Факторы риска и минеральная плотность кости в прогнозировании риска перелома у женщин в постменопаузе

Для выявления лиц, имеющих высокий риск перелома, в 2012 г. была предложена российская модель FRAX® – алгоритм оценки 10-летнего абсолютного риска переломов на основании определения факторов риска, повышающих вероятность возникновения перелома.

Цель исследования – оценить чувствительность и специфичность российской модели FRAX® и рентгеновской денситометрии (DXA) для прогнозирования высокого риска перелома.

Пациенты и методы. В 2013–2014 гг. на 224 женщины в возрасте 50 лет и старше (средний возраст – 62±7 лет), обследованные в 2003–2004 гг. в ФГБНУ НИИР им. В.А.Насоновой, ретроспективно заполнен вопросник FRAX® при условии наличия всей информации в первичной документации. Риск основных остеопоротических переломов (ОП-переломов) оценивался в соответствии с рекомендациями Российской ассоциации по остеопорозу как без, так и с учетом минеральной плотности кости (МПК-/МПК+) шейки бедра. Диагноз остеопороза (ОП) ставился на основании критериев ВОЗ при проведении DXA.

Результаты. На момент первичного обследования переломы при минимальной травме в анамнезе имели 96 (43%) пациенток, ОП в позвоночнике и/или шейке бедра – 105 (47%), значения FRAX® (МПК-) выше порога терапевтического вмешательства – 70 (31%). У 71 (32%) женщины не было факторов риска, вносимых в вопросник FRAX®. В соответствии с современными рекомендациями терапию следовало назначить 146 (65%) пациенткам. За 10-летний период переломы при минимальном уровне травмы произошли у 106 (47%) женщин, в том числе у 46 (40%) из 128 пациенток, первоначально не имевших переломов. Чувствительность алгоритма FRAX® с МПК- и МПК+ составила 41% (31–51%) и 38% (29–48%), а специфичность – 77% (68–84%) и 82% (74–88%) соответственно; площадь под ROC-кривой (AUC) – 0,66 для FRAX® МПК- и 0,69 для FRAX® МПК+. Чувствительность значений МПК позвоночника для прогнозирования ОП-переломов была выше, чем алгоритма FRAX®, и достигала 53% (43–63%) при более низкой специфичности – 61% (52–70%; AUC 0,61), а для МПК шейки бедра эти параметры составили: чувствительность – 25% (18–35%) при специфичности 89% (82–94%; AUC 0,64).

Выводы. Российская модель FRAX® для основных ОП-переломов, рассчитанная как без МПК шейки бедра, так и с ее учетом, и DXA не позволяют в полной мере выявлять пациентов, нуждающихся в назначении антиостеопоротической терапии, что требует проведения дальнейших исследований с фармакоэкономическим обоснованием использования этих методов.

1. Nguyen ND, Frost SA, Center JR, et al. Development of prognostic nomograms for individualizing 5-year and 10-year fracture risks. Osteoporos Int. 2008 Oct;19(10): 1431-44. doi: 10.1007/s00198-008-0588-0. Epub 2008 Mar 7.

2. Hippisley-Cox J, Coupland C. Predicting risk of osteoporotic fracture in men and women in England and Wales: prospective derivation and validation of QFractures Scores. BMJ. 2009 Nov 19;339:b4229. doi: 10.1136/bmj.b4229.

3. Kanis JA on behalf of the World Health Organization Scientific Group Assessment of osteoporosis at the primary healthcarelevel. Technical Report. WHO Collaborating Centre, University of Sheffield, UK. 2008a. http://www.shef.ac.uk/FRAX/index.htm.

4. Kanis JA, Hans D, Cooper C, Task Force of the FRAX Initiative. Interpretation and use of FRAX in clinical practice. Osteoporos Int. 2011 Sep;22(9):2395-411. doi: 10.1007/ s00198-011-1713-z. Epub 2011 Jul 21.

5. Kanis JA, Oden A, McCloskey EV, IOF Working Group on Epidemiology and Quality of Life et al. A systematic review of hip fracture incidence and probability of fracture worldwide. Osteoporos Int. 2012 Sep;23(9):2239-56. Epub 2012 Mar 15.

6. Лесняк ОМ, редактор. Клинические рекомендации по профилактике и ведению больных с остеопорозом. Ярославль: ИПК «Литера»; 2013. 24 с. [Lesnyak OM, editor. Klinicheskie rekomendatsii po profilaktike i vedeniyu bol'nykh s osteoporozom [Clinical practice guidelines for the prevention and management of patients with osteoporosis]. Yaroslavl': IPK «Litera»; 2013. 24 p.].

7. Kanis JA, Johnell O, Oden A, et al. FRAX™ and the assessment of fracture probability in men and women from the UK. Osteoporos Int. 2008 Apr;19(4):385- 97. doi: 10.1007/s00198- 007-0543-5. Epub 2008 Feb 22.

8. Azagra R, Roca G, Encabo G, et al. FRAX® tool, the WHO algorithm to predict osteoporotic fractures: the first analysis of its discriminative and predictive ability in the Spanish FRIDEX cohort. BMC Musculoskelet Disord. 2012 Oct 22;13:204. doi: 10.1186/1471- 2474-13-204.

9. Sornay-Rendu E, Munoz F, Delmas PD, Chapurlat RD. The FRAX® tool in French women: how well does it describe the real incidence of fracture in the OFELY cohort. J Bone Miner Res. 2010 Oct;25(10):2101-7. doi: 10.1002/jbmr.106.

10. Tremollieres FA, Pouilles JM, Drewniak N, et al. Fracture risk prediction using BMD and clinical risk factors in early postmenopausal women: sensitivity of the WHO FRAX tool. J Bone Miner Res. 2010 May;25(5):1002-9. doi: 10.1002/ jbmr.12.

11. Bolland MJ, Siu AT, Mason BH, et al. Evaluation of the FRAX and Garvan fracture risk calculators in older women. J Bone Miner Res. 2011 Feb;26(2):420-7. doi: 10.1002/jbmr.215.

12. Kanis JA, Oden A, Johnell O, et al. The use of clinical risk factors enhances the performance of BMD in the prediction of hip and osteoporotic fractures in men and women. Osteoporos Int. 2007 Aug;18(8): 1033-46. Epub 2007 Feb 24.

13. Ensrud KE, Lui LY, Taylor BC, et al. A comparison of prediction models for fractures in older women: is more better? Arch Intern Med. 2009 Dec 14;169(22):2087-94. doi: 10.1001/archinternmed.2009.404.

14. Hillier TA, Cauley JA, Rizzo JH. The WHO absolute fracture risk models (FRAX): do clinical risk factors improve fracture prediction in older women without osteoporosis? J Bone Miner Res. 2011 Aug;26(8):1774-82. doi: 10.1002/jbmr.372.

15. Никитинская ОА, Торопцова НВ. Социальная программа «Остеоскрининг Россия» в действии. Фарматека. 2012;(6):90-3. [Nikitinskaya OA, Toroptsova NV. Social program «Osteoscreening Russia» in action. Farmateka. 2012;(6):90-3. (In Russ.)].

16. Moons KG, Altman DG, Vergouwe Y, Royston P. Prognosis and prognostic research: application and impact of prognostic models in clinical practice. BMJ. 2009 Jun 4;338:b606. doi: 10.1136/bmj.b606.