Additional aspects of the prediction of postmenopausal osteoporosis


Cite item

Abstract

The aim of the present work is to optimize the system prediction of osteoporosis in postmenopausal women. In the present study included 224 postmenopausal women aged up to 65 years, which examined the role of a low intake of calcium and vitamin D deficiency in the prediction of postmenopausal osteoporosis. When assessing the prognostic role of these factors method was used binary logistic regression. The area under the ROC-curve (AUC) was for the level of calcium intake - 0.781 (0.648; 0.913) for the concentration of vitamin D in serum - 0.730 (0.618; 0.843). Comprehensive assessment of studied predictors will increase the predictive value of existing models that determine the probability of occurrence of postmenopausal osteoporosis and optimize the prevention of bone loss in women.

Full Text

Распространенность остеопороза, несмотря на существующие диагностические системы и модели, неуклонно продолжает расти [1, 2]. Прогнозирование остеопороза сопряжено со сложностью учета множества факторов, влияющих на уровень костной массы. Важной характеристикой данной патологии является низкий уровень минеральной плотности кости (МПК). Снижение МПК ассоциируется с увеличением частоты низкоэнергетических переломов [3]. Современная парадигма диагностики и прогнозирования остеопороза нацелена на оценку риска возникновения и профилактику именно переломов. Так, инструмент FRAXTM, рекомендованный Всемирной организацией здравоохранения, оценивает 10-летнюю вероятность возникновения переломов на основании нескольких факторов: возраста, пола, индекса массы тела, переломов в анамнезе, переломов шейки бедра у родителей, курения, злоупотребления алкоголем, приема глюкокортикоидов, наличия ревматоидного артрита и других заболеваний, приводящих к вторичному остеопорозу, а также уровня минеральной плотности шейки бедренной кости [4]. Наибольшим прогностическим весом обладает имеющийся перелом в анамнезе. При наличии данного фактора риск повторных переломов увеличивается в несколько раз [5]. В то же время при отсутствии переломов в анамнезе точность прогнозирования остеопоротических переломов у женщин постменопаузального периода снижается. Ряд публикаций продемонстрировал относительно невысокую чувствительность данной модели [6, 7]. Вероятная причина этого - отсутствие учета безусловно значимых факторов, таких как недостаточность кальция и витамина D, низкая физическая активность, а также некоторые другие региональные и популяционные особенности. С увеличением возраста в связи с изменением пищевого рациона и присоединением разных патологических состояний, снижающих абсорбцию в кишечнике, уровень поступления в организм кальция падает. Согласно проведенному исследованию у жительниц Московской области потребление кальция в постменопаузальном периоде составляет 904 мг/сут [8]. Наряду с уменьшением поступления в организм кальция обращает на себя внимание значительная распространенность недостаточности витамина D у женщин постменопаузального периода. Так, в США дефицит данного витамина отмечается у 75% лиц указанного возрастного периода, в Японии - 90%, в России - 74-83,2% [9, 10]. Заслуживает внимания то факт, что произошедший перелом является одним из ключевых предикторов не только возникновения повторных переломов, но и фактором, ассоциированным с более низким ответом на антиостеопоротическое лечение. В связи с этим у женщин постменопаузального периода прогнозирование и профилактические мероприятия должны быть направлены не только на предупреждение переломов, но и на определение и коррекцию остеопоротических изменений как таковых. Несмотря на то, что нередко при проведении остеоденситометрии у пациенток, перенесших перелом, показатели МПК находятся в пределах нормы, оценка минеральной плотности является одним из немногих объективных критериев в диагностике остеопороза и выявлении вероятности низкоэнергетических переломов. Исследование МПК методом рентгеновской остеоденситометрии у женщин до 65 лет показано при наличии факторов риска переломов, включенных в модель FRAXTM, в то же время изучение прогностического веса низкого потребления кальция и дефицита витамина D в сыворотке крови, несмотря на значимую роль в формировании остеопороза, не включены в указанную модель. В связи с этим необходимо рассмотреть возможность учета дополнительных факторов, влияющих на уровень МПК, при прогнозировании постменопаузального остеопороза у женщин до 65-летнего возраста. Цель исследования - оптимизировать систему прогнозирования остеопороза у женщин постменопаузального периода до 65-летнего возраста и стратификации пациенток для проведения рентгеновской остеоденситометрии на основании показателей уровня потребления кальция и концентрации витамина D в сыворотке крови. Материал и методы В представленное исследование были включены 224 женщины постменопаузального периода. Критериями включения явились: естественно наступившая менопауза, возраст до 65 лет, отсутствие остеопоротических переломов в анамнезе, согласие на проведение исследования. Критерии исключения: остеопоротические переломы (в том числе в анамнезе), заболевания и прием лекарственных препаратов, приводящих к формированию вторичного остеопороза, отказ от исследования. Дизайн научной работы включал несколько этапов. На I этапе всем обследованным для оценки МПК проводилась двухэнергетическая рентгеновская абсорбциометрия поясничных позвонков с использованием костного денситометра Lunar-DPX-NT (GE Healthcare). По результатам остеоденситометрии обследованные были разделены на две группы: лица с остеопорозом составили основную группу (n=42), без остеопороза - группу сравнения (n=182). На II этапе женщинам осуществлялась оценка факторов риска, не вошедших в модель FRAX™, - уровня потребления кальция и концентрации витамина D в сыворотке крови. Достаточное суточное потребление кальция соответствует 1500 мг/сут [11]. О дефиците витамина D свидетельствует концентрация 25(OH)D в сыворотке крови менее 20 нг/мл [12]. На III этапе использовался метод бинарной логистической регрессии. Для статистической обработки данных применялась программа IBM SPSS Statistics 21. Для каждого фактора рассчитывался коэффициент регрессии. Качество сформированной модели оценивалось с помощью ROC-анализа. При проверке статистических гипотез уровень значимости принимался равным 0,05 (р=0,05). Результаты и обсуждение Обследуемые в обеих группах не имели статистически значимых отличий по возрасту и индексу массы тела. Средний возраст в основной группе составил 56,7±4,5, в контрольной - 58,2±4,0 года (р=0,06); индекс массы тела 30,0±5,8 и 28,9±4,8 соответственно (р=0,3). Средние значения Т-критерия в основной группе - 3,1±0,5, в группе сравнения -0,8±1,1 (р=0,001). Уровни потребления кальция в представленных группах статистически значимо различались. Средние показатели суточного поступления в организм кальция у женщин основной группы были ниже, составляя 1015,5±315,9; в группе сравнения - 1319,2±265,6 мг/сут (р=0,001). Также отмечались достоверные отличия концентраций витамина D в сыворотке крови. В основной группе средние значения 25(OH)D составили 18,4±4,5, в группе сравнения - 25,3±9,8 нг/мл (р=0,001). При использовании метода бинарной логистической регрессии были получены регрессионные коэффициенты (табл. 1). Согласно данным, приведенным в табл. 1, видно, что оба фактора имеют статистически значимый прогностический вес. При этом на основании статистики Вальда было определено, что предикторная роль уровня потребления кальция более значима (Wald=26,231), чем роль уровня витамина D, определенного в сыворотке крови (Wald=14,814). Важным критерием качества модели является значение площади под кривой (AUC, area under ROC-curve), которая в идеальном варианте соответствует 1 (единице). AUC оцениваемых факторов составили: 0,779 (0,690; 0,867) - для уровня потребления кальция и 0,723 (0,645; 0,800) - для концентрации витамина D в сыворотке крови (см. рисунок). Показатели площадей под ROC-кривыми свидетельствуют о высоком качестве сформированной регрессионной модели. В табл. 2 продемонстрированы значения чувствительности и специфичности прогностической модели в зависимости от порога классификации (порога отсечения). Увеличение показателя порога классификации снижает прогностическую чувствительность, но повышает специфичность. В результате оптимальный порог отсечения в созданной модели составляет 0,2 при чувствительности 73,8% и специфичности 75,8%. Представленная модель прогнозирования дает возможность с высокой достоверностью оценить вероятность возникновения постменопаузальных остеопоротических изменений. Таким образом, комплексная оценка уровня потребления кальция и концентрации витамина D в сыворотке крови у женщин позволит повысить прогностическую значимость существующих моделей, определяющих вероятность возникновения постменопаузального остеопороза. Указанные факторы могут применяться для стратификации пациенток при решении вопроса о проведении рентгеновской остеоденситометрии до 65-летнего возраста, а также использоваться при планировании программы профилактических антиостеопоротических мероприятий.
×

About the authors

I S Zakharov

Kemerovo State Medical Academy of the Ministry of Health of the Russian Federation

Email: isza@mail.ru
650056, Russian Federation, Kemerovo, ul. Voroshilova, d. 22a

G I Kolpinskiy

Kemerovo State Medical Academy of the Ministry of Health of the Russian Federation

650056, Russian Federation, Kemerovo, ul. Voroshilova, d. 22a

G A Ushakova

Kemerovo State Medical Academy of the Ministry of Health of the Russian Federation

650056, Russian Federation, Kemerovo, ul. Voroshilova, d. 22a

References

  1. Лесняк О.М. Аудит состояния проблемы остеопороза в Российской Федерации. Профилактическая медицина. 2011; 2: 7-10.
  2. Захаров И.С., Колпинский Г.И., Ушакова Г.А. и др. Распространенность остеопенического синдрома у женщин в постменопаузе. Медицина в Кузбассе. 2014; 13 (3): 32-6.
  3. Marshall D, Johnell O, Wedel H. Metaanalysis of how well measures of bone mineral density predict occurrence of osteoporotic fractures. Br Med J 1996; 312: 1254-9.
  4. Kanis J.A, Oden A, Johansson H et al. FRAXTM, a new tool for assessing fracture risk: clinical applications and intervention thresholds. Medicographia 2010; 32 (1): 33-40.
  5. University of Michigan Health System. Guidelines for Clinical Care: Osteoporosis: Prevention and Treatment. July, 2005.
  6. Никитинская О.А., Торопцова Н.В. Оценка риска переломов с использованием модели FRAX (ретроспективное десятилетнее исследование). Альманах клин. медицины. 2014; 32: 50-5.
  7. Tremollieres F.A, Pouilles J.M, Drewniak N et al. Fracture risk prediction using BMD and clinical risk factors in early postmenopausal women: sensitivity of the WHO FRAX tool. JBMR 2010; 25 (5): 1002-9.
  8. Марченкова Л.А., Древаль А.В., Добрицына М.А. Структура клинических факторов риска остеопороза и уровень потребления кальция с пищей в популяции женского населения Московской области. Лечащий врач. 2014; 5: 89-95.
  9. Каронова Т.Л., Гринева Е.Н., Никитина И.Л. и др. Распространенность дефицита витамина D в Северо-Западном регионе РФ среди жителей г. Санкт-Петербурга и г. Петрозаводска. Остеопороз и остеопатии. 2013; 3: 3-7.
  10. Mithal A. Treatment of vitamin D deficiency. Endocrine case management ICE/ENDO 2014. Meet - the - professor, Endocrine society 2014; p. 37-9.
  11. Остеопороз. Диагностика, профилактика и лечение. Клинические рекомендации. Под ред. О.М.Лесняк, Л.И.Беневоленской. М.: ГЭОТАР-Медиа, 2009.
  12. Institute of Medicine, Food and Nutrition Board. Dietary Reference Intakes for Calcium and Vitamin D. Washington, DC: National Academy Press, 2010.

Copyright (c) 2015 Zakharov I.S., Kolpinskiy G.I., Ushakova G.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

This website uses cookies

You consent to our cookies if you continue to use our website.

About Cookies