摘要目的 调查中老年骨质疏松性骨折的发生率和危险因素,并建立定量预测模型指导临床筛查.方法 将2020年6月-2024年3月由我院诊断的315例骨质疏松症中老年患者临床资料作为建模集,另选择2024年5月-2025年5月我院收治的102例骨质疏松症中老年患者临床资料作为验证集.受试者年龄50～80岁,通过双能X线骨密度仪检测T值＜-2.5 SD.建模集根据是否发生脆性骨折分为骨折组(55例)和无骨折组(260例).单因素比较两组一般资料(性别、年龄、基础疾病等)、血生化[包括骨转换标志物Ⅰ型胶原N端前肽(PINP)和Ⅰ型胶原C末端交联肽(CTX)等]以及临床治疗(补充维生素D、钙剂、抗骨质疏松治疗等),然后通过多因素Logistic回归筛选危险因素.结果 与无骨折组相比,骨折组年龄≥70岁,糖尿病例数增多,补充维生素D、钙剂和抗骨质疏松治疗减少,血肌酐和CTX水平升高,PINP、血钙和血磷水平下降(P＜0.05).回归分析显示,年龄≥70岁(OR=1.235,95％CI:1.102～1.526,P＜0.001)、糖尿病(OR=1.326,95％CI:1.127～1.625,P＜0.001)和CTX(OR=1.859,9 5％CI:1.425～2.235,P＜0.001)是危险因素,PINP(OR=0.526,95％CI:0.302～0.758,P＜0.001)和抗骨质疏松治疗(OR=0.758,95％CI:0.542～0.926,P＜0.001)是保护因素.建立预测模型Y=0.211×(年龄)+0.282×(糖尿病)+0.620×(CTX)-0.642×(PINP)-0.277×(抗骨质疏松治疗).受试者工作特征(ROC)显示,预测模型评估建模集与验证集骨折发生的曲线下面积(AUC)分别为 0.876(95％CI:0.822～0.953,P＜0.001)和 0.855(95％CI:0.801～0.932,P＜0.001),提示模型的预测性能良好.结论 老年骨质疏松症有较高的骨折发生风险,年龄、糖尿病、CTX和PINP水平以及抗骨质疏松治疗与骨折发生密切相关,据此建立预测模型对评估骨折发生风险有较好的应用潜能.受限于单中心研究、样本量较少和缺乏外部数据验证,临床应用仍需谨慎.