成都华西华科研究所分析QCT骨密度检测腰椎骨密度影响因素的多元线性 回归与R0C曲线分析

【摘要】目的分析腰椎骨密度与年龄、性别、身高、体质量、体质指数(BMI)、腰围、臀围、骨髓 脂肪比(FF%)及腹部脂肪含量的相关性，探讨影响腰椎骨密度的关键因素。方法2014年4月至 2015年4月南方医科大学第三附属医院72名研究对象纳人研究，于1. 5 T MR采用单体素点分辨波 谱法(PRESS)对腰3椎体（13)进行波谱采集，计算FF% ;同时行腰椎64排CT检查，用定量CT (QCT骨密度检测)分析软件计算L3骨密度（BMD)及相应层面腹部皮下脂肪（SAT)与内脏脂肪（VAT)。SPSS 19.0软件进行统计学分析。结果多元线性回归分析示年龄、骨髓FF%与BMD关系密切（P<

[4]       05)，性别、身高、体质量、BMI、腰围、臀围、SAT及VAT与BMD均无关(均P > 0• 05);年龄、FF%与 BMD呈负相关(r值分别为-0• 830、-0• 521 ,f<0.05) ;R0C曲线分析示年龄58. 5岁为最佳临界值, 其预测骨质疏松的敏感度为81. 8%、特异度为86.9% ;骨髓FF%为52. 8%为最佳临界值，其预测骨 质疏松的敏感度为90.9%,特异度为55. 7%。结论腰椎骨密度与性别、身高、体质量、BMI、腰围、臀 围、腹部皮下脂肪及内脏脂肪无明显相关性，与年龄、骨髓FF%呈明显负相关，其中年龄是关键影响 因素。

【关键词】骨质疏松；磁共振波谱学；体层摄影术

目的探讨腰椎骨密度（BMD）与年龄、性别、身高、体重、体重指数、腰围、臀围、骨髓和腹部脂肪的相关性，探讨影响骨密度的关键因素。方法随机抽取72例患者。所有受试者均用单体素法对第三个腰椎进行分光检查1。测定5TMR脂质组分（FF%）。同时进行定量CT检查，以获得L3和相应腹部皮下脂肪组织（SAT）和内脏脂肪组织（VAT）的骨密度。统计分析采用SPSS 19。结果多元线性回归显示，除年龄和FF%有显著性差异（P＜0.05）外，性别、身高、体重、BMI、腰围、臀围、SAT、VAT均无显著性差异（P＞0）。05）。年龄和FF%与BMD呈显著负相关（r＝-0.830，0.521，P＜0.05）。ROC曲线分析显示，预测骨质疏松症的敏感性和特异性分别为81.8%和86.9%，阈值为58.5岁，预测骨质疏松症的敏感性和特异性分别为90.9%和55.7%，阈值为52。8%用于FF%。结论腰椎骨密度与年龄、骨髓FF%呈显著负相关，与性别、身高、体重、BMI、腰围、臀围、SAT、VAT无显著相关性。年龄是关键因素。

骨质疏松症；磁共振波谱；体层摄影术

骨密度的准确测量是诊断骨质疏松的重要依 据。近年来，定量CT( quantitative CT，QCT骨密度测量体模软件系统测量法)以其独 特的优势，相对双能X线吸收测量仪（DXA)更能准 确反映骨密度的改变而受到关注。目前有关QCT

测量腰椎骨密度的影响因素尚不明确，本研究用 QCT测量腰椎骨密度，氢质子波谱（¹H-MRS)测量 腰椎骨髓脂肪比（FF%)，对腰椎骨密度与年龄、性 别、身高、体质量、体质指数（BMI)、腰围、臀围、骨髓 FF%、腹部皮下脂肪（subcutaneous adipose tissue, SAT)及内脏脂肪（visceral adipose tissue,VAT)进行 前瞻性多元线性回归分析，探讨影响腰椎骨密度的 关键因素。

对象与方法

^'、对象

2014年4月至2015年4月前瞻性研究南方医 科大学第三附属医院共72名健康志愿者或临床拟 诊骨质疏松患者。男33名、女39名，年龄21 ~ 74 (48 ±13)岁。纳人标准:男性或女性健康志愿者或 临床拟诊骨质疏松患者，年龄18 ~ 75岁。排除标 准:患者有代谢性疾病、使用糖皮质激素、肿瘤、腰椎 手术或骨折等病史;妊娠或短期计划妊娠女性。本 研究通过本院伦理委员会，患者知情同意。

二、方法

[5]       体质参数测量:测量每人身高、体质量，计算 BMI(kg/m²);测量腰围（腹部过脐平面周径）及臀 围（臀部向后最凸出平面周径）。

[6]       QCT测量腰椎BMD: Toshiba 64排螺旋CT, 按设定的腰椎QCT扫描方案进行螺旋扫描，床高65 cm,120 kV,150 mA, D-Fov 选 400(Large),将校准 体模置于患者腰下，尽量紧贴，扫描 范围选择L1 ~以。将CT容积数据传至QCT工作 站，通过三平面定位，选取L3椎体中心层面自动设 置兴趣区（R〇I),R〇I尽可能多地包括松骨质（图 1),并根据情况适时手动调节，得出L3椎体骨密度

值（mg/cm³ );同时用QCT分析软件中的tissue composition功能测量L3椎体相应层面的腹部皮下 脂肪（SAT)与内脏脂肪(VAT)的含量（图2)。按欧 洲体模骨密度标准分为骨质疏松（BMD <80 mg/ cm³)、骨量减少（BMD 80〜120 mg/cm³)及骨质正 常（BMD > 120 mg/cm³)三组。

[7]       W-MRS测量腰椎骨髓常规矢状面：T₂WI、 T,WI及横轴位T₂WI,采用单体素点分辨波谱法 (PRESS)对L3椎体进行波谱采集，扫描参数:重复 时间（TR)/回波时间（TE)2 000/42 ms;采集次数 (NSA)l;体素（_v〇xel)15 mm x 15 mm X 15 mm;频 谱带宽1 000 Hz;翻转角（flip angle)90。;脂肪/水抑 制成像，值设为 〇 ( no fat/water suppression)。采集 数据用后处理工作站软件（extended MR workspace) 进行测量分析。以1. 3 ppm波峰为甘油三酯峰，水 峰位于4. 67 ppm(图3，4),计算脂肪比（fat fraction， FF% ) = Area_lip/( Area_Iip + Area_H2〇)。

[8]       统计学方法:SPSS 19.0分析软件。对腰椎 BMD值与年龄、性别、身高、体质量、BMI、腰围、臀 围、骨髓FF%及腹部SAT、VAT进行多元线性回归 分析，对有统计学意义指标进一步进行相关分析及 R0C曲线分析。R0C曲线下面积（AUC) >0.5有 意义，0. 5〜0. 7诊断准确性较低，0• 7 ~0. 9诊断准 确性中等，> 〇. 9诊断准确性较好。P < 0. 05差异 有统计学意义。

结 果

1. BMD、体质参数、SAT、VAT及FF%测量结 果：骨质疏松组11例，BMD均值为（58 ± 17) mg/cm³,骨量减少组21例，BMD均值为（98 ±13) mg/cm³,骨量正常组⁴〇例，BMD均值为（160 ± ²6)

图1定量CT分析软件准确避开骨皮质设置R〇I 图2定量CT分析软件中的tissue composition功能自动测量腹腔内脏脂肪，也可手 动调节 图3采用单体素点分辨波谱法对L3椎体进行波谱采集，R0I设置避开骨皮质

图4水峰位于4.67 _Ppm(H₂0),以1.3 ppm波峰为甘油三 酯峰（Lip)

mg/cm³。三组体质参数、SAT、VAT及FF%测量结 果见表1。

2.多元线性回归及相关分析结果：（1)多元线 性回归分析结果显示年龄和骨髓FF%与腰椎BMD 显著相关(P <〇.〇5),性别、身高、体质量、BMI、腰 围、臀围、SAT、VAT均与BMD无相关性（均P > 0. 05)(表2)。相关分析示年龄与腰椎BMD 呈明显负相关(r = -0. 830，P <0• 05)，骨髓FF%与

250「         S²线性=0.686      ²⁵⁰「

腰椎BMD呈一般负相关（r= -0.521，P<0.05) (图5,6)。（2)ROC曲线分析:年龄与腰椎BMD的 ROC曲线下面积（AUC)为0. 911, P < 0. 05,提示年 龄可以预测骨质疏松的发生;年龄58. 5岁为最佳临 界值,其预测骨质疏松的敏感度为81. 8% ,特异度 为86. 9%。骨髓FF%与腰椎BMD的R0C曲线分 析 AUC 为 0. 748 ,P <0• 05;骨髓 FF%52. 9% 为最佳 临界值，预测骨质疏松的敏感度为90.0% ,特异度 为 55.7% (图 7,8)。

讨 论

QCT测量骨密度以其三维测量,且不容易受脊 柱严重退变、血管钙化、口服对比剂、体位等影响的 优势，近年来逐渐在国际上得到认可与广泛应 用^[1_^2]。有关年龄、性别、BMI、骨髓FF%等对腰椎 骨密度的影响尚存在争议，目前各因素对腰椎骨密 度影响的多元线性回归分析及R0C曲线分析鲜见 报道。

本研究通过各种因素对腰椎骨密度影响的多元 线性回归分析提示年龄、骨髓FF%与腰椎骨密度关 系密切。其中年龄对腰椎骨密度的影响最大，呈明 显负相关;年龄越大，骨质疏松的发生率越高；国内 外学者研究也均证实这点，但研究多集中于老年女 性^[3〜。有关预测骨质疏松发生的高危临界年龄研 究报道较少。本研究结果提示58.5 ^ff^^tt=0-^27Z岁为交界临界点（约登指数最大）, 其预测骨质疏松的敏感度达到 。。j ° °  81. 8%,特异度为86.9%。但早期

<4^。   筛查对于防止骨质疏松并发症的发

生具有重要意义，骨质疏松的筛查

⁸ 〇 〇 °

50

50

20      30      40      50      60

年龄（岁）

70

80

0

20      40      60      80      100

骨髄脂肪含童(%)     ©

图5年龄与腰椎骨密度（BMD)P_eare〇n相关性分析呈明显负相关（/■= -0. 830，P< 0.05) 图6骨髓脂肪含量（FF%)与腰椎骨密度相关性分析呈一般 负相关（r= -0.521,P<0_ 05)

年龄界定减低漏检率可能更重要, 因此结合临床实际，建议骨质疏松 筛查界定48. 5岁为临界点较合适, 其预测骨质疏松的敏感度为1〇〇% , 特异度为59%。

腰椎骨髓FF%亦与骨密度呈 一定的负相关^[6]，R〇C曲线分析提

表1三组体质参数、FF%、VAT及SAT测量结果（元±^〇

组别	例数	年龄 (岁）	身高 (cm)	体质量 (kg)	BMI (kg/m2)	腰围 (cm)	臀围 (cm)	FF%	VAT (g)	SAT (g)
骨质疏松组	11	64±8	160 ±8	63 ±6	24. 7 ±2. 7	94 ±7	99 ±4	68 ±17	30 ±12	25 ±11
骨量减少组	21	56 ±6	165 ±9	66 ±15	23. 8 ±4. 1	89 ±10	100±8	64±19	25 ±14	23 ±12
骨量正常组	40	39 ±9	165 ±7	67 ±18	24. 7 ±5. 6	88 ±10	98 ±7	41 ±21	24 ±12	25 ±10

注:BMI.体质指数，FF%.脂肪比,VAT.内脏脂肪，SAT.皮下脂肪

相关,SAT与骨密度无相关性。本 研究分析这些研究结果存在争议可 能的原因：（1)纳入研究对象不同， 如人种、人群居住地、年龄段等不 同；（2)采用骨密度测量方法不同， DXA与QCT骨密度测量体模软件系统测量法两种方法本身的特点 可能是导致骨密度与BMI、腹部脂 肪存在差异的原因；（3)统计方法不 〇同，因年龄与BMI、腰围、臀围及腹

图7以骨质疏松（<80 mg/cm³)作为诊断阳性时，年龄的R0C曲线（年龄越大越容易 发生阳性事件）；AUC为0.911, P<0.05    图8以骨质疏松（<80 mg/cm³)作为诊断

阳性时，骨髓脂肪含量（FF%)的R0C曲线（FF%越大越容易发生阳性事件）；AUC为 0. 748,P <0.05

表2各因素对腰椎BMD值影响的线性回归分析结果

影响因素	非标准化 系数S值	标准化 回归系数	尤值	P值
(Constant)	101.600		0. 201	0. 842
性别	14. 606	0. 161	1.270	0. 209
年龄	-2.653	-0. 769	-9. 185	0.000
身高	0. 730	0. 126	0. 237	0.814
体质量	-0.482	-0. 167	-0. 141	0.888
BMI	1.726	0. 182	0. 176	0.861
腰围	0. 114	0. 024	0. 171	0.865
臀围	0.058	0. 009	0. 064	0. 949
FF%	-0.343	-0. 173	-2. 235	0.029
VAT	0.051	0.014	0. 114	0.910
SAT	-0.037	-0.009	-0.074	0. 941

注:调整后决定系数ft² =0.687

示骨髓FF%达到52. 8%时，其预测骨质疏松的敏 感度为90. 9%，特异度为55_ 7%，是相对较好的预 测骨质疏松发生的临界值。4 MRS测量骨髓FF% 可在一定程度上预测骨质疏松的发生，对骨质疏松 的早期诊断具有重要意义。

多元线性回归分析显示性别、身高、体质量、 BMI、腰围、臀围及腹部脂肪与腰椎骨密度关系均不 密切。而文献报道性别、BMI、腰围及腹部脂肪与腰 椎骨密度的关系也存在较大争议^]研 究结果提示BMI与骨密度无相关性;易波等^[8]则认 为中年男性和女性骨密度与BMI呈正相关。Agbaht K等^[9]采用腰围作为评定内脏脂肪的指标,提示腰 围与骨密度呈正相关。Russell等^[1°^]认为成年肥胖 女性腹部内脏脂肪与骨密度呈负相关，而Wang 等^[11]研究提示女性年龄&55岁，VAT、SAT均与骨 密度无相关性，而年龄<55岁，VAT与骨密度呈负

部脂肪均存在一定的交互作用，因 此采用单因素分析和多因素分析对 研允结果也存在影响。本研究米用 多因素分析进一步证实QCT测量 骨密度受身高、体质量、BMI、腰围、 臀围、腹部脂肪等因素影响小，是测 量骨密度较为准确的方法。本研究不足：（1)仅分 析L3椎体骨密度与相应层面的内脏脂肪及皮下脂 肪，具有一定的局限性；（2) 50岁以上研究对象相对 偏少，存在一定偏倚。

成都华西华科研究所研发生产多种定量CT QCT骨密度测量体模软件分析系统
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