背景：骨質疏鬆症（OP）在老年人中較為常見，這類人群通常伴有多種共病。 由於多葯聯合治療的複雜性以及缺乏足夠的臨床數據，目前針對藥物誘導的骨質疏鬆症管理指南仍有限。
方法：本研究從美國國家健康與營養檢查調查（NHANES）中獲取了年齡≥50歲的美國成年人的人口統計學資訊、健康情況、處方藥使用方式、骨質疏鬆症診斷及骨折歷史數據。 提取個體用藥成分，並分析其使用與骨質疏鬆症診斷之間的關聯。 同時考察了全國範圍內骨質疏鬆症診斷、處方藥使用和藥物成分使用的趨勢。
結果：在1999年至2020年3月期間，骨質疏鬆症診斷的患病率從9.00%上升至13.23%（p趨勢=0.00）。 研究發現，骨質疏鬆症患者中處方藥使用顯著增加（p趨勢No.處方藥數量=4-7<0.0001，p趨勢No.處方藥數量≥8<0.0001，p趨勢用藥天數≥500<0.0001）。 34種藥物成分與骨質疏鬆症診斷相關，其中包括三種專門用於治療骨質疏鬆症的藥物，三種在當前實踐中應避免用於骨質疏鬆症患者的藥物，七種雖會引發骨質疏鬆症但常被開具的藥物，四種在治療導致繼發性骨質疏鬆症的疾病時可緩解骨質疏鬆症癥狀的藥物，兩種對骨骼健康有益的藥物，以及15種缺乏足夠統計記錄支援其在骨質疏鬆症臨床使用中的藥物。 其中10種成分可能通過調節骨重塑、交感神經活動和胃酸度發揮作用，而其餘五種的作用機制尚不明確。
結論：本研究結果有助於更新和完善現有的骨
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引言：隨著全球人口老齡化，預計到2050年骨折人數將比1990年增加310%（Gullberg等，1997），從而導致發病率和死亡率的上升。 預計到2025年，年度骨折病例和相關費用將增加近50%（Burge等，2007）。 骨質疏鬆症以骨量減少和骨結構受損為特徵，是老年人骨折的主要原因。 此外，美國疾病控制與預防中心（CDC）報告稱，65歲及以上的醫保和醫療補助受益人中有76.9%患有多種慢性疾病（Peter等，2020）。 而用於治療這些疾病的處方藥可能通過骨-器官軸進一步增加骨質疏鬆症的風險（Deng等，2024;Foessl等，2023）。 特別是，大多數藥物含有多種活性成分以提高療效、針對疾病的多個方面或同時緩解多種癥狀，這使得藥物誘導的骨質疏鬆症管理變得複雜且困難。 然而，儘管建議採用藥物假期或更換為對骨骼健康友好的藥物，但由於臨床數據有限和機制不明，這一策略並不總是可行。
處理可改變的因素，例如避免特定的骨質疏鬆症風險相關成分或謹慎將其納入聯合藥物治療中，對於有效預防和治療骨質疏鬆症至關重要。 本研究旨在確定活性藥物成分使用與骨質疏鬆症診斷之間的關聯，研究結果將有助於制定合理的骨質疏鬆症管理用藥策略。 具體而言，本研究1）考察了全國範圍內的骨質疏鬆症診斷趨勢; 2）分析了骨質疏鬆症確診人群中處方藥的種類和持續時間; 3）確定了藥物成分使用與骨質疏鬆症診斷之間的關聯，並追蹤了相關成分使用的全國趨勢。
材料與方法：資料庫和研究人群參與者來自1999年至2020年3月間每兩年進行一次的全國代表性調查——美國國家健康與營養檢查調查（NHANES）。 所有參與者均簽署了書面知情同意書，研究方案得到了國家衛生統計研究中心倫理審查委員會的批准。 本研究遵循《流行病學觀察性研究報告加強規範》（STROBE）。
我們的分析集中在具有完整記錄的人口統計學、骨質疏鬆症、身體測量、處方藥、醫院利用率和護理獲取以及健康保險的數據週期，如圖1所示。 因此，本研究包括八個週期（1999-2000、2001-2002、2003-2004、2005-2006、2007-2008、2009-2010、2013-2014、2017-2020年3月）。 研究樣本僅限於50歲及以上且對骨質疏鬆症診斷有明確回答（是/否）的成年人。
處方藥和個體藥物成分管理：處方藥使用數據（包括通用藥物名稱、處方藥數量和用藥天數）來自「處方藥」問卷。 "通用藥物名稱"字段下的記錄被提取出來，如圖1所示。 然後根據Multum Lexicon Plus藥物資料庫將這些成分分類為治療類別（Centers for Disease Control and Prevention CDC，2007）。
骨質疏鬆症診斷和骨折史：根據對"是否曾被告知患有骨質疏鬆症/脆骨症（是/否）"問題的回答，診斷為骨質疏鬆症的個體被歸類為骨質疏鬆症組，而明確表示未被診斷為骨質疏鬆症的個體則被歸類為非骨質疏鬆症組。 此外，骨折史通過匯總髖部、腕部和椎體骨折的報告病例來確定。
臨床、人口統計和社會經濟特徵：臨床和人口統計資訊（包括年齡、性別、體重指數[BMI]、種族/民族和自報健康情況）通過標準化問卷和體檢收集。 BMI分類如下：<18.5為體重不足，18.5–24.9為正常體重，25–29.9為超重，≥30為肥胖。 由於低BMI的絕經后女性表現出骨量減少且易患骨質疏鬆症，脂肪量在預測絕經后女性腰椎和股骨頸骨密度（BMD）中起決定性作用（Wu和Du，2016）。 種族/民族分析包括非西班牙裔白人、非西班牙裔黑人、西班牙裔和其他（包括多種族）。 這種評估是由於認識到骨質疏鬆症風險和發病率的種族和民族差異（Thomas，2007）。 確診個體可能會報告較低的健康自我評估，而那些對健康評價更積極的人可能被漏診。 因此，分析了參與者的當前健康情況，自報為"優秀或非常好"、"良好"或"一般或差"。
社會經濟資訊（包括教育水準、家庭收入與貧困線比率[PIR]和保險狀態）通過標準化問卷收集，反映了人群中的藥物依從性和可及性。 戶主的教育水平分為高中以下、高中畢業或高中以上。 PIR計算為家庭收入與貧困門檻的比率，分類為<1、1–1.9、2–2.9、3–3.9或≤4。 保險狀態自報為投保（包括公共和私人來源）或未投保。 這些特徵被評估以分析家庭社會經濟狀況與藥物使用的關係（Venkatesh等，2019;McCabe等，2023）。
統計分析：分類變數報告了患病
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使用線性回歸模型計算了不同調查週期中的骨質疏鬆症診斷趨勢，以及按骨折史、處方藥數量和處方藥使用天數分類的骨質疏鬆症患病率。 合併的調查周期被視為連續變數。
為了確定受骨質疏鬆症診斷影響的藥物策略，使用邏輯回歸分析骨質疏鬆症診斷與藥物成分使用之間的關聯。 統計顯著性閾值設為p < 0.05。 從多變數邏輯回歸模型中得出的優勢比（ORs）及其95%CIs用於評估骨質疏鬆症診斷對藥物使用的影響。 然後使用線性回歸描述與骨質疏鬆症診斷相關的特定藥物成分的全國趨勢，調整了教育水準、RIP和保險狀態。
為了評估關聯結果的穩健性，進行了敏感性分析：1）評估骨質疏鬆症診斷對每種成分使用變化的影響; 2）排除年齡≥80歲或BMI≥30 kg/m²的成年人，他們更容易患多種共病。
本研究的數據分析採用了針對結構化調查數據的嚴格方法，包括分層、聚類和加權，以確保全國代表性估計。 使用SAS軟體（版本9.4）進行數據分析，統計顯著性設為p < 0.05。 使用Python（版本9.3）生成圖表。
結果：研究人群特徵本研究最終確定了21,965名個體的樣本量，代表了669,561,146名50歲及以上的美國非機構化成年人（補充表S1）。 其中，2,408名個體被診斷為骨質疏鬆症，占參與者總數的11.06% [95% CI，10.38%–11.75%]（表1）。 在骨質疏鬆症患者中，24.11% [95% CI，22.10%–26.11%]有骨折史，19.43%（17.70–21.16）年齡在80-89歲之間，30.26% [95% CI，27.95%–32.58%]為肥胖。 骨質疏鬆症患者在健康狀況類別中的分佈相似："優秀或非常好"（33.00% [95% CI，30.10%–35.90%]）、"良好"（34.68% [95% CI，32.10%–37.26%]）和"一般或差"（32.32% [95% CI，29.46%–35.18%]）。 骨質疏鬆症患者使用≥8種處方藥的比例高於非骨質疏鬆症個體（36.86% [95% CI，33.96%–39.76%] vs. 23.22% [95% CI，22.12%–24.32%]），並且用藥時間更長（64.04% [95% CI，61.07%–67.00%] vs. 51.76% [95% CI，50.48%–53.03%]）。 絕大多數骨質疏鬆症患者都有保險，比例為96.18% [95% CI，95.02%–97.34%]（補充表S2）。