换一批摘要目的 探讨在新疆维吾尔自治区人民医院就诊的各年龄段患者中,红细胞分布宽度(red blood cell distribution width,RDW)与白蛋白(albumin,ALB)比值RAR与骨质疏松症(osteoporosis,OP)之间的关联性,并评估RAR作为预测骨质疏松症指标的价值.方法 选取2020年10月26日至2025年1月10日接受骨质疏松筛查的患者数据.研究纳入了常见的人口统计学特征、常规血细胞分析和生化分析指标,选择了数据完整度达到30％以上的变量进行分析.通过单因素和多因素逻辑回归分析探索各个变量与骨质疏松症结局的关系,以识别可能影响结果的因素.进一步,利用多因素逻辑回归模型和机器学习技术,在控制其他协变量的情况下,验证RAR与OP之间的统计学关联.最终,采用限制立方样条(restricted cubic spline,RCS)曲线确定RAR与OP关系的最佳截断点,以揭示其临床意义.结果 研究表明年龄、性别、饮酒习惯、体质量指数(body mass index,BMI)、白细胞计数、嗜酸性粒细胞比例、中性粒细胞比例、AST/ALT比率、碱性磷酸酶(alkaline phosphatase,ALP)、高密度脂蛋白胆固醇(HDL-C)以及RAR均与骨质疏松症显著相关.机器学习的结果也支持了上述发现,证实了这些因素对预测骨质疏松症的重要性.结论 RAR与骨质疏松风险呈正相关,当RAR≥3.18时,骨质疏松发生风险增加.提示RAR可作为一种简便、经济的辅助指标,用于骨质疏松的早期风险评估.
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DOI
10.3969/j.issn.1006-7108.2026.01.007
发布时间
2026-03-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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