Öz
Amaç
Bu çalışmanın amacı postmenapozal osteoporoz tanılı Türk kadınlarında kırık risk değerlendirme aracı (FRAX) ve Garvan kırık risk hesaplayıcı (GFRC) arasında 10 yıllık kalça kırığı riski tahmininde korelasyon ve uyumu değerlendirmektir.
Gereç ve Yöntem
Bu çalışma Üsküdar Devlet Hastanesi’nde retrospektif kesitsel bir çalışma olarak gerçekleştirildi. Yaşları 50 ile 90 arasında değişen 347 postmenopozal osteoporoz tanılı kadın hastanın tıbbi kayıtları analiz edildi. Klinik risk faktörlerine ilişkin veriler toplandı ve FRAX ile GFRC araçları kullanılarak 10 yıllık kalça kırığı olasılıkları hesaplandı. Korelasyonu değerlendirmek için Spearman korelasyon testi, ortalamaları karşılaştırmak için Wilcoxon testi, uyumu değerlendirmek için ise iki yönlü karışık modelin Interclass Correlation Coefficient (ICC3) hesaplandı.
Bulgular
FRAX ile hesaplanan 10 yıllık kalça kırığı risk skorları, GFRC ile hesaplanan skorlarla karşılaştırıldığında istatistiksel olarak anlamlı şekilde daha yüksek bulundu (p<0,001). FRAX ve GFRC 10 yıllık kalça kırığı risk skorları arasında istatistiksel olarak anlamlı bir şekilde güçlü korelasyon bulundu (r=0,821, p<0,001). ICC3 değeri 0,054 [95% güven aralığı (0,02, 0,11)] olarak hesaplandı.
Sonuç
Mevcut haliyle GFRC kırık riski tahmininde tek başına FRAX yerine kullanılmamalı, klinik süreçlerde mevcut algoritmalar açısından tamamlayıcı ve belirli hasta popülasyonlarına özel bir araç olarak değerlendirilmelidir. Çalışmanın sonucunda GFRC’nin daha doğru ve klinik olarak kullanışlı sonuçlar verebilmesi adına popülasyona özgü kalibrasyonlara ihtiyacı olduğu öngörülebilir.
Anahtar Kelimeler: Osteoporoz, kırık risk değerlendirme aracı (FRAX), Garvan kırık risk hesaplayıcı (GFRC), postmenopozal kadın, kalça kırığı tahmini
Kaynakça
Salari N, Ghasemi H, Mohammadi L, Behzadi MH, Rabieenia E, Shohaimi S, et al. The global prevalence of osteoporosis in the world: a comprehensive systematic review and meta-analysis. J Orthop Surg Res. 2021;16:1-11.
Reginster J-Y, Burlet N. Osteoporosis: a still increasing prevalence. Bone. 2005;38(Suppl 1):S4-9.
Harvey NC, Dennison EM, Cooper C. Osteoporosis: impact on health and economics. Nat Rev Rheumatol. 2010;6:99-105.
Ström O, Borgström F, Kanis JA, Compston J, Cooper C, McCloskey EV, et al. Osteoporosis: burden, health care provision and opportunities in the EU: a report prepared in collaboration with the International Osteoporosis Foundation (IOF) and the European Federation of Pharmaceutical Industry Associations (EFPIA). Arch Osteoporos. 2011;6:59-155.
Pisani P, Renna MD, Conversano F, Casciaro E, Di Paola M, Quarta E, et al. Major osteoporotic fragility fractures: risk factor updates and societal impact. World J Orthop. 2016;7:171-81.
Mauck KF, Clarke BL. Diagnosis, screening, prevention, and treatment of osteoporosis. Mayo Clin Proc. 2006;81:662-72.
Kanis JA, Johnell O, Odén A, Johansson H, McCloskey EV. FRAX™ and the assessment of fracture probability in men and women from the UK. Osteoporos Int. 2008;19:385-97.
Sànchez-Riera L, Wilson NM, Kamalaraj N, Nolla JM, Kok C, Li Y, et al. Osteoporosis and fragility fractures. Best Pract Res Clin Rheumatol. 2010;24:793-810.
Zerikly R, Demetriou EW. Use of Fracture risk assessment tool in clinical practice and fracture risk assessment tool future directions. Womens Health (Lond). 2024;20:17455057241231387.
Nguyen ND, Frost SA, Center JR, Eisman JA, Nguyen TV. Development of prognostic nomograms for individualizing 5-year and 10-year fracture risks. Osteoporos Int. 2008;19:1431-44.
Wright NC, Looker AC, Saag KG, Curtis JR, Delzell ES, Randall S, et al. The recent prevalence of osteoporosis and low bone mass in the United States based on bone mineral density at the femoral neck or lumbar spine. J Bone Miner Res. 2014;29:2520-6.
Schober P, Vetter TR. Correlation analysis in medical research. Anesth Analg. 2020;130:332-3.
Koo TK, Li MY. A guideline of selecting and reporting intraclass correlation coefficients for reliability research. J Chiropr Med. 2016;15:155-63.
Kavroudakis E, Karampinas P, Eyaggelopoulos D, Vlamis J, Papaioanoy N, Liritis G. FRAX® (fracture risk assessment tool): a prognostic tool of osteoporotic fractures. Acta Orthop Traumatol Hellenica. 2012;63:36-40.
Imerci A, Kılınç CY, Aydogan NH, Karalezli MN, Savran A. Fracture risk assessment tool (FRAX®) results calculated with and without bone mineral density values for evaluating fracture risk in postmenopausal women with osteopenia. J Clin Densitom. 2018;21:464-71.
McCloskey EV, Johansson H, Odén A, Kanis JA. From relative risk to absolute fracture risk calculation: the FRAX algorithm. Curr Osteoporos Rep. 2009;7:77-83.
McCloskey EV, Harvey NC, Johansson H, Lorentzon M, Liu E, Vandenput L, et al. Fracture risk assessment by the FRAX model. Climacteric. 2021;25(Suppl 1):22-8.
Billington EO, Gamble GD, Reid IR. Reasons for discrepancies in hip fracture risk estimates using FRAX and Garvan calculators. Maturitas. 2016;85:11-8.
van Geel TA, Eisman JA, Geusens PP, van den Bergh JP, Center JR, Dinant GJ. The utility of absolute risk prediction using FRAX® and Garvan fracture risk calculator in daily practice. Maturitas. 2014;77:174-9.
Baleanu F, Iconaru L, Charles A, Kinnard V, Fils JF, Moreau M, et al. Independent external validation of FRAX and Garvan fracture risk calculators: a sub-study of the FRISBEE cohort. JBMR Plus. 2021;5:e10471.
Sandhu SK, Nguyen ND, Center JR, Pocock NA, Eisman JA, Nguyen TV. Prognosis of fracture: evaluation of predictive accuracy of the FRAX™ algorithm and Garvan nomogram. Osteoporos Int. 2010;21:863-71.
Edwards MH, Jameson KA, Denison HJ, Harvey NC, Sayer AA, Dennison EM, et al. Clinical risk factors, bone density, and fall history in predicting incident fracture among men and women. Bone. 2013;52:541-7.
Bolland MJ, Siu AT, Mason BH, Horne AM, Ames RW, Grey A, et al. Evaluation of the FRAX and Garvan fracture risk calculators in older women. J Bone Miner Res. 2011;26:2770-7.
Kral R, Osima M, Borgen TT, Vestgaard R, Richardsen E, Bjørnerem Å. Increased cortical porosity and reduced cortical thickness of the proximal femur are associated with nonvertebral fracture independent of FRAX and Garvan estimates in postmenopausal women. PLoS One. 2017;12:e0175919.
Crandall CJ, Larson JC, LaCroix AZ, Cauley JA, LeBoff MS, Li W, et al. Predicting fracture risk in younger postmenopausal women: comparison of the Garvan and FRAX risk calculators in the women’s health initiative study. J Gen Intern Med. 2018;34:235-42.
Uludağ M, Akarırmak Ü, Özbayrak S, Bolayırlı M, Tüzün Ş. The relationship between the FRAX tool and bone turnover markers in postmenopausal osteoporosis. Turk J Osteoporos. 2013;19:38-41.
Felicia B, Michel M, Alexia C, Laura I, Rafik K, Murielle S, et al. Fragility fractures in postmenopausal women: development of 5-year prediction models using the FRISBEE study. Endocr Abstr. 2021;74:EA1396.
Sambrook PN, Flahive J, Hooven FH, Boonen S, Chapurlat R, Lindsay R, et al. Predicting fractures in an international cohort using risk factor algorithms without BMD. J Bone Miner Res. 2011;26:2770-7.
Kanis JA, Harvey NC, Johansson H, Odén A, McCloskey EV, Leslie WD. Overview of fracture prediction tools. J Clin Densitom. 2017;20:444-50.
