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背景：多発性の多い虐待の評価ツールである年齢調整されたCharlson併存疾患指数（ACCI）を結びつける証拠が増えています。しかし、骨粗鬆症における多発性の役割はまだ完全に評価されていません。私たちは、中程度から高リスクの低リスクで、ACCIと高齢者の骨粗鬆症のリスクとの関連を調査することを目指しました。 方法：2015年1月から2022年8月まで、中国の北京にある病院に合計947人の男性が含まれていました。ACCIは、加重スコアに従って年齢と各併存疾患をカウントすることによって計算され、参加者はACCIによって2つのグループに層別化されました：低（ACCI <5）、および高（ACCI≥5）。Kaplan Meier法を使用して、さまざまなレベルのACCIによる骨粗鬆症の累積発生率を評価しました。COX比例ハザード回帰モデルを使用して、ACCIと骨粗鬆症のリスクとの関連を推定しました。受信機の動作特性（ROC）曲線は、骨粗鬆症スクリーニングにおけるACCIのパフォーマンスを評価するために適合しました。 結果：ベースラインでは、すべての患者の平均年齢は75.7歳、平均BMIは24.8 kg/m2であり、531人（56.1％）の患者はACCIが高く、416人（43.9％）がACCIが低かった。6.6年の追跡期間の中央値の間に、296人の参加者が骨粗鬆症を発症しました。Kaplan-Meierの生存曲線は、ACCIが高い参加者は、ACCIが低い場合と比較して骨粗鬆症の累積発生率が有意に高いことを示しました（ログランクテスト：P <0.001）。ACCIを連続変数として検討した場合、多変量調整モデルは、ACCIが1単位増加したように、骨粗鬆症のリスクが12.1％増加することを示しました（HR = 1.121、95％CI 1.041-1.206、P = 0.002）。ACCIがカテゴリ変数に変更された場合、骨粗鬆症の場合、ACCI [参照グループ]および1.557（95％CI 1.223-1.983）に関連するさまざまなレベルのACCI [参照グループ]に関連する多変数調整ハザード比は（P <0.001）でした。それぞれ。ACCI（カットオフ≥5）は、高齢の落下しやすい男性の骨粗鬆症の特定において、0.566（95％CI 0.527-0.605、P = 0.001）のROC曲線（AUC）の下の面積を明らかにしました。。 結論：現在の研究では、高齢の落下しやすい男性の骨粗鬆症のリスクが高くなるより高いACCIとの関連が示され、長期の骨格関連の有害な臨床結果のマーカーとしてのACCIの可能性を支持しました。
背景：多発性の多い虐待の評価ツールである年齢調整されたCharlson併存疾患指数（ACCI）を結びつける証拠が増えています。しかし、骨粗鬆症における多発性の役割はまだ完全に評価されていません。私たちは、中程度から高リスクの低リスクで、ACCIと高齢者の骨粗鬆症のリスクとの関連を調査することを目指しました。 方法：2015年1月から2022年8月まで、中国の北京にある病院に合計947人の男性が含まれていました。ACCIは、加重スコアに従って年齢と各併存疾患をカウントすることによって計算され、参加者はACCIによって2つのグループに層別化されました：低（ACCI <5）、および高（ACCI≥5）。Kaplan Meier法を使用して、さまざまなレベルのACCIによる骨粗鬆症の累積発生率を評価しました。COX比例ハザード回帰モデルを使用して、ACCIと骨粗鬆症のリスクとの関連を推定しました。受信機の動作特性（ROC）曲線は、骨粗鬆症スクリーニングにおけるACCIのパフォーマンスを評価するために適合しました。 結果：ベースラインでは、すべての患者の平均年齢は75.7歳、平均BMIは24.8 kg/m2であり、531人（56.1％）の患者はACCIが高く、416人（43.9％）がACCIが低かった。6.6年の追跡期間の中央値の間に、296人の参加者が骨粗鬆症を発症しました。Kaplan-Meierの生存曲線は、ACCIが高い参加者は、ACCIが低い場合と比較して骨粗鬆症の累積発生率が有意に高いことを示しました（ログランクテスト：P <0.001）。ACCIを連続変数として検討した場合、多変量調整モデルは、ACCIが1単位増加したように、骨粗鬆症のリスクが12.1％増加することを示しました（HR = 1.121、95％CI 1.041-1.206、P = 0.002）。ACCIがカテゴリ変数に変更された場合、骨粗鬆症の場合、ACCI [参照グループ]および1.557（95％CI 1.223-1.983）に関連するさまざまなレベルのACCI [参照グループ]に関連する多変数調整ハザード比は（P <0.001）でした。それぞれ。ACCI（カットオフ≥5）は、高齢の落下しやすい男性の骨粗鬆症の特定において、0.566（95％CI 0.527-0.605、P = 0.001）のROC曲線（AUC）の下の面積を明らかにしました。。 結論：現在の研究では、高齢の落下しやすい男性の骨粗鬆症のリスクが高くなるより高いACCIとの関連が示され、長期の骨格関連の有害な臨床結果のマーカーとしてのACCIの可能性を支持しました。
BACKGROUND: There is growing evidence linking the age-adjusted Charlson comorbidity index (aCCI), an assessment tool for multimorbidity, to fragility fracture and fracture-related postoperative complications. However, the role of multimorbidity in osteoporosis has not yet been thoroughly evaluated. We aimed to investigate the association between aCCI and the risk of osteoporosis in older adults at moderate to high risk of falling. METHODS: A total of 947 men were included from January 2015 to August 2022 in a hospital in Beijing, China. The aCCI was calculated by counting age and each comorbidity according to their weighted scores, and the participants were stratified into two groups by aCCI: low (aCCI < 5), and high (aCCI ≥5). The Kaplan Meier method was used to assess the cumulative incidence of osteoporosis by different levels of aCCI. The Cox proportional hazards regression model was used to estimate the association of aCCI with the risk of osteoporosis. Receiver operating characteristic (ROC) curve was adapted to assess the performance for aCCI in osteoporosis screening. RESULTS: At baseline, the mean age of all patients was 75.7 years, the mean BMI was 24.8 kg/m2, and 531 (56.1%) patients had high aCCI while 416 (43.9%) were having low aCCI. During a median follow-up of 6.6 years, 296 participants developed osteoporosis. Kaplan-Meier survival curves showed that participants with high aCCI had significantly higher cumulative incidence of osteoporosis compared with those had low aCCI (log-rank test: P < 0.001). When aCCI was examined as a continuous variable, the multivariable-adjusted model showed that the osteoporosis risk increased by 12.1% (HR = 1.121, 95% CI 1.041-1.206, P = 0.002) as aCCI increased by one unit. When aCCI was changed to a categorical variable, the multivariable-adjusted hazard ratios associated with different levels of aCCI [low (reference group) and high] were 1.00 and 1.557 (95% CI 1.223-1.983) for osteoporosis (P < 0.001), respectively. The aCCI (cutoff ≥5) revealed an area under ROC curve (AUC) of 0.566 (95%CI 0.527-0.605, P = 0.001) in identifying osteoporosis in older fall-prone men, with sensitivity of 64.9% and specificity of 47.9%. CONCLUSIONS: The current study indicated an association of higher aCCI with an increased risk of osteoporosis among older fall-prone men, supporting the possibility of aCCI as a marker of long-term skeletal-related adverse clinical outcomes.
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