类风湿关节炎患者并发骨质疏松的列线图预测模型的构建OA北大核心CSTPCD

目的分析类风湿关节炎(rheumatoid arthritis,RA)患者并发骨质疏松(osteoporosis,OP)的危险因素并构建Nomogram预测模型。方法选取2022年7月~至2023年12月青海省中医院收治的RA患者312例作为研究对象,并根据患者是否并发OP分为OP组(n=143)和非OP组(n=169)。比较两组患者一般临床资料,多因素Logistic回归分析筛选影响RA患者并发OP的独立风险因素,R软件“rms”包构建Nomogram预测模型。结果两组间患者年龄、体质量指数(body mass index,BMI)、钙摄入>600 mg/d、使用糖皮质激素史、25-羟维生素D[25-hydroxyvitamin D,25(OH)D]、骨碱性磷酸酶、甲状旁腺激素、白细胞介素(interleukin,IL)-6、类风湿因子、Sharp评分、28个关节疾病活动度评分(disease activity score-28,DAS28)等差异均有统计学意义(P<0.05)。年龄>63岁、使用糖皮质激素史、25(OH)D≤15.85 ng/mL、甲状旁腺激素>36.54 pg/mL、IL-6>22.15 pg/mL、类风湿因子>97.87 IU/mL、Sharp评分>79分、DAS28评分>6分是RA患者并发OP的独立危险因素(P<0.05),基于此构建的预测模型C指数为0.949(0.924~0.974),且校正曲线趋近于理想曲线。决策曲线结果显示,风险阈值>0.06时,此预测模型所提供的临床净收益较高。结论年龄较大、有使用糖皮质激素史、25(OH)D较低、甲状旁腺激素较高、IL-6较高、类风湿因子较高、Sharp评分较高、DAS28评分较高是RA患者并发OP的独立危险因素,基于此构建的Nomogram预测模型能有效预测RA患者并发OP的高风险群体。