儋州农村地区老年人群骨质疏松症的患病率及其危险因素分析

目的了解儋州农村地区老年人群骨质疏松症（OP）的患病率,并分析其相关危险因素,为有效预防和干预提供依据。方法采用美国GE公司生产的Lunar Prodigy Advance PA＋300164型双能X线骨密度仪测量儋州农村地区老年人群的右侧跟骨骨密度。通过对受试者进行调查问卷,记录其一般资料及骨质疏松症相关因素等。单因素Logistic分析,有统计学意义的因素（P〈0.05）进一步行二分类非条件Logistic回归分析,计算OR值及其95%置信区间（95%CI）。应用受试者工作特征（ROC）曲线评价Logistic回归模型的效果。结果在2186名调查对象中,OP总患病率为31.6%（691/2...

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Published in中国骨质疏松杂志 Vol. 23; no. 6; pp. 812 - 817
Main Author 张恒林 谢文凯 羊才丰 蒋家正
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 海南西部中心医院骨科,海南儋州,571799 2017
Subjects
儋州
农村地区
危险因素
老年人群
骨质疏松症
老年人群
Osteoporosis
Danzhou
Elderly population
危险因素
Rural areas
农村地区
儋州
骨质疏松症
Risk factors
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Summary:目的了解儋州农村地区老年人群骨质疏松症（OP）的患病率,并分析其相关危险因素,为有效预防和干预提供依据。方法采用美国GE公司生产的Lunar Prodigy Advance PA＋300164型双能X线骨密度仪测量儋州农村地区老年人群的右侧跟骨骨密度。通过对受试者进行调查问卷,记录其一般资料及骨质疏松症相关因素等。单因素Logistic分析,有统计学意义的因素（P〈0.05）进一步行二分类非条件Logistic回归分析,计算OR值及其95%置信区间（95%CI）。应用受试者工作特征（ROC）曲线评价Logistic回归模型的效果。结果在2186名调查对象中,OP总患病率为31.6%（691/2186）,其中男性占21.4%（148/691）,女性占78.6%（543/691）。随着年龄的增长,男、女性骨质疏松症患病率均明显增加,差异有统计学意义（P〈0.05）。在男性,单因素及二分类非条件Logistic回归分析显示,年龄、饮酒次数、OP家族史、骨折次数是OP发生的独立危险因素（P〈0.05）,体质指数、饮用牛奶、每天锻炼时间、对骨质疏松症的认识程度可能是OP保护因素（P〈0.05）。在女性,单因素及二分类非条件Logistic回归分析显示,年龄、OP家族史、骨折次数、婚姻状况、绝经状态是OP发生的独立危险因素（P〈0.05）,体质指数、饮用牛奶、每天锻炼时间、对骨质疏松症的认识程度可能是OP保护因素（P〈0.05）。ROC曲线评价Logistic回归模型预测效果的曲线下面积（AUC）及95%CI为0.895（0.842~0.974）。结论儋州农村地区老年人群骨质疏松症的患病率较高,影响骨质疏松症的危险因素较多,需积极采取预防措施,以减少或延缓骨质疏松症的发生。
Bibliography:ZHANG Henglin , XIE Wenkai, YANG Caifeng, JIANG Jiazheng （Department of Orthopedics, Hainan West Central Hospital, Danzhou, Hainan 571799, China）
Objective To investigate the prevalence of osteoporosis OP） and analyze the related risk factors in elderly people living in rural areas of Danzhou,with the aim of providing basis for effective prevention and intervention. Methods The USA GE Lunar Prodigy Advance PA ＋ 300164 dual energy X-ray absorptiometry densitometer was used to measure the right calcaneus bone density in the elderly adults living in rural areas of Danzhou. A questionnaire was used to record the general data and related factors of osteoporosis. Statistically significant factors（P〈0. 05） in the univariate logistic regression analysis were further tested in two categories non-conditional logistic regression analysis to calculate the OR value and its 95% confidence interval（95% CI）.Receiver operating characteristic（ROC） curve was used to evaluate the effect of logistic regression model. Results Among
ISSN:1006-7108
DOI:10.3969/j.issn.1006-7108.2017.06.023