一种新的非侵入性方法用于预测骨矿物质密度和骨折风险,使用人口和人体测量措施

科学领域:

• 整形外科 整形外科 整形外科
• 放射学 放射学是一门学科.
• 老年学是指老年学的学科.

背景情况:

• 骨折对健康造成重大负担,增加病率和治疗费用.
• 双能X射线吸收计 (DEXA) 是用于查低骨矿物密度 (BMD) 的标准,但缺乏通用可访问性.
• 需要可访问,具有成本效益的工具来识别有骨折风险的个人.

研究的目的:

• 开发一个易于使用,廉价,高通量预测工具,用于BMD.
• 为了识别有骨折风险的个体,以便进一步评估.
• 创建骨矿物质含量 (BMC) 和BMD的预测模型,使用人体统计和人口统计数据.

主要方法:

• 收集了492名志愿者的人类学和人口统计数据.
• 利用多重线性回归与逐步删除来开发BMC和全身BMD的两步预测模型.
• 模型选择优先考虑了最高调整的R平方,最低的估计误差和最低的差异通胀.

主要成果:

• 一个两步模型成功地预测了全身BMC (R2=0.819) 和BMD (R2=0.89),使用了身高,年龄,性别,体脂肪,无脂肪质量和各种身体测量等变量.
• 有意义的预测因素包括身高,年龄,性别,身体脂肪的百分比,无脂肪质量,脂肪质量,腿的长度,肩膀宽度,干部长度和骨盆宽度.
• 类似的预测模型被开发用于脊柱,骨盆,手臂和腿部的BMD,R2值从0.796到0.864.

结论:

• 开发的预测方程为识别骨折风险较低的BMD个体提供了一个有前途的工具.
• 这些工具在资源有限或时间有限的环境中特别有价值,在这些环境中,DEXA查是不可行的.
• 建议对这些预测模型识别的个人进行进一步评估.