朱洁云; 高敏; 宋秋韵; 吉攀; 李红园; 钟枝梅; 沈印

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.083

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中国老年人骨质疏松症患病率的Meta分析

中国全科医学, 2022,25(3) : 346-353. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.083

摘要

背景

骨质疏松症（OP）的患病率高，且其患病率随着年龄的增长而逐渐增加，OP及其引起的骨折给患者家庭及社会造成沉重的经济负担，防治OP刻不容缓。了解我国OP的患病情况是开展OP防控工作的前提。

目的

通过Meta分析了解中国老年人OP的患病情况。

方法

计算机检索PubMed、中国知网（CNKI）、万方数据知识服务平台和维普网（VIP）中关于中国老年人OP患病率相关的横断面研究，检索时限为2000-01-01至2021-03-20。提取数据并评价纳入研究的文献质量，采用Stata 12.0软件进行Meta分析。

结果

共纳入48篇横断面研究，包含68 932例研究对象。Meta分析结果显示，中国≥60岁老年人OP患病率为37.7%〔95%CI（33.8%，41.7%）〕。亚组分析结果显示，2000—2009年中国≥60岁老年人OP患病率为39.6%〔95%CI（33.4%，45.9%）〕，2010—2020年为35.9%〔95%CI（31.1%，40.8%）〕；中国南方地区≥60岁老年人OP患病率为39.7%〔95%CI（34.0%，45.5%）〕，中国北方地区为35.7%〔95%CI（30.1%，41.2%）〕；中国男性≥60岁老年人OP患病率为27.3%〔95%CI（23.9%，30.7%）〕，中国女性为48.4%〔95%CI（42.7%，54.1%）〕；中国60~69岁老年人OP患病率为32.2%〔95%CI（28.6%，35.7%）〕，70~79岁老年人为41.9%〔95%CI（36.9%，46.9%）〕，≥80岁老年人为51.8%〔95%CI（43.9%，59.7%）〕。

结论

当前证据表明，中国老年人OP患病率为37.7%，且随着年龄的增长逐渐上升。

引用本文: 朱洁云, 高敏, 宋秋韵, 等. 中国老年人骨质疏松症患病率的Meta分析 [J] . 中国全科医学, 2022, 25(3) : 346-353. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.083.

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骨质疏松症（osteoporosis，OP）是一种以骨量低、骨组织微结构受损、骨脆性增加、易发生骨折为特征的全身性骨病^[1]。早期研究显示，我国50岁以上女性OP的患病率为20.7%，男性为14.4%，且OP患病率随着年龄的增长而逐渐增加^[1,2]。OP患者发生脆性骨折的风险也较正常人高。有研究报道，2015年我国主要用于骨质疏松性骨折的医疗费用为720亿元，预计到2035年将达到1 320亿元，给患者家庭和社会造成沉重的经济负担^[1，3]。OP及其引起的骨折已成为我国重大的公共卫生问题，防治OP刻不容缓。而了解我国OP的患病情况，是开展OP防控工作的前提。

虽然有较多研究报道了OP的患病率，但单个研究样本量较小，且多为单中心调查研究，因此单个研究报道的结果代表性欠佳^[4,5,6,7,8]。2016年贺丽英等^[9]进行的Meta分析纳入33项研究，共包含30 526例研究对象，结果显示我国≥60岁的老年人OP患病率为36%。但近年来又有较多大规模的研究报道，各个研究的报道结果也参差不齐^{[10,11,12,13]}。因此，为了对我国老年人OP患病率有更全面地了解，本研究通过检索相关文献，系统评价我国老年人OP的患病情况，以期为OP的防控提供循证依据。

1　资料与方法

1.1　文献检索策略

计算机检索PubMed、中国知网（CNKI）、万方数据知识服务平台和维普网（VIP）数据库中关于中国老年人OP患病率相关的文献，检索时限为2000-01-01至2021-03-20。同时采用数据库检索和手工检索，并追溯纳入文献的参考文献。中文检索词包括：骨质疏松、骨密度、发病率、患病率、流行病学；英文检索词包括：prevalence rate、incidence、osteoporosis、bone mineral density、epidemiologic、China。以CNKI为例，检索策略见表1。

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表1

关于中国老年人OP患病率的横断面研究的CNKI检索策略

Table 1

Strategy for searching cross-sectional studies about osteoporosis prevalence in Chinese elderly people in CNKI database

表1

关于中国老年人OP患病率的横断面研究的CNKI检索策略

Table 1

Strategy for searching cross-sectional studies about osteoporosis prevalence in Chinese elderly people in CNKI database

检索步骤	检索词
#1	骨质疏松
#2	骨密度
#3	#1 OR #2
#4	患病率
#5	发病率
#6	流行病学
#7	#4 OR #5 OR #6
#8	#3 AND #7

1.2　纳入与排除标准

纳入标准：（1）横断面研究；（2）研究对象包含我国≥60岁人群；（3）观察指标为OP患病率。OP测量及诊断标准：双能X线吸收检测法，诊断标准为T值低于-2.5 SD^[1]。患病率按5的倍数进行年龄分层表示，如60~64岁、65~69岁或60~69岁、70~79岁。

排除标准：（1）同一个研究重复发表的文献；（2）调查对象为特殊人群，如住院患者、绝经女性、伴有严重肝肾及其他骨骼疾病的人群、合并有某种疾病或某种职业的人群；（3）综述、会议论文、学位论文；（4）分析数据不全或缺失，或有逻辑错误的文献；（5）老年人样本量<100例。

1.3　文献筛选与数据提取

由2名研究员分别独立检索并筛选文献、收集数据并交叉核对。如有争议，则通过讨论或与第三名研究员协商解决。资料提取内容包括：（1）基本信息：第一作者、发表时间、研究对象所在地区、样本量、年龄等；（2）能计算出OP患病率的相关数据；（3）偏倚风险评价的相关要素。

1.4　纳入研究的偏倚风险评价

横断面研究采用KHAMBALIA等^[14]提出的文献质量评价标准进行质量评分，见表2。

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表2

横断面研究文献质量评价标准

Table 2

Quality assessment criteria of cross-sectional studies

表2

横断面研究文献质量评价标准

Table 2

Quality assessment criteria of cross-sectional studies

序号	条目	分数（分）
1	随机模式抽样，且具有很大样本量（≥10 000）的国家级流行病学调查报告	1
2	随机模式抽样，且样本量较大（≥1 000）的省级流行病学报告	2
3	随机模式抽样，但在有限数量的特定单位（如2、3个县级城市或研究所）调查的流行病学报告	3
4	不是随机模式抽样，但样本量较大（≥1 000）的报告	4
5	不是随机模式抽样，且样本量较小（<1 000）的报告	5

1.5　统计学方法

采用Stata 12.0软件进行Meta分析。纳入研究结果间的异质性采用χ²检验进行分析（检验水准为α=0.1），同时结合I²定量判断异质性大小。若I²<50%且P>0.1，说明各研究结果间无统计学异质性，则采用固定效应模型进行Meta分析；否则采用随机效应模型进行Meta分析。根据纳入研究的发表年份、性别、年龄及研究对象的地区分布（以秦岭-淮河为界）进行亚组分析。根据漏斗图，结合Egger's和Begg's检验判断是否存在发表偏倚。以P<0.05为差异有统计学意义。

2　结果

2.1　文献筛选流程及结果

初检共获得相关文献1 211篇，经逐层筛选后，最终纳入48篇横断面研究^{[4,5,6,7,8，10,11,12,13，15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53]}，共包含68 932例研究对象。文献筛选流程及结果见图1。

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图1

文献筛选流程图

Figure 1

Procedure of literature enrollment

图1

文献筛选流程图

Figure 1

Procedure of literature enrollment

2.2　纳入研究的基本特征和质量评价

纳入研究的基本特征见表3。纳入研究的质量评价结果：12篇文献^{[4，13，15,16，27，30,31,32，36，47，49，51]}评分为2分，5篇文献^{[5，42,43，45，48]}评分为3分，26篇文献^{[6,7,8，10,11,12，17,18,19,20，22,23,24，26，28,29，34,35，37,38，40,41，44，46，50，52]}评分为4分，5篇文献^{[21，25，33，39，53]}评分为5分。纳入研究的样本量普遍较大，研究对象来源主要为随机抽取和健康体检人群。

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表3

纳入研究的基本特征

Table 3

Basic characteristics of included studies

表3

纳入研究的基本特征

Table 3

Basic characteristics of included studies

第一作者	发表时间（年）	地区	测量仪器	测量部位	对象来源	样本量（例）^a	性别（例）^b		年龄（岁）
第一作者	发表时间（年）	地区	测量仪器	测量部位	对象来源	样本量（例）^a	男	女	年龄（岁）
陈文远^[4]	2010	海南省	GE Lunar.DPX.MD（美国）	L2~4、单侧髋	随机抽取居民	531	223	308	≥60
孙兰英^[5]	2012	贵州省	Lunar Prodigy Advance（美国）	L2~4、左股骨颈	随机抽取体检人员	455	173	151	60~79
张楠楠^[6]	2013	黑龙江省	Lunar Prodigy Advance（美国）	L1~4、单髋	体检人群	1 096	81	280	60~84
邱耀辉^[7]	2013	漳州市	OsteoSys EXA-30000（韩国）	前臂远端	体检人群	4 023	246	199	60~87
杨立进^[8]	2018	广东省	HOLOGIC Wi（美国）	L1~4、左股骨颈	常住居民	1 529	267	707	60~89
李广程^[10]	2014	吉林省	MEDILINK-OSTEOCORE2（法国）	尺桡骨	体检人群	9 735	2 682	3 393	≥60
黄际远^[11]	2016	四川省	Lunar Prodigy Advance（美国）	L1~4、左髋	体检人群	15 273	1 280	2 709	≥60
冯剑^[12]	2016	山东省	GE LUNER（美国）	腰椎	体检人群	8 900	2 215	0	≥60
姚立彬^[13]	2017	湖北省	DTX-200（美国）	前臂	分层联合整群抽样	8 159	3 921	4 238	60~90
范子寒^[15]	2018	北京市	Hologic-Discover（美国）	L1~4、股骨、髋部	随机抽取居民	1 552	979^c		60~90
林伟^[16]	2003	广东省	GE Lunar.DPX.L（美国）	L2~4、左股骨	随机抽取居民	1 530	303	309	≥60
杨鸿兵^[17]	2011	北京市	DPX.MD（美国）	尺桡骨	常住居民	19 609	559	1 363	60~89
朱志鑫^[18]	2004	浙北省	美国仪器	左跟骨	体检人群	6 330	529	1 100	60~93
张萌萌^[19]	2009	吉林省	DTX-200（美国）	尺桡骨	常住居民	16 019	5 906	5 263	60~89
李亚刚^[20]	2007	吉林省	DTX-200（美国）	尺桡骨	常住居民	4 133	684	1 263	60~89
姜岩^[21]	2000	河北省	丹麦仪器	前臂	未提及	353	0	121	60~79
陈健^[22]	2001	厦门市	Lunar DPXL（美国）	L2~4	常住居民	2 766	833	909	≥60
沈霖^[23]	2001	湖北省	Hologic-DEXA（美国）	L1~4、股骨	常住居民	1 359	220	268	≥60
周久贸^[24]	2008	辽宁省	GE Lunar（美国）	L1~4、股骨	常住居民	2 288	189	258	60~89
吴伏娜^[25]	2004	深圳市	Challenger DEXA	L2~4、股骨	常住居民	747	62	97	60~70
蒙元劲^[26]	2006	广西壮族自治区	MEDILINK（法国）	股骨	一般居民	1 230	275	352	≥60
赵昕^[27]	2008	吉林省	Lunar DPXL（美国）	L2~4、左髋	分层整群随机抽样	1 180	327	334	≥60
白孟海^[28]	2008	甘肃省	Lunar Prodigy（美国）	L1~4、左髋	一般居民	1 212	252	240	≥60
杨茂伟^[29]	2009	辽宁省	Lunar DEXA（美国）	L1~4、双髋	体检人群	3 738	671	595	60~89
杨春云^[30]	2011	山东省	MEDILINK-OSTEOCORE2（法国）	L2~4、左髋	分层多阶段整群抽样	3 879	786	808	60~89
伍中庆^[31]	2013	广东省	Lunar（美国）	双髋	多阶段整群抽样	1 263	311	544	≥60
王树金^[32]	2016	江苏省	Lunar（美国）	L1~4、左髋	随机抽样	1 220	252	458	≥60
颜晓东^[33]	2003	广西壮族自治区	Challeger（法国）	L2~4、左髋	体检人群	264	183	250	60~80
季志民^[34]	2011	北京市	MEDILINK-OSTEOCORE1（法国）	L2~4、单髋	体检人群	3 285	101	827	60~89
林松青^[35]	2011	广东省	Lunar Prodigy（美国）	L2~4、单髋	一般居民	2 600	500	500	≥60
刘辉文^[36]	2011	湖南省	Lunar-DPX-Bravo（美国）	L2~4、左髋	随机抽样	4 000	428	330	≥60
廖燚^[37]	2010	新疆维吾尔自治区	HOLOGIC（美国）	L2~4、左髋	本地居民	2 516	156	327	≥60
罗翠云^[38]	2009	广西壮族自治区	I'acn（意大利）	L2~4、单髋	体检人群	3 000	326	606	≥60
张盘德^[39]	2008	广东省	Hologic-Delphi（美国）	L1~4、左髋	体检人群	839	222	239	≥60
陈超^[40]	2008	安徽省	Lunar Prodigy（美国）	L2~4、左髋	体检人群	1 162	229	208	≥60
孙桂青^[41]	2012	浙江省	GE Lunar.DPX.MD（美国）	L1~4、右髋	体检人群	2 880	415	314	≥60
李宁华^[42]	2001	华北地区	GE Lunar（美国）	L2~4、左股骨	分层多阶段整群随机抽样	918	221	272	≥60
曾玉红^[43]	2012	陕西省	Hologic-QDR2000（美国）	L1~4、左髋	随机抽样	564	47	114	60~80
陈奇盛^[44]	2018	广西壮族自治区	Lunar DPX-MD（美国）	L1~4、股骨	体检人群	2 803	553	691	60~84
丁雪勇^[45]	2017	重庆市	MetriScan（美国）	股骨	多阶段整群随机抽样	813	209	197	≥60
胡佑凤^[46]	2011	湖北省	GE PIXI（美国）	跟骨	体检人群	4 000	961	892	≥60
李宁华^[47]	2001	中国	Lunar DPX-L和Norland XR-36	L2~4、股骨	全国随机抽样	5 602	1 610	1 683	≥60
马俊岭^[48]	2009	上海市	Lunar Prodigy Advance（美国）	腰椎、股骨	随机抽取居民	608	205	401	60~79
区品中^[49]	2002	广东省	Lunar DPX-L	L2~4、髋部	随机整群抽样	1 160	300	300	≥60
杨春菊^[50]	2008	深圳市	Challeger（法国）	股骨	常住居民	4 123	674	830	60~79
周影^[51]	2020	海南省	Hologic-ASY-00409（美国）	腰椎	多阶段抽样	2 176	386	369	≥60
宗欣^[52]	2020	山东省	Lunar（美国）	L1~4、股骨	体检人群	1 180	423	757	≥60
吴凌云^[53]	2013	湖北省	Hologic-Discovery（美国）	L1~4	方便抽样	183	88	95	≥60

注：^a表示全文总样本量，^b表示≥60岁样本量，^c表示男、女性总例数

2.3　Meta分析结果

2.3.1　总患病率

Meta分析结果显示，中国≥60岁老年人OP患病率为37.7%〔95%CI（33.8%，41.7%）〕（表4）。

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表4

中国老年人OP患病率的Meta分析结果

Table 4

Meta-analysis of cross-sectional studies about prevalence of osteoporosis in Chinese elderly people

表4

中国老年人OP患病率的Meta分析结果

Table 4

Meta-analysis of cross-sectional studies about prevalence of osteoporosis in Chinese elderly people

观察指标		纳入研究数量（篇）	异质性		效应模型	Meta分析结果
观察指标		纳入研究数量（篇）	P值	I²值（%）	效应模型	OR（95%CI）	P值
总体患病率		48^{[4,5,6,7,8，10,11,12,13，15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53]}	<0.001	99.4	随机效应模型	0.377（0.338，0.417）	<0.001
发表时间（年）
	2000—2009	22^{[16，18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29，33，38,39,40，42，47,48,49,50]}	<0.001	99.4	随机效应模型	0.396（0.334，0.459）	<0.001
	2010—2020	26^{[4,5,6,7,8，10,11,12,13，15，17，30,31,32，34,35,36,37，41，43,44,45,46，51,52,53]}	<0.001	99.3	随机效应模型	0.359（0.311，0.408）	<0.001
地区
	南方	29^{[4,5，7,8，11，13，16，18，22,23，25,26，31，33，35,36，38,39,40,41,42，44,45,46，48,49,50,51，53]}	<0.001	99.4	随机效应模型	0.397（0.340，0.455）	<0.001
	北方	18^{[6，10，12，15，17，19,20,21，24，27,28,29,30，32，34，37，43，52]}	<0.001	99.2	随机效应模型	0.357（0.301，0.412）	<0.001
性别
	男	46^{[4,5,6,7,8，10,11,12,13，16,17,18,19,20，22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53]}	<0.001	98.4	随机效应模型	0.273（0.239，0.307）	<0.001
	女	46^{[4,5,6,7,8，10,11，13，16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52,53]}	<0.001	99.3	随机效应模型	0.484（0.427，0.541）	<0.001
年龄段
	60~69岁	46^{[4,5,6,7,8，10,11,12，15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52]}	<0.001	98.7	随机效应模型	0.322（0.286，0.357）	<0.001
	男性60~69岁	46^{[4,5,6,7,8，10,11,12，15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52]}	<0.001	96.1	随机效应模型	0.215（0.187，0.243）	<0.001
	女性60~69岁	46^{[4,5,6,7,8，10,11,12，15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52]}	<0.001	98.1	随机效应模型	0.426（0.377，0.476）	<0.001
年龄段
	70~79岁	45^{[4,5,6,7,8，10,11,12，15,16,17,18,19,20,21,22,23,24，26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52]}	<0.001	98.7	随机效应模型	0.419（0.369，0.469）	<0.001
	男性70~79岁	45^{[4,5,6,7,8，10,11,12，15,16,17,18,19,20,21,22,23,24，26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52]}	<0.001	97.0	随机效应模型	0.307（0.259，0.355）	<0.001
	女性70~79岁	45^{[4,5,6,7,8，10,11,12，15,16,17,18,19,20,21,22,23,24，26,27,28,29,30,31,32,33,34,35,36,37,38,39,40,41,42,43,44,45,46,47,48,49,50,51,52]}	<0.001	98.5	随机效应模型	0.535（0.468，0.601）	<0.001
年龄段
	≥80岁	31^{[4，6，8，10,11,12，15,16,17,18,19,20，22,23,24，27,28,29,30,31,32，34,35,36，38，40，44，47，49，51,52]}	<0.001	97.7	随机效应模型	0.518（0.439，0.597）	<0.001
	男性≥80岁	30^{[4，6，8，10,11,12，16,17,18,19,20，22,23,24，27,28,29,30,31,32，34,35,36，38，40，44，47，49，51,52]}	<0.001	96.3	随机效应模型	0.420（0.323，0.517）	<0.001
	女性≥80岁	30^{[4，6，8，10,11,12，16,17,18,19,20，22,23,24，27,28,29,30,31,32，34,35,36，38，40，44，47，49，51,52]}	<0.001	97.2	随机效应模型	0.634（0.530，0.737）	<0.001

2.3.2　亚组分析

Meta分析结果显示，2000—2009年中国≥60岁老年人OP患病率为39.6%〔95%CI（33.4%，45.9%）〕，2010—2020年中国≥60岁老年人OP患病率为35.9%〔95%CI（31.1%，40.8%）〕。

Meta分析结果显示，中国南方地区≥60岁老年人OP患病率为39.7%〔95%CI（34.0%，45.5%）〕，中国北方地区≥60岁老年人OP患病率为35.7%〔95%CI（30.1%，41.2%）〕。

Meta分析结果显示，中国男性≥60岁老年人OP患病率为27.3%〔95%CI（23.9%，30.7%）〕，中国女性≥60岁老年人OP患病率为48.4%〔95%CI（42.7%，54.1%）〕。

Meta分析结果显示，中国60~69岁老年人OP患病率为32.2%〔95%CI（28.6%，35.7%）〕，70~79岁老年人OP患病率为41.9%〔95%CI（36.9%，46.9%）〕，≥80岁老年人OP患病率为51.8%〔95%CI（43.9%，59.7%）〕（表4）。

2.3.3　敏感性分析

采用依次剔除每项研究后重新合并统计量的方法进行敏感性分析，结果均未发生方向性改变，提示结果较稳定。

2.4　发表偏倚

根据中国≥60岁老年人OP患病率绘制漏斗图，结果显示，各研究点左右分布对称性欠佳，但Egger's和Begg's检验P值分别为0.052和0.207，提示存在发表偏倚的可能性较小（图2）。

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图2

中国≥60岁老年人OP患病率的倒漏斗图

Figure 2

The funnel plot of assessing risk of bias in cross-sectional studies about overall prevalence of osteoporosis in Chinese adults aged ≥60 years

图2

中国≥60岁老年人OP患病率的倒漏斗图

Figure 2

The funnel plot of assessing risk of bias in cross-sectional studies about overall prevalence of osteoporosis in Chinese adults aged ≥60 years

3　讨论

据统计，2018年末我国≥60岁老年人已达2.494 9亿，约占总人口的17.9%^[54]。预计到2025年，我国≥60岁人口将达到3亿，届时我国将成为超老年型国家^[54]。OP是一种与增龄相关的疾病，随着人口老龄化日趋加重，如果不加强OP的防控，未来OP的患病率将急速上升，OP及其继发的骨折将对我国造成沉重的医疗和经济负担^[55]。因此，了解我国各个年龄段、不同地区、不同性别人群OP的患病率，从而早防、早控，有针对性地防控，对减少OP的发病率、降低致残率、提高患者的社会回归率具有重大的意义。

贺丽英等^[9]研究纳入30 526例研究对象，结果显示，截至2016年我国老年人OP的患病率为36%。本研究通过68 932例研究对象进行系统分析，结果显示：2000—2020我国老年人OP的患病率为37.7%，与既往研究结果基本一致。2016年张智海等^[2]研究指出，女性各个年龄段OP的发病率均比同年龄段的男性高，男性与女性的年龄每增加10岁OP的增长率分别为15%和20%。本研究结果也显示，同一年龄段女性OP的患病率均较男性高，且OP的患病率随着年龄的增长而增加；但与2010年相比，2010年及之后我国老年人OP的患病率是下降的。尽管近年来患病率有下降的趋势，但是目前的患病率仍较高，80岁及以上老年人OP的患病率甚至高达51.8%，所以OP的防控工作仍不能懈怠。本研究结果还显示，南方老年人OP的患病率比北方高（39.7%与35.7%）。这可能与南方的地理环境和气候更舒适、南方人的平均寿命更长有关。但2020年何培亮等^[56]通过分析38 492例研究对象，结果得出，虽然南方老年人OP的患病率较北方高，但北方中青年OP的患病率较南方高。目前OP的患病率是否有南、北方差异仍有争议，待后续更多高质量的研究予以证实。

本次Meta分析纳入研究较多，样本量也较大。按研究对象的地区分布、性别、研究年份、年龄段进行亚组分析，同时通过逐一剔除各个研究后重新合并统计量的方法进行敏感性分析，结果均未发生明显改变，说明本研究结果较可靠，代表性高。但本研究也有一些局限性：（1）纳入研究均为横断面研究、回顾性研究，不能控制研究设计、选择、测量等偏倚的影响。（2）纳入研究检测的仪器及测量部位不一致，可能导致临床异质性。（3）Meta分析结果的异质性较大，亚组分析未能找到异质性来源，可能影响Meta分析的准确性。

综上所述，中国老年人OP的患病率为37.7%，且患病率随着年龄的增长逐渐上升。女性的患病率比男性高，南方的患病率比北方高，近10年来患病率有下降的趋势。受纳入研究质量和数量的影响，上述结论尚需更多高质量的研究予以证实。

利益冲突

本文无利益冲突。

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贡献者信息

朱洁云

1.530021　广西壮族自治区南宁市，广西壮族自治区人民医院国际医疗部

高敏

1.530021　广西壮族自治区南宁市，广西壮族自治区人民医院国际医疗部

宋秋韵

1.530021　广西壮族自治区南宁市，广西壮族自治区人民医院国际医疗部

吉攀

2.530007　广西壮族自治区南宁市，广西医科大学第二附属医院全科医学科

李红园

2.530007　广西壮族自治区南宁市，广西医科大学第二附属医院全科医学科

钟枝梅

2.530007　广西壮族自治区南宁市，广西医科大学第二附属医院全科医学科

沈印

1.530021　广西壮族自治区南宁市，广西壮族自治区人民医院国际医疗部

通信作者

沈印

1.530021　广西壮族自治区南宁市，广西壮族自治区人民医院国际医疗部

Email：sy_doctor@sina.cn

关键词

骨质疏松; 老年人; 患病率; 中国; Meta分析;

作者声明

朱洁云，高敏，宋秋韵，等.中国老年人骨质疏松症患病率的Meta分析[J].中国全科医学，2022，25（3）：346-353. [www.chinagp.net]

作者贡献：

朱洁云负责论文撰写、成文并对文章负责；高敏、宋秋韵负责论文的构思与设计、可行性分析、论文的修订；吉攀、李红园和钟枝梅负责收集资料、提取及分析数据、质量评价；沈印进行审校和总体质量控制。

利益冲突

本文无利益冲突。

历史

出版日期：2022-01-20

收稿日期：2021-05-25

修回日期：2021-09-10

本文编辑

贾萌萌

Evidence-based Medicine

Prevalence of Osteoporosis in Chinese Elderly People: a Meta-analysis

ZHU Jieyun, GAO Min, SONG Qiuyun, JI Pan, LI Hongyuan, ZHONG Zhimei, SHEN Yin

Published 2022-01-20

Cite as Chin Gen Pract, 2022, 25(3): 346-353. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2021.02.083

Abstract

Background

The prevalence of osteoporosis is high and increases gradually with age. Osteoporosis and its related fractures have exerted a heavy economic burden on patients' families, and the society, so it is urgent to prevent and treat osteoporosis. Understanding osteoporosis prevalence is a prerequisite for containing osteoporosis in China.

Objective

To understand osteoporosis prevalence in Chinese elderly people through a meta-analysis.

Methods

PubMed, CNKI, Wanfang Data Knowledge Service Platform and VIP databases were searched to collect cross-sectional studies about osteoporosis prevalence in Chinese elderly people published from January 1, 2000 to March 20, 2021. Data from eligible studies were extracted, and methodological quality of these studies was assessed. Meta-analysis was performed by using Stata 12.0.

Results

A total of 48 studies involving 68 932 cases were included. Meta-analysis showed that the overall prevalence of osteoporosis in Chinese adults aged ≥60 years was 37.7%〔95%CI (33.8%, 41.7%) 〕. Subgroup analyses indicated that osteoporosis prevalence in Chinese adults aged ≥60 years was 35.9%〔95%CI (31.1%, 40.8%) 〕 from 2010 to 2020, while that was 39.6%〔95%CI (33.4%, 45.9%) 〕 between 2000 and 2009. Osteoporosis prevalence in this age group in southern and northern China was 39.7%〔95%CI (34.0%, 45.5%) 〕, and 35.7%〔95%CI (30.1%, 41.2%) 〕, respectively. Osteoporosis prevalence in men, and women of this age group was 27.3%〔95%CI (23.9%, 30.7%) 〕 and 48.4%〔95%CI (42.7%, 54.1%) 〕, respectively. The prevalence of osteoporosis in those aged 60-69, 70-79, and over 80 was 32.2%〔95%CI (28.6%, 35.7%) 〕, 41.9%〔95%CI (36.9%, 46.9%) 〕 and 51.8%〔95%CI (43.9%, 59.7%) 〕, respectively.

Conclusion

Current evidence shows that the prevalence of osteoporosis in Chinese older adults is 37.7%, and it increased with age.

Key words:

Osteoporosis; Aged; Prevalence; China; Meta-analysis

Contributor Information

ZHU Jieyun

1.International Medical Services, the People's Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning 530021, China

GAO Min

1.International Medical Services, the People's Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning 530021, China

SONG Qiuyun

1.International Medical Services, the People's Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning 530021, China

JI Pan

2.Department of General Medicine, the Second Affiliated Hospital of Guangxi Medical University, Nanning 530007, China

LI Hongyuan

2.Department of General Medicine, the Second Affiliated Hospital of Guangxi Medical University, Nanning 530007, China

ZHONG Zhimei

2.Department of General Medicine, the Second Affiliated Hospital of Guangxi Medical University, Nanning 530007, China

SHEN Yin

1.International Medical Services, the People's Hospital of Guangxi Zhuang Autonomous Region, Nanning 530021, China

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