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目的:识别目前可用的预测骨折风险精度的工具的准确性。
方法:研究人员系统检索到2014为止的PubMed MEDLINE,EMBASE和Cochrane数据库。两位评阅者***筛选文献,收集研究数据,对各研究中的参考文献进行手动检索。使用诊断准确性研究的质量评估工具(QUADAS),最主要的结果包括AUC曲线下面积,95%置信区间和ROC曲线分析。研究者排除没有外部验证或专门针对特定疾病人群的预测工具。对纳入标准的工具进行随机效应荟萃分析。
结果:45项研究符合纳入标准,对应13种不同的预测工具。只有三个工具经过超过一次的以人群为基础的测试。FRAX(9个国家,26个研究),GARVAN(3个国家,6个研究)和QFracture(英国,3个研究,其中1个有爱尔兰研究者的参与)。这三个工具涉及了27个研究,共17个荟萃分析(对髋部或全身骨质疏松性骨折;男性或女性;有无骨密度)。
结论:13种预测工具在临床实践中都是可行的。FRAX拥有最大数量的外部验证和***研究。不同的工具的整体精度是令人满意的(>0.70),如QFracture达到了0.89(95% CI 0.88 to 0.89)。在许多研究中观察到明显的方**局限性和风险倾向。仍然需要评估骨折预测工具的校准性的高质量研究。因此,研究者建议预测工具比较时,对于完全基于AUC曲线下面积的做法应谨慎;并建议为了国际无偏倚比较和更好的定量合成,研究人员应该根据需求和适应症使用预测工具。
来源:MedSci
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