社区老年人髋部骨折早期风险预测模型的构建与验证 [中文引用][英文引用]

目的 调查社区老年人髋部骨折发生率，分析相关影响因素并构建风险预测模型与验证。方法 采用分层抽样方法收集 2023 年 1 月— 2024 年 1 月德阳市社区 723 名老年人的社会人口学资料、生活习惯和髋部骨折危险因素相关资料。通过随机拆分的方法，479 名（68.00%）为模型训练集，221 名（32.00%）为模型验证集。在模型训练集中，根据是否发生髋部骨折分为骨折组和未骨折组进行比较，应用 R 软件（4.3.1）构建风险预测模型并验证。结果 最终纳入 700 例社区老年人，1 年内发生髋部骨折共 62 例，累计发生率为 8.86%。社区老年人髋部骨折的风险预测模型共 6 个预测因子：常吃腌制食品、每天锻炼时间、每天日照时间、骨质疏松、1 年内发生跌倒、真牙≥ 20 颗。模型训练集曲线下面积（area under the curve，AUC）值为 0.945（95%CI 0.908~0.982），灵敏度为 88.89%，特异度为 89.40%；校准曲线中预测值与实际值显示较好的吻合性，表明预测模型具有良好的校准度；决策曲线分析（decision curve analysis，DCA）表明该预测模型可以取得正的净效益。模型验证集 AUC 值为 0.892（95%CI 0.784~0.999），灵敏度为 82.35%，特异度为 93.63%，表明验证集数据与模型拟合良好，预测能力较强；校准曲线中预测值与实际值显示较好的一致性；决策曲线分析表明使用该预测模型可以取得正的净效益。结论 构建的社区老年人髋部骨折预测模型具有较好的预测价值，可为社区工作人员和医护人员筛查社区老年人髋部骨折的风险提供参考和借鉴。