十项人体测量指标与绝经后女性骨质疏松及骨量减少的关联性研究：基于NHANES数据的非线性关系与预测价值分析

为解决绝经后女性骨质疏松症筛查成本高、侵入性强的问题，湖北医药学院附属人民医院团队通过分析NHANES数据库4473例样本，首次系统评估WTHR、BRI等10项人体测量指标与骨密度的非线性关系。研究发现WTHR(腰围身高比)和BRI(身体圆度指数)具有最佳预测效能(AUC>0.8)，其中BRI<4.43时每单位增加使骨量减少风险显著上升。该研究为开发无创、经济的早期筛查工具提供了重要依据。

　　

骨质疏松症作为绝经后女性面临的重大健康威胁，全球约30-50%的绝经女性患有骨量减少，15-20%进展为骨质疏松。当前临床筛查主要依赖昂贵的双能X线吸收法(DXA)，而传统BMI指标无法准确反映脂肪分布与骨代谢的复杂关系。针对这一困境，湖北医药学院附属人民医院创伤骨科团队开展了一项突破性研究，通过分析美国国家健康与营养调查(NHANES)2007-2018年六周期数据，首次系统评估了10项新型人体测量指标与骨健康状况的关联性，相关成果发表在《Scientific Reports》期刊。

研究团队采用多阶段分析方法：首先纳入4473名≥50岁绝经女性，通过DXA测量将受试者分为骨量正常、骨量减少和骨质疏松三组；其次计算WTHR(腰围身高比)、BRI(身体圆度指数)等10项指标；进而采用多因素logistic回归、限制性立方样条曲线(RCS)和SHAP机器学习解释模型，系统分析各指标与骨密度的线性和非线性关系；最后通过受试者工作特征曲线(ROC)评估预测效能。

主要研究发现包括：

1. 基线特征分析
   骨质疏松组平均体重(56.98±11.76 kg)显著低于骨量正常组(81.41±17.91 kg)，且75.4%为≥65岁高龄人群。值得注意的是，骨质疏松组的WTHR(56.75±8.50)和BRI(4.86±1.88)最低，而ABSI(0.085±0.005)最高(p<0.001)。

2. 关联性分析
   在完全校正模型中，WTHR与骨质疏松呈显著负相关(OR=0.91,95%CI 0.89-0.93)，而ABSI显示正相关(OR=1.44,95%CI 1.21-1.71)。BRI表现出最强的保护效应(OR=0.67,95%CI 0.61-0.75)。

3. 非线性关系
   RCS分析揭示BRI存在4.43的关键转折点：低于该阈值时，每单位增加使骨质疏松风险急剧上升；而WTHR在53.57处呈现类似阈值效应。VAI和CMI与骨量减少呈U型关联(p<0.05)。

4. 预测效能
   ROC分析显示WTHR和BRI具有最优判别力(AUC>0.8)，SHAP分析进一步确认BRI是骨质疏松的最强预测因子，而WTHR对骨量减少的预测贡献最大。

5. 机制探讨
   研究者提出WTHR反映的中心性肥胖可能通过TNF-α/IL-6炎症通路激活破骨细胞，而BRI代表的全身肥胖可能通过力学负荷和皮下脂肪的成骨作用产生保护效应。值得注意的是，肌肉减少症可能是BRI与骨密度负相关的中间因素。

这项研究具有重要临床价值：首次证实WTHR和BRI可作为绝经后女性骨质疏松筛查的简易工具，其无创、低成本特性特别适合基层医疗机构推广。研究揭示的人体测量指标非线性效应为个体化风险评估提供了新思路，而机器学习方法的引入提升了预测模型的解释性。未来研究需在更多族裔群体中验证这些指标的适用性，并深入探索脂肪分布与骨代谢的分子机制。该成果为开发基于人工智能的骨质疏松早期预警系统奠定了重要基础。