原发性骨质疏松筛查工具（POST）在中国人群中的性能验证：一项横断面研究

　　本研究针对现有骨质疏松筛查工具在亚洲人群中的性能局限，开发并验证了基于年龄、性别和体重的原发性骨质疏松筛查工具（POST）。通过2861例中国成年人的回顾性分析，发现POST在曲线下面积（AUC）、重分类改善指标（NRI/IDI）及敏感性方面均优于亚洲骨质疏松自我筛查工具（OSTA），尤其在65岁以上亚组中表现突出。该工具为资源有限地区提供了简便、高效的初筛方案，对早期干预骨质疏松性骨折具有重要意义。

　　

随着人口老龄化加剧，骨质疏松已成为全球性的公共卫生问题，其特征是骨密度（Bone Mineral Density, BMD）降低和骨折风险增加。在中国，50岁以上人群骨质疏松患病率超过30%，每年因骨质疏松性骨折导致的医疗负担和社会成本持续攀升。尽管现有多种筛查工具（如OSTA、FRAX等），但其在亚洲人群中的准确性存在差异，且部分工具需要复杂临床参数，限制了在基层医疗中的应用。

为解决这一问题，Tang等人基于美国国家健康与营养调查（NHANES）数据开发了仅需年龄、性别和体重三个参数的原发性骨质疏松筛查工具（Primary Osteoporosis Screening Tool, POST），并在小规模中国人群中初步验证。为进一步评估POST在中国人群中的普适性，研究团队开展了一项大规模横断面研究，成果发表于《European Journal of Medical Research》。

研究主要采用回顾性横断面设计，纳入重庆医科大学大学城医院2861例50岁以上接受双能X线吸收测定法（Dual-energy X-ray Absorptiometry, DXA）检测的患者。通过计算POST和OSTA评分，并与DXA测定的股骨颈或腰椎骨密度T值≤-2.5标准作为骨质疏松诊断金标准对比，采用受试者工作特征曲线（ROC）、净重分类改善指数（Net Reclassification Improvement, NRI）和综合判别改善指数（Integrated Discrimination Improvement, IDI）等统计方法评估工具性能。

研究结果

基线特征

纳入患者平均年龄65.67±9.81岁，女性占比78.43%。骨质疏松组患者体重、体重指数（BMI）显著较低，OSTA评分更低而POST评分更高（均p<0.001）。

相关性分析

POST评分与股骨颈BMD（R=-0.45）和腰椎BMD（R=-0.45）均呈显著负相关（p<0.001），与OSTA相比表现出更一致的关联趋势。

筛查性能

POST的AUC为0.737（95%CI 0.719-0.755），显著高于OSTA的0.718（p=0.001）。NRI（0.1568）和IDI（0.0226）均显示POST对风险分层能力更优（p<0.001）。POST以≥7分为阈值时敏感性达98.53%，但特异性仅为8.53%；OSTA以≤-1为阈值时特异性为62.95%，但敏感性仅70.19%。

亚组分析

在65岁以上人群中POST的优越性尤为突出（AUC=0.756 vs. OSTA=0.708, p<0.001），IDI和NRI改善显著（均p<0.001）。女性群体中IDI亦显示POST更优（p=0.002），但经多重校正后性别差异未达显著性。

敏感性分析

排除低体重（BMI<18.5 kg/m²）患者后，POST仍保持显著优势（AUC=0.730 vs. 0.708, p<0.001），证实其稳定性。

结论与讨论

本研究证实POST在中国人群中具有优于OSTA的骨质疏松筛查效能，尤其适用于老年群体。其仅需年龄、性别、体重三个参数的特点极大提升了基层医疗场景的适用性。高敏感性特征使其适合作为初筛工具，最大限度减少漏诊，但低特异性可能导致DXA检查需求增加，未来需结合卫生经济学研究优化阈值策略。

研究的局限性包括单中心回顾性设计、性别分布不均（男性仅占21.57%）以及未纳入生活方式、营养状态等潜在混杂因素。未来需通过多中心前瞻性研究验证POST在不同人群中的普适性，并探索与人工智能、影像组学等技术的整合应用前景。

意义

POST为骨质疏松的早期筛查提供了简单、高效的解决方案，尤其适用于资源有限的基层医疗机构，对降低骨质疏松性骨折的疾病负担具有重要临床意义。