骨颈的压缩应力（Cstress）。

    该研究共纳入68例髋部骨折妇女及800例对照者，对照组中232例由于髋臼对侧的骨盆内侧缘显示不清，无有效HAL测量值。在以FN－BMD作为髋部骨折唯一预测因素的模型中，加入以下变量：年龄、体质指数（BMI）、HAL及Cstress。每加入1个变量，χ2值均显著增高（P< 0.001）。从模型中去掉FN－BMD后，χ2值无显著减低。所有这些变量在Logistic模型中均有显著统计学效应（P< 0.001），而将FN－BMD重新加入模型中后，未产生显著统计学效应（P=0.09）。在这个四变量模型中，HAL尽管有显著效应，但会降低预测指标Cstress的显著性，因此，从预测指标中去掉HAL并不显著降低其他3个变量预测髋部骨折的能力，ROC曲线下面积仅稍有降低，从0.888仅降至0.875（P > 0.1）。（Osteoporos Int 2002，13 ∶48）

    研究者将HAL测量无效的232例对照者加入分析发现，FN－BMD单个预测因素的ROC曲线下面积从0.824升至0.827，而Cstress－年龄－BMI预测模型的ROC曲线下面积仍为0.875（P< 0.001）。Cstress＋年龄＋BMI预测模型的特异性为80％，敏感性为81％；而单独使用FN－BMD的敏感性为66％。FN－BMD＋年龄＋BMI的预测力能接近Cstress＋年龄＋BMI的预测能力。

    研究者认为，BMD结合年龄、简单的人体测量学及髋部几何结构数据，能够有效识别髋部骨折高危妇女，HSA可以成为DXA骨密度测量的有益补充。