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为探究老年骨质疏松性骨折（OPFs）患者老年营养风险指数（GNRI）与全因死亡率关系，研究发现 GNRI 可预测该人群死亡风险。
在全球老龄化的大背景下，骨质疏松症就像一场 “骨骼危机” 悄然来袭。它是最常见的代谢性骨病，在中国，2015 年 50 岁及以上人群患骨质疏松的可能性比以往高出 34.65% 。骨质疏松就像给骨骼施了 “魔法”，让骨密度降低，骨微观结构改变，骨折风险大大增加。而骨质疏松性骨折（OPFs），也叫脆性骨折（FFs），常由站立位或更低高度的低能量跌倒引发，对患者的生活产生了极大影响。想象一下，一次简单的跌倒，对于骨质疏松患者来说，可能就会带来严重骨折，不仅医疗费用飙升，还可能导致残疾、行动不便，生活质量直线下降，甚至危及生命。据统计，在老年人群中，每三秒就可能发生一起骨质疏松性骨折，50 岁后，约 50% 的女性和 20% 的男性会遭遇首次骨质疏松性骨折，这已然成为一个严峻的公共卫生问题。
更糟糕的是，研究发现营养不良和骨质疏松之间存在着千丝万缕的联系。营养不良就像一个隐藏在暗处的 “帮凶”，会增加骨质疏松的发病几率，进而提高骨折风险。而且在医院里，30% - 50% 的住院患者都面临着营养不良或有营养不良的风险。老年营养风险指数（GNRI）作为评估营养健康状况的指标，却很少有研究关注它与住院 OPFs 患者全因死亡率之间的关系。为了填补这一空白，江苏大学附属昆山医院等机构的研究人员开展了这项具有重要意义的研究，相关成果发表在《Aging Clinical and Experimental Research》杂志上。
研究人员采用回顾性队列研究方法，从 2018 年 11 月 29 日至 2023 年 8 月 21 日，收集了昆山地区 50 岁及以上、近期确诊为 OPFs 且需住院手术治疗的患者资料。这些患者需满足首次发生 OPF 且近五年无骨折史的条件。研究人员从 3914 名患者中筛选出 3143 名符合标准的患者进行最终评估。
在研究过程中，研究人员使用了多种关键技术方法。首先是数据收集技术，从患者的数字化医疗记录中获取所需信息，包括基本信息、疾病史、实验室检查结果等。其次是采用特定公式计算 GNRI，根据血清白蛋白水平和体重等数据得出，以确定患者的营养状况（GNRI>98 为无营养不良，GNRI≤98 为营养不良）。还运用了多种统计分析方法，如 Mann - Whitney U 检验、独立双尾 t 检验、卡方检验等，对不同类型的数据进行分析；利用 Kaplan - Meier 曲线比较不同营养状况患者的累积死亡风险，通过 Cox 比例风险回归模型探索 GNRI 与全因死亡率的关系，并进行多因素调整。
下面来看具体的研究结果：
- 临床特征：参与研究的患者平均年龄为 67.96±11.04 岁，女性占比约 68%。营养不良组患者年龄更大，女性比例更高。在身高、体重指数（BMI）、淋巴细胞、单核细胞、中性粒细胞、白蛋白、血红蛋白等指标上，两组患者也存在显著差异。
- 未校正和校正的 Cox 比例风险回归模型：在完全调整模型（Model 3）中，多因素 Cox 回归分析显示，GNRI 每升高 1 分，全因死亡风险降低 4%（HR =0.96，95% CI 0.94，0.98，P<0.001）。在未调整模型（Model 1）和部分调整模型（Model 2）中，营养不良都与全因死亡风险增加显著相关，在完全调整模型（Model 3）中，营养不良组的调整后风险比（aHR）为 1.42（95% CI 1.05，1.90，P =0.021）。
- 平滑曲线拟合和阈值分析：考虑年龄、性别等多种混杂因素后，发现 GNRI 与全因死亡率呈线性关系。阈值效应检验表明两者存在线性相关（P =0.367），且 GNRI 与全因死亡率呈显著负相关（HR =0.96；95% CI 0.94，0.98；P<0.001）。
- 基于 GNRI 水平的 Kaplan - Meier 生存曲线分析：根据 GNRI 将患者分为营养不良（GNRI≤98）和无营养不良（GNRI>98）两组，Kaplan - Meier 曲线显示，营养不良组的累积死亡风险明显高于无营养不良组（P =0.009）。
- 亚组分析：基于患者年龄、性别、CCI 评分类别等多个因素进行亚组分析，结果显示各亚组间无显著交互作用（Pinteraction>0.05），表明 GNRI 与全因死亡率的关联在不同患者特征中具有一致性。
研究结论和讨论部分表明，本研究首次在人群层面探讨了 GNRI 与住院 OPFs 患者全因死亡率的关系。研究发现，近五分之二的骨质疏松患者存在营养不良。GNRI 与全因死亡率呈线性负相关，即 GNRI 每增加 1 分，全因死亡风险降低 4%；营养不良组患者全因死亡风险比无营养不良组高 42%。这意味着 GNRI 可以作为住院 OPFs 患者死亡风险的指标，营养不良是增加该人群死亡风险的可变因素。
营养状况对多种疾病的死亡率和不良结局都有着重要影响，在骨质疏松等慢性疾病中尤为明显。GNRI 作为评估老年人营养状况的重要指标，综合了血清白蛋白水平和 BMI 等因素，准确性较高。已有研究表明，GNRI 在多种疾病中都能有效评估营养状况和预测预后。血清白蛋白是营养状况的重要指标，低水平与衰老、死亡率增加以及骨质疏松风险升高相关；BMI 也是评估营养的重要指标，低 BMI 与多种骨折风险增加有关，这也解释了 GNRI 与 OPFs 患者死亡之间的联系。
此外，营养状况对骨骼健康至关重要，充足的营养有助于维持骨密度，降低骨折风险，进而减少因跌倒相关损伤导致的死亡。而老年人常患的糖尿病、高血压等慢性疾病会影响营养状况和骨骼健康，形成恶性循环，增加死亡风险。营养不良还会削弱免疫系统，导致感染风险增加，引发多器官功能障碍，进一步提高死亡率。
从临床应用角度来看，GNRI 作为可能的全因死亡率指标，具有重要意义。医生可以通过 GNRI 评估患者的不良结局风险，对低 GNRI 评分的患者进行早期营养干预，改善患者的生存状况。将 GNRI 纳入临床实践，有助于更精准地分层患者，制定个性化治疗策略，降低并发症风险，提高患者生活质量。不过，该研究也存在一些局限性，如仅以全因死亡率为主要结局，未研究其他营养不良指标，且由于是回顾性队列研究，无法确定因果关系，研究仅在一个中心开展，结论的普适性有待提高。未来需要更多前瞻性、多中心研究来进一步明确 GNRI 在不同患者群体中的应用价值。
