田 鹏，蔡盈盈，孙春丽，彭朝明

成都医学院第一附属医院（成都610500）

据联合国2009年报道，60岁以上人口占世界人口总数的11%，预计到2050年将增加至25亿，占世界人口的22%［1］。有研究推断50岁以上的人群中，近50%女性和20%男性会发生至少一次骨折［2］。髋部骨折是老年人最常见的骨折，髋部骨折术后的病人常常出现慢性疼痛、功能障碍、依赖性增加，最终需安置疗养院，增加病死率［3］。骨质疏松症是一个众所周知的引起脆性骨折的危险因素［4］。骨质疏松症是骨微结构破坏，骨量减少，骨脆性增加的一种疾病，易诱发老年人骨折。衰弱是一种年龄相关的老年综合征，由于多系统受损易导致轻瘫及其它不良健康结局［5－8］，与骨质疏松症有着多种共同的危险因素，包括高龄、低体重、低运动量、肌肉减退、炎症、维生素D缺乏等［9－10］。尽管衰弱与骨质疏松症的关系尚不清楚，但既往研究表明它们之间可能存在联系［9－11］。因此，老年衰弱是否因骨质疏松而导致骨折？目前，衰弱的筛查工具众多，有单从躯体功能评价衰弱的Fried衰弱表型量表、心血管健康研究（CHS）指数，也有从生理、心理、社会、疾病等多维度评估衰弱的Tilburg衰弱量表（TFI）、Edmonton衰弱量表（Edmonton Frailty Scale，EFS）等。心血管健康研究（CHS）指数中［12］，Fried等将衰弱定义为5条标准，满足3条及以上诊断衰弱，包含：无意识的体重减低、无诱因的疲乏、步行速度缓慢、握力减弱及活动能力减少。然而骨折并没有包含其中，有些研究调查了衰弱与骨折的关系，但受衰弱筛查工具及骨折部位不同影响，衰弱与骨折的关系没有定论。本研究搜索社区老年人关于衰弱与骨折相关性的前瞻性队列研究，旨在系统评价衰弱能否作为社区老年人未来骨折的预测因子。

资料与方法

1 纳入与排除标准

1.1 研究类型：前瞻性队列研究

1.2 研究对象：≥60岁的社区衰弱老年人

1.3 结局指标：骨折

1.4 排除标准：当同样的队列重复发表时，选用参与人数最多的研究；排除随机对照试验、会议摘要、信件、评论或社论等；排除所有非中英文文献及重复发表的文献。

2 文献检索策略 计算机检索了Embase（OVID）、Pubmed、Cochrane Library、Wan Fang、CNKI和 VIP数据库关于社区老年人衰弱与骨折的前瞻性队列研究。搜索年限从2000年1月至2019年1月。搜索英文关键词为“Frailty”or“Frail＊”and“Fracture”or“Fractures”，中文检索词为“衰弱”、“虚弱”、“衰弱综合征”、“骨折”。

3 数据提取及质量评价 两位研究者背靠背进行数据提取及质量评价，然后核对资料，如遇分歧，讨论解决或再寻求第三人帮助。数据提取包括作者、发表年份、研究国家、样本大小、男女人数、年龄、衰弱量表、结局指标、随访时间。前瞻性队列研究质量评价采用纽卡斯尔－渥太华量表（The Newcastle－Ottawa Scale，NOS）。

4 统计学方法 采用Stata 12.0统计学软件进行 Meta分析，采用比值比（OR）、风险比（RR）、危险比（HR）值及95%可信区间（CI）为效应分析统计量。异质性分析，以α＞0.10，I2＜50%采用固定效应模型，否则选择随机效应模型。采用漏斗图检验纳入文献是否存在发表偏倚。

结 果

1 文献筛选流程及结果 本研究共纳入1782篇文献，剔重后获得1252篇文献，通过阅读文题及摘要排除不相关文献、综述、个案报道后还有614篇，通过阅读全文排除数据格式不符、病例对照、相同的队列研究、不能获取全文及横断面研究的607篇，最终纳入文献 7 篇［13－19］。6 篇［13－15，17－19］文 献 报 道 了 OR 值，3篇［14，16，19］报道了 HR 值，0篇报道了 RR 值（图1）。

2 纳入文献基本特征及文献质量评价 纳入7篇［13－19］文献，共97640例社区老年患者，基本特征见表1。3篇［14，18－19］来自美国，1篇［13］来自荷兰，1 篇［15］来自意大利，1篇［16］来自加拿大，还有1篇［17］多中心研究。2篇［17－18］文献样本量较大，均大于40000例，最小样本量为 749例［15］。4 篇［16－19］文献只纳入了 女 性 患者，1篇［14］文献只纳入男性患者。4 篇［14，17－19］文献使用心血管健康研究（CHS）指数，1篇［13］文献纳入LASA 衰弱量表，1篇［15］使用 CSBA 指数，1篇［16］使用衰弱指数（FI）。纳入文献中4篇［13，15－17］提及所有骨折，2篇［18－19］提及 髋 部 骨折，1 篇［14］结 局 指 标 为 非 脊 椎 骨折。文献质量评价见表2。

3 衰弱是骨折的预测指标

3.1 用 OR 进行合并：有6项［13－15，17－19］研究报道了衰弱与骨折的OR值，异质性较高（I2＝79.5%，P＝0.000），用随机效应模型合并后，衰弱增加骨折的风险［OR＝1.722，95%CI（1.222～2.426），P＝0.002］（图2），有3项［14，18－19］报道了衰弱前期与骨折的 OR 值，异质性较小（I2＝39%，P＝0.194），固定效应模型合并后，衰弱前期不能增加社区老年人骨折的风险［OR＝1.178，95%CI（0.972～1.429），P＝0.094］（图3）。

3.2 用 HR 进行合并：有2项［14，19］研究报道了衰弱与骨折的HR值，异质性较高（I2＝64%，P＝0.095），随机效应模型合并后，衰弱增加骨折的风险［OR＝1.529，95%CI（0.837～2.221），P＝0.000］（图4），2项［14，19］研究报道了衰弱前期与骨折的 HR值，异质性较小（I2＝41.9%，P＝0.19），固定效应模型合并后，衰弱前期增加社区老年人骨折的风险［OR＝1.063，95%CI（0.789～1.338），P＝0.000］（图5）。

4 漏斗图发表偏倚 因纳入文献不足10篇，故不汇制漏斗图。

图1 文献筛选流程图

表1 纳入文献特征

表2 纳入研究质量评价

图2 衰弱与骨折的OR值

讨 论

随着全球人口老龄化的加剧，老年衰弱成为日趋严重的公共卫生问题。一项系统评价［20］指出全球衰弱的总体患病率为9.9%。本文作者既往研究表明中国老年社区衰弱患病率12.8%［21］。衰弱是一种临床综合征，导致相关的生理、心理和社会功能下降［22－23］。衰弱没有统一的筛查量表，社区经常使用方便易操作的心血管健康研究（CHS）指数进行衰弱的筛查。本研究纳 入 的文献中，4 篇［14，17－19］使用了心血管健 康 研 究（CHS）指数量表。不同筛查量表筛查衰弱的敏感度不同，导致衰弱患病率不同，但既往的研究发现这些量表在预测死亡等不良健康结局时作用相当［24］。故本研究纳入文献无论使用何种衰弱筛查工具均进行合并。

在美国、欧洲及澳大利亚等国家，每年约有0.5%的人口发生骨质疏松性骨折。大多数骨折发生在老年，导致老年人口的生活质量下降。既往的病例对照研究或系统评价均表明在老年人群中发生骨折会增加死亡风险，而髋部或脊柱骨折患者的病死率明显高于普通人群［25］。骨折的风险评估中，年龄、性别、母亲髋部骨折、神经肌肉受损、认知功能障碍、体重过轻及吸烟均会增加骨折风险［26］。衰弱与骨折有相似的危险因素。

既往的系统评价［27］报道过衰弱与骨折的关系，但并未搜索中文数据库，且数据库检索时间仅至2015年8月，本研究检索包括中文数据库CNKI、万方、VIP，数据库检索时间截止2019年1月。

图3 衰弱前期与骨折的OR值

图4 衰弱与骨折的HR值

图5 衰弱前期与骨折的HR值

本研究共纳入7篇［13－19］文献，涉及97640例社区老年人。以 OR 指标的研究中，6 项［13－15，17－19］报道了 衰弱与骨折的关系，3项［14，18－19］报道了衰弱前期与骨折的关系。研究表明衰弱是社区老年人未来发生骨折的重要预测因子，但衰弱前期对骨折的预测仅有一定的倾向性，没有统计学意义。以HR指标的2项［14，19］研究表明衰弱及衰弱前期均能预测骨折，但因纳入研究数仅为2项，且纳入Ensrud［14］的文献质量评分仅为5分，推广需谨慎。1项［16］研究使用衰弱指数（FI）来描述衰弱，并根据衰弱的等级预测骨折风险，因数据为等级资料不能与其它研究进行合并，但该研究表明衰弱程度与骨折风险显著相关。

虽然本研究的检索策略全面，广泛搜索中英文数据库，但仍存在一定的局限性：纳入的文献没有使用统一的衰弱工具，这可能是一部分异质性来源；合并分析时异质性较大，但因纳入文献数量少，未对性别、年龄及地域等进行亚组分析；没有进行手工检索，没有搜索会议、灰色文献等，可能漏掉部分文献。

综上，与既往系统评价结论一致，本研究最终发现衰弱是社区老年人未来骨折的预测因子，衰弱前期与未来骨折关系，以OR和HR为指标的研究分别得出不同的结论，分析原因可能与纳入文献骨折发生部位、纳入人群及纳入人群性别不同（4篇文献仅有女性，1篇文献仅有男性）等有关，尚需更多大样本研究验证。