AI Summary & Key Takeaways
AI InsightTurk J Phys Med Re hab 2012;58:212-19.
📌 3 Key Takeaways
Abstract
Ob jec ti ve: The aim of this study was to determine which patients have priority for Bone Mineral Density (BMD) measurement by using osteoporosis risk indices in order to reduce diagnostic costs. Metarials and Methods: BMD at the lumbar spine (L1-L4) and the femur neck was measured using Dual Energy X-Ray absorptiometry in 537 postmenopausal women aged 45 years or older. Risk indices like Osteoporosis Screening Tool (OST), Simple Calculated Osteoporosis Risk Estimation (SCORE), Osteoporosis Risk Assessment Instrument (ORAI), Osteoporosis Index of Risk (OSIRIS) and the WHO Fracture Risk Assessment Tool (FRAX) scores were calculated. Sensitivity, selectivity, positive and negative predictive values of the indexes was investigated to detect patients with low BMD. Results: Osteoporosis was observed in34,3% of the subjects. Osteoporosis rate was found to be high in high-risk groups of all indexes. The most effective indices were observed to be OST, SCORE and FRAX-H, in terms of sensitivity, selectivity, positive and negative predicting value. However, in the lumbar region, ratio of patients that can be missed using indexes was not found low enough. Conclusion: In this study, the most effective indices were observed to be OST, SCORE and FRAX-H. The rate of overlooked patients was not low enough in the lumbar area. We believe that, it would be useful to use screening tests for femur osteoporosis. Turk J Phys Med Re hab 2012;58:212-19.
Özet
Amaç: Bu çalışmanın amacı maliyetleri en aza indirmek için osteoporoz risk indekslerini kullanarak kemik mineral yoğunluğu (KMY) ölçümünde hangi hastalara öncelik verileceğini belirlemektir. Gereç ve Yöntem: Çalışmaya 45 yaş ve üzeri 537 postmenopozal kadın alındı. L1-L4 vertebra ve femur boynu KMY’leri Dual Enerji X-Ray Absorpsiyometri yöntemiyle ölçüldü. Osteoporoz Tarama Aracı (Osteoporosis Screening Tool-OST), Basit Hesaplanan Osteoporoz Risk Tahmini (Simple Calculated Osteoporosis Risk Estimation-SCORE), Osteoporoz Risk Değerlendirme Aracı (Osteoporosis Risk Assessment Instrument-ORAI), Osteoporoz Risk İndeksi (Osteoporosis Index of Risk- OSIRIS) indeksleri ve Dünya Sağlık Örgütü Kırık Riski Değerlendirme Aracı (WHO Fracture Risk Assessment Tool-FRAX) algoritması uygulandı. KMY’si düşük olguları ayırdetmede tahmin değeri en yüksek olan risk indekslerini saptamak amacıyla, indekslerin duyarlılık, seçicilik, pozitif ve negatif tahmin değerleri (PTD ve NTD) araştırıldı. Bulgular: Olguların %34,3’ünde osteoporoz saptandı. Tüm indekslerde, yüksek risk gruplarında osteoporoz oranı daha yüksekti. Bu çalışmada duyarlılık, seçicilik, PTD ve NTD yönünden en etkili indeksler OST, SCORE ve FRAX-H olarak izlendi. Ancak lomber bölgede, indeksler ile gözden kaçabilecek hasta oranı yeterince düşük bulunmadı. Sonuç: Lomber bölgede gözden kaçabilecek hasta oranını azaltabilmek için eşik değerlerin yeniden belirlenmesi gerekebilir. Bu yönde çalışmalar gereklidir. Ancak osteoporozda major morbidite ve mortalitenin kalça osteoporozu ve kırıklarına bağlı olduğu düşünülürse bu testlerin tarama testi olarak yararlı olacağı ileri sürülebilir. Türk Fiz Tıp Re hab Derg 2012;58:212-19