Evaluating spine micro-architectural texture (via tbs) discriminates major osteoporotic fractures from controls both as well as and independent of site matched BMD: the Eastern European tbs study

Vasic J.; Petranova T.; Povoroznyuk V.; Barbu C.G.; Karadzic M.; Gojkovic F.; Elez J.; Winzenrieth R.; Hans D.; Culaficvojinovic V.; Poiana C.; Dzerovych N.; Rashkov R.; Dimic A.

HoBiTHi досягнення /

Latest Developments

полк

СУСТАВЫ, позвоночник

УДК616.71-007.234-001.5-073-079

ВАС1Ке.1, ПЕТРАНОВА T.2, ПОВОРОЗНЮКв.3'4, БАРБУ К.Г.5, КАРАДЖИЧ M.6, ГОЙКОВИЧ Ф.1, еЛЕЗ Д.7, В1НЗЕНР1€СР.8, ХАНС Д.9, КУЛАФ1К ВОДЖ1НОВ1Ч Б.7, ПОЯНА К.5, ДЗЕРОВИЧ Н.3'4, РАШКОВ Р.2, Д1М1Ч А.6

VASIC J.1, PETRANOVA T.2, POVOROZNYUK V.3'4, BARBU C.G.5, KARADZICM.6, GOJKOVIC F.1, ELEZ J.7, WINZENRIETH R.8, HANS D.9, CULAFICVOJINOVIC V.7, POIANA C.5, DZEROVYCH N.3'4, RASHKOVR.2, DIMICA.6 Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Railway Healthcare Center, Belgrade, Serbia 2Clinic of Rheumatology, Medical University, Sofia, Bulgaria

3Department of Clinical Physiology and Pathology of Locomotor Apparatus, D.F. Chebotarev

4Institute of Gerontology NAMS Ukraine and Ukrainian Scientific-Medical Center for the Problems of Osteoporosis, Kiev, Ukraine

5Department of Endocrinology, Carol Davila University of Medicine and Pharmacy, Bucharest, Romania

6Institute for Treatment and Rehabilitation «Niska Banja», Nis, Serbia

7Department of Internal Medicine, Railway Healthcare Center, Belgrade, Serbia

8R&D Department, Med-Imaps, PTIB, Hopital Xavier Arnozan, Pessac, France

9Bone Diseases Center, DAL, Lausanne University Hospital, Lausanne, Switzerland

ОЦ1НКА М1КРОАРХ1ТЕКТУРИ ХРЕБТА ЗА ДОПОМОГОЮ TBS ДОПОМАГА€ РОЗР1ЗНИТИ ПАЦ16НТ1В З ОСНОВНИМИ ОСТЕОПОРОТИЧНИМИ ПЕРЕЛОМАМИ ТА КОНТРОЛЬНУ ГРУПУ ЗАЛЕЖНО ТА НЕЗАЛЕЖНО В1Д МЩКТ: СХ1ДНО€ВРОПЕЙСЬКЕ ДОСЛ1ДЖЕННЯ TBS

EVALUATING SPINE MICRO-ARCHITECTURAL TEXTURE (VIA TBS) DISCRIMINATES MAJOR OSTEOPOROTIC FRACTURES FROM CONTROLS BOTH AS WELL AS AND INDEPENDENT OF SITE MATCHED BMD: THE EASTERN EUROPEAN TBS STUDY

Introduction

Osteoporosis is a common bone disease leading to increased bone fragility and escalated fracture risk. Osteoporosis is characterized by low bone mass, but also by alterations in bone microarchitecture. In routine daily clinical practice, the gold standard for osteoporosis assessment is the evaluation of areal Bone Mineral Density (aBMD), via dual-energy X-ray absorptiometry (DXA). Traditionally, aBMD has been considered the major determinant of bone strength and fracture risk [1]. However, it has been shown that: (1) aBMD is insufficient at determining bone strength [2, 3]; (2) aBMD is insufficient at predicting fractures [4, 5]; and (3) aBMD is inadequate at assessing response to drug therapy [6]. Other parameters play a key role in bone strength, such as bone microstructure [7, 8]. Until recently, assessing bone microstructure was not feasible in routine clinical practice.

Trabecular bone score (TBS) is a grey-level texture parameter which can be applied to DXA imag-

Вступ

Остеопороз е поширеним захворюванням исток, що призводить до збтьшення ix крихкосп й пщвищення ри-зику переломiв. Остеопороз характеризуеться зниженням кiстковоi маси та змшами в истковш мкроархтгектурь У повсякденнш клшчнш практищ золотим стандартом дiа-гностики остеопорозу е визначення мшерально" щтьнос-т истово" тканини (МЩКТ) за допомогою двохенерге-тично! рештешвсько! абсорбщометри (ДРА). Традицш-но МЩКТ вважаеться головним визначальним чинником мщносл исток i ризику переломiв [1]. Тим не менше, бу-ло показано, що: 1) МЩКТ недостатньо для визначення мщносл истки [2, 3]; 2) МЩКТ недостатньо для прогно-зуванш переломiв [4, 5]; 3) МЩКТ недостатньо для ощнки ефективносл медикаментозно' терапи [6]. Ключову роль у мщносл исток вщграе такий параметр, як мшроструктура истки. Донедавна в повсякденнш клшчнш практищ ощ-нити исткову мшроструктуру було неможливо.

TBS е параметром, що характеризуе шру текстуру ДРА-зображень. TBS визначае ильисть локальних просторо-

Karadzic M., Gojkovic F., Elez J., Winzenrieth R., Hans D., CulaficVojinovic V., Poiana C., Dzerovych N., Rashkov R., Dimic A., 2014 © «Бшь. Суглоби. Хребет», 2014 © Заславський О.Ю., 2014

es. TBS quantifies spatial variations of local grey level values into the 2D projected image [9, 10]. TBS is derived from the experimental variogram [9, 10]. It correlates with standard 3D bone microarchitecture parameters such as connectivity density, trabecular number, and negatively with trabecular separation [9, 10]. Recently [12], it has been shown that TBS is also related to bone strength. More precisely, in this study, authors have shown that TBS was correlated with SMI (r = —0.62, p = 0.01) as well as bone stiffness (r = 0.64, p = 0.007), independently of the bone mass. TBS is an indirect evaluation of the trabecular bone structure but also to the bone strength. Previous studies have demonstrated the added clinical value of TBS [13—20]. It has been shown that: (1) TBS is able to discriminate subjects with fractures from subjects without fractures, matched for age, BMD or both, even after adjusting for BMI [13—17]; and (2) TBS can predict major osteoporotic fractures as well as BMD, an independent of it [18—20]. Nevertheless, daily clinical implications regarding the use of TBS are not clearly defined.

We conducted the current study to validate the ability of TBS to detect all osteoporotic fracture types in an Eastern European cohort. In this study, we focused on the clinical added values of TBS in combination with the BMD in term of sensitivity, specificity, accuracy but also considering the reclassification induced by the use of TBS and on the number of subject needed to diagnose.

Materials and methods

Study subjects_

We conducted a retrospective, non-random, multicentre case-control study. Recruitment of female subjects was performed using the medical record database at six centres: The Railway Healthcare Institute of Belgrade (Serbia), the Rheumatology Clinic at the Medical University of Sofia (Bulgaria), the Institute for Treatment and Rehabilitation in Niska Banja (Serbia), the Department of Clinical Physiology and Pathology of Locomotor Apparatus, in Kiev (Ukraine) and the «C.I. Parhon» and Elias Hospital clinical facilities, Department of Endocrinology, Carol Davila University of Medicine and Pharmacy in Bucharest (Romania). During the observation period, between the six centres, 1762 women ages 30 and older were recruited.

To be included in the study, subjects had to be Caucasian, aged between 45 and 85 years, and have a body mass index (BMI) between 17 and 35 kg/cm2. To be fully eligible as a case, the woman had to present with at least one low-energy fracture. All types of osteoporotic fracture were considered for this study (All OP). Conversely, controls could not have any evidence of any low-energy fracture at any bone site. Individuals were excluded if they (1) had undergone any spinal surgery; (2) had any evidence of inflammatory changes or arthrosis in the lumbar spine; or (3) had three or more non-observable lumbar vertebra; (4) have treatments affecting bone metabolism.

Areal bone density at lumbar spine levels L1—L4 (aBMD) was evaluated with Hologic Discovery and

вих варiацiй вщтшшв ciporo кольору 2D-зображення. TBS e р1зновидом експериментально! варюграми [9, 10]. Цей показник корелюе 3i стандартними параметрами 3D-мiкpoаpхiтектуpи истки, такими як щтьшсть, зче-плення й ктьысть трабекул, i негативно — з пpoмiжками мiж трабекулами. Нещодавно [12] було показано, що TBS також обумовлюе мщшсть исток. У даному дослщжен-ш автори показали, що TBS корелюе 3i SMI (г = —0,62, р = 0,01), а також шдексом мщносп истки (г = 0,64, p = 0,007) незалежно вщ истково! маси. TBS е непрямим методом оцшки трабекулярно! структури, а також мщ-ност исток. Попередш дослщження показали додатко-ве клшчне значення TBS [13—20]. Було показано, що: 1) показник TBS здатний вiдpiзняти ошб з переломами вщ ошб без пеpелoмiв аналопчного вшу, МЩКТ, навпъ шсля поправки на шдекс маси тта [13—17]; 2) TBS може передбачити основш остеопоротичш переломи так само, як МЩКТ, i використовуватися незалежно вщ цього по-казника [18—20]. Однак можливост використання TBS у щоденнш кшшчнш практищ чико не визначеш.

Ми провели дане дослщження для пеpевipки можли-востей TBS у виявленш вшх титв остеопоротичних пере-лoмiв у схщноевропейськш когорть У цьому дослщженш ми зосередилися на клшчному значеш комбшаци TBS з МЩКТ, вираженому через показники чутливоста, специ-фiчнocтi, точноста, з урахуванням рекласифшаци, обумов-лено! використанням TBS, i базуючись на показнику кть-кост суб'екпв, яи потребують додатково! дiагнocтики.

Ми провели ретроспективне неpандoмiзoване багато-центрове дослщження за схемою «випадок — контроль». Вщ61р жшок проводили з використанням медичних баз даних шести цен^в: Залiзничнoгo шституту охорони здоров'я в Белгpадi (Сеpбiя), Ревматолопчно! клшши при медичному ушверситеп в м. Софгя (Бoлгаpiя), 1н-ституту лшування та реабштацп в Шшка Баня (Сербгя), Вщдту кшшчно! Ф1зюлогп та патологи опорно-рухово-го апарату в Киев! (Укра!на) i «C.I. Parhon» та Клшши при лшарш Елiаc, кафедра ендокринологп Ушверсите-ту медицини й фармацп Кароля Давша в Бухарест (Ру-мушя). За пеpioд спостереження в шести центрах були вщбраш 1762 жшки в1ком в1д 30 рок1в i старше. У до-cлiдження включалися ж1нки европеощно! раси в1ком 45—85 роив з шдексом маси тта (1МТ) 17—35 кг/см2. Повн1стю вщповщали кpитеpiям дocлiдження ж1нки, як1 мали щонайменше один низькоенергетичний перелом. У даному дослщженш були розглянуп вс1 види остеопоротичних пеpелoмiв (All OP). I навпаки, в контрольны груп1 не було жодних низькоенергетичних пе-pелoмiв будь-яко! лoкалiзацii. Були включенi особи, якк

1) не мали н1яких операцш на хpебтi; 2) не мали жодних шдтверджень запальних зм1н або артрозу в попереково-му вщдш хребта; або 3) мали три чи бтьше пoпеpекoвi хpебцi, що доступш для вiзуалiзацii; 4) не приймали л1-к1в, що впливають на к1стковий метабoлiзм. Мiнеpальну щтьшсть ыстково! тканини на р1вн1 поперекового вщ-д1лу хребта L1—L4 оцшювали на денситометрах Hologic

Матерiали i методи

Об'ект досл'дження

GE Prodigy densitometers as per routine clinical practice. TBS was evaluated in the same regions of measurement as those used for aBMD, using the program TBS iNsight® (V1.9.2, Med-Imaps, France). aBMDandTBS were calculated as the mean values of the individual measurements for vertebrae L1—L4 after excluding any fractured and/or vertebrae with the presence of severe arthrosis. TBS then was assessed by the University of Lausanne (Switzerland) based on the anonymized DXA scan, blinded to all clinical parameters and outcomes.

Centres were cross-calibrated for TBS using a custom-made phantom (Med-Imaps, France) which exhibits five different TBS values. This calibration phantom is also composed of a soft tissue kit which mimics a mean thickness of 17 cm and fat content of 25%. After TBS calibration, differences between Prodigy and Hologic devices represents an absolute value of 0.028. A standardization on aBMD values (saBMD) has been done using conversions equations for GE-Lunar Prodigy and Hologic Apex systems proposed by Fan et al. [21]. All BMD values have been standardized to GE-Lunar Prodigy systems using the following equation:

saBMD at L1-L4 GE-Lunar Prodigy = 1.140 x Hologic + 0.037.

After standardization, difference in term of saBMD between Prodigy and Hologic devices represents an absolute value of 0.026 g/cm2.

This study was conducted in accordance with the current version of the Declaration of Helsinki and under the laws and regulations enforced by the Department of Health. Each subject enrolled into the study was ensured anonymity.

Statistical analysis

All statistical analyses were performed using Med-Calc software (v12.3.0, http://www.medcalc.be). Inter-group differences were identified by means of the parametric Student's T test or the non-parametric Wil-coxon's signed-ranks test, depending on the normality of parameter distribution. Pearson's correlation analysis was used to assess correlations between the various studied parameters. Univariate and multivariate logistic regression models (with backward variable entry) were used to investigate possible correlations between independent variables (age, weight, height, BMI, aBMD and TBS) and fracture status. The detection value for each parameter was further evaluated both by odds ratios (OR) — expressed for each decrease of one standard deviation — and by determining the receiving operator curve (ROC) and area under the ROC (AUC); for both these estimates, OR and AUC, 95% confidence intervals were calculated. Differences between AUC were detected by means of pair-wise comparisons. Any p value < 0.05 was considered statistically significant. The additional clinical values of aBMD and TBS were analyzed via a classification tree approach. This classification tree was formulated within a two-step process, starting with aBMD T-score classification followed by

Discovery i GE Prodigy за звичайною рутинною методикою. TBS ощнювали на тому ж piBHi, що й МЩКТ, за допомогою програми TBS Insight (v1.9.2, Med-IMAPS, Франщя). Шсля виключення будь-яких переломiв i/або ознак наявносп серйозного артрозу хребта розраховува-лися середш значення, окремо для показниыв МЩКТ i TBS на рiвнi хребщв L1—L4. В Ушверситеп Лозанни (Швейцарiя) на основi аношмного ДРА-сканування iз заслшленням уах кшшчних параметрiв та даних проводили ощнку TBS. Центри були перехресно вiдкалiброва-ш щодо отриманих результапв TBS за допомогою спе-щально створеного фантому (Med-IMAPS, Франщя), шо показуе п'ять рiзних значень TBS. Цей калiбруваль-ний зразок складаеться також iз комплекту iмiтацiйних м'яких тканин середньою товщиною 17 см iз вмiстом жиру 25%. Шсля калiбрування вщмшшсть мiж пристро-ями Prodigy i Hologic за TBS становила в абсолютному значенш 0,028. Стандартизащю значень МЩКТ хребта для систем GE-Lunar Prodigy i Hologic Apex було проведено за допомогою рiвнянь конвертащ! Fan et al. [21]. Вс значення МЩКТ хребта були стандартизован для системи GE-Lunar Prodigy з використанням наступно-го рiвняння:

Стандартизована МЩКТ (L1—L4) GE-Lunar Prodigy = 1,140 х Hologic + 0,037.

Шсля стандартизащ! вщмшносп показниыв стандартизовано! МЩКТ хребта мiж пристроями Prodigy i HOLOGIC становили абсолютну величину 0,026 г/см2. Це дослщження було проведено вщповщно до чинно! версп Гельсшсько! деклараци та вщповщно до законо-давства i норм Департаменту охорони здоров'я. Кожному суб'екту, включеному в дослщження, було забезпече-но аношмнють.

Статистичний аналiз

Ус статистичш аналiзи проводилися з використанням програмного забезпечення MedCalc (v12.3.0, http://www.medcalc.be). Мiжгруповi вщмшносп ви-значалися за допомогою параметричного Т-критерш Стьюдента або непараметричного критерш Вшкоксо-на залежно вщ закономiрностi розподшу показниыв. Для ощнки корелящ! мiж рiзними показниками, що вивчалися, використовували кореляцшний аналiз Шр-сона. Для виявлення можливих кореляцш мiж незалеж-ними показниками (вк, маса тша, зрют, 1МТ, МЩКТ i TBS) та статусом перелому використовувались одно-мiрнi й багатомiрнi моделi лопстично! регресп ^зно-направлеш). Далi встановлеш значення кожного параметра ощнювали за показником вщношення шансiв (OR, odds ratio), що вщображае кожне зниження на од-не стандартне вщхилення, обчислювали ROC-криву й площу пiд нею (AUC); для обох цих показниыв, OR i AUC, були розраховаш 95% довiрчi штервали. Вщмш-ностi мiж AUC виявляли за допомогою парних порiв-нянь. Будь-яке значення р < 0,05 вважалося статистич-но значущим. За допомогою методу дерев класифка-щ! аналiзувалися додатковi клiнiчнi значення МЩКТ i TBS. Дерева класифiкацi! були сформоваш дворiвне-

TBS tertile classification. The added clinical value of the tree classification approach was evaluated considering an aBMD T-score of —2.5 and first TBS tertile (lowest TBS values) thresholds, in terms of the sensitivity, specificity and accuracy of fracture detection. The added clinical value performance of the combined model was compared against the clinical performance of using an aBMD T-score of —2.5 and the lowest TBS tertile, each alone. Classification improvement of the combined model was assessed by calculating the Net Reclassification Index (NRI) [22]. Finally, the number of subjects needed to diagnose was evaluated as the inverse value of the Youden's index [23].

Results

Description of the study group_

Out of the 1762 potentially-eligible Caucasian women recruited, 271 women were deemed eligible as cases, exhibiting at least one osteoporosis-related fracture; meanwhile, 760 women without fractures were deemed eligible as controls. Sites of osteoporotic fracture were the hip (7.7%), spine (41.3%), humerus (13.3%) and forearm (42.1%). Subjects with and without fractures were no different in mean weight (p > 0.3) and BMI (p > 0.1); but women with fractures were older (p < 0.001) and shorter (p < 0.001) as presented Table 1. In addition, both saBMD and TBS were significantly lower in subjects with a fracture (p < 0.001).

Significant weak to moderate correlations were observed between TBS and subject height (r = 0.08, p < 0.005), age (r = -0.34, p < 0.001) and saBMD (r = 0.47, p < 0.001), whereas no correlations were evident between TBS and weight (r = 0.05, p = 0.13) or BMI (r = -0.09, p < 0.005).

Association between sBMD, TBS,

anthropometric data and the presence

of the fracture_

Age, height, saBMD and TBS were associated with the presence of an osteoporotic fracture (Table 2). After adjusting for age, saBMD and TBS remained significant (p < 0.001), with an OR per SD of 1.74 [1.482.04] and 1.52 [1.29-1.78], respectively.

Combined saBMD and TBS model (Model 1, see Table 2) improved fracture detection by 35-43% com-

вим методом, починаючи з класифшацп Т-показника МЩКТ хребта та тертильного розподшу TBS. З погляду чутливосп, специфiчностi й точност додатковi кшшчш значення дерев класифшацп обчислювалися на основi МЩКТ хребта за Т-критерieм —2,5 i нижнього тертиля TBS. Кшшчна вщтворювашсть дано! комбшовано! мо-делi порiвнювалась з кшшчною вщтворювашстю вико-ристання окремо МЩКТ хребта за Т-критерieм —2,5 i нижнього тертиля TBS. Класифшацшне покращення комбшовано! моделi оцшювалося шляхом розрахун-ку Net Reclassification Index (NRI) [22]. Нарешп, число суб'екпв, яы потребують додатково! дiагностики, ощ-нювали як зворотне значення шдексу Youden [23].

1з 1762 потенцшно вщповщних жшок европео!д-но! раси 271 жшка з щонайменше одним переломом, пов'язаним i3 остеопорозом, була включена в основну групу. Як контрольна група виступали 760 жшок без пе-реломiв. Локалiзацiя остеопоротичних переломiв — стег-нова ыстка (7,7%), хребет (41,3%), плечова ыстка (13,3%) i истки передплiччя (42,1%). Особи, яы мали й не мали переломiв, не вiдрiзнялися за середньою масою ть ла (р > 0,3) i 1МТ (p > 0,1), але жшки з переломами були вiрогiдно старшими (p < 0,001) i нижними на зрют (p < 0,001), як подано в табл. 1.

Крiм того, стандартизована МЩКТ хребта i TBS були вь рогщно нижними в пащентав iз переломами (p < 0,001). Вiро-гщна кореляця вщ слабкого до помiрного ступеня спостерь галася мiж TBS i зростом (г = 0,08, р < 0,005), вшом (г = —0,34, р < 0,001) i стандартизованою МЩКТ хребта (г = 0,47, р < 0,001), у той час як мiж TBS i масою тла (г = 0,05, р = 0,13) або 1МТ (г = —0,09, р < 0,005) 11 не було виявлено.

Зв'язок м'ж стандартизованою МЩКТ хребта, TBS, антропометричними показниками та наявн'стю перелом'в_

З наявшстю остеопоротичних переломiв були пов'язаш вш, зрют, стандартизована МЩКТ хребта i TBS (табл. 2). Шсля поправки на вiк стандартизована МЩКТ хребта i TBS залишалися вiрогiдними (p < 0,001) з OR на SD 1,74 [1,48-2,04] i 1,52 [1,29-1,78] вщповщно.

Комбшована модель використання стандартизовано! МЩКТ хребта i TBS (модель 1, табл. 2) покращуе виявлення

Таблиця 1. Характеристика популяцП Table 1. Characteristics of the studied population

Контрольна група / Control group (n = 760) Група з переломами / All OP group (n = 271) P / P

BiK, роки / Age (years) 61,5±8,7 67,0±8,8 < 0,0001

Маса тша, кг / Weight (kg) 68,0±10,8 68,2±10,6 ns

Зрют, см / Height (cm) 161,1±6,5 159,6±6,9 0,001

1МТ, кг/см2 / BMI (kg/m2) 26,2±3,9 26,7±3,7 ns

Стандартизована МЩКТ хребта, г/см2 / saBMD (g/cm2) 1,030±0,165 0,937±0,156 < 0,0001

TBS (-) / TBS (-) 1,223±0,129 1,152±0,118 < 0,0001

Прим1тка: ns — p > 0,05.

Результати

Об'ект досл'дження

pared to saBMD or TBS alone as demonstrated by ORs (1.93 [1.67-2.23] vs. 1.50 [1.27-1.77] and 1.58 [1.321.78] respectively). The AUC of Model 1 was significantly higher than the AUC for saBMD (p < 0.01), whereas no significant difference was apparent for TBS (p > 0.05).

Using multivariate analysis, age, saBMD and TBS cofactors remained significant (p < 0.01) for osteo-porotic fracture detection (Model 2). The combined Model 2 significantly improved osteoporotic fracture detection (OR = 2.20 [1.89-2.55]) relative to each parameter used alone or relative to the Model 1, as shown by significant differences (p < 0.001) between their AUCs (Table 2; Fig. 1).

Clinical added value of TBS combined with saBMD:

sensitivity, specificity, accuracy,

NRI and NDD_

In terms of clinical usability (two-step classification tree), the TBS tertile thresholds obtained in this study were 1.155 and 1.252 for the lowest and highest ter-tiles, respectively. An saBMD T-score of -2.5 and first (lowest) TBS tertile thresholds were similar in terms

переломiв на 35—43% порiвняно з окремим використанням стандартизовано'' МЩКТ хребта i TBS, про що свщчить OR (1,93 [1,67-2,23] проти 1,50 [1,27-1,77] i 1,58 [1,32-1,78] вщ-повщно). AUC моделi 1 була значимо бтьшою, шж AUC для стандартизовано'' МЩКТ хребта (p < 0,01), на той час як вь рогщних вщмшностей для TBS виявлено не було (p > 0,05).

За результатами багатофакторного анал1зу (модель 2) кофактори вшу, стандартизована МЩКТ хребта i TBS за-лишалися вiрогiдними (p < 0,01) для виявлення остеопо-ротичних переломiв. Комбшована модель 2 значно покра-щила виявлення остеопоротичних переломiв (OR = 2,20 [1,89-2,55]) щодо кожного показника, використаного окремо або в моделi 1, що тдтверджуеться вiрогiдними вщ-мшностями (p < 0,001) мiж 'х AUC (табл. 2, рис. 1).

З точки зору можливост кшшчного використання (дворiвневе дерево класифкаци) нижнiй i верхнiй терти-лi TBS, отриманi в цьому дослщженш, були 1,155 i 1,252 вщповщно. Стандартизована МЩКТ за Т-критерieм —2,5 i перший (найнижчий) тертиль TBS були аналопч-

Таблиця 2. В'дношення шанс'ю на SD i AUC ROC-кривоi' для однофакторного й багатофакторного анал'з'в

Модель / Model OR [95% Д1] / OR [95% CI] AUC [95% Д1] / AUC [95% CI] AUC (p) / AUC (p)

Однофакторна / Univariate

BiK / Age 1,88 [1,62-2,18]*** 0.674 [0.645-0.703]*** ns, b

Маса тша / Weight 1,07 [1,05-1,09] ns 0,506 [0,475-0,537] ns

Зрют / Height 1,26 [1,1-1,45]*** 0,568 [0,538-0,599]*** a, b

1МТ / BMI 1,14 [0,99-1,31] ns 0,533 [0,502-0,564] ns a, b

Стандартизована МЩКТ / saBMD 1,87 [1,59-2,2]*** 0,646 [0,616-0,675]*** a, b

TBS / TBS 1,79 [1,54-2,08]*** 0,663 [0,633-0,692]*** ns, b

Багатофакторна з поправкою на bík / Multivariate age adjustment

3picT / Height 1,02 [0,87-1,19] ns

Стандартизована МЩКТ / saBMD 1,74 [1,48-2,04]***

TBS / TBS 1,52 [1,29-1,78]***

Багатофакторна 3i стандартизованою МЩКТ та TBS / Multivariate with saBMD and TBS

Модель 1 / Model 1 1,93 [1,67-2,23]*** 0,681 [0,652-0,710]*** b

Стандартизована МЩКТ / saBMD 1,50 [1,27-1,77]***

iНе можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.

TBS / TBS 1,58 [1,32-1,87]***

Багатофакторна з втом, стандартизованою МЩКТ та TBS / Multivariate with age saBMD and TBS

Модель 2 / Model 2 2,20 [1,89-2,55]*** 0,722 [0,693-0,749]***

BiK / Age 1,68 [1,43-1,97]***

Стандартизована МЩКТ / saBMD 0,59 [1,33-1,89]***

TBS / TBS 1,27 [1,07-1,51]**

Додаткове клнчне значення поеднання TBS з стандартизованою МЩКТ хребта: чутлив'сть, специф'чн'кть, точн'сть, NRI i NDD_

npuMimKu: BidMiHHocmi Mm AUC 6aгamo$aкmopнolModeni 1 ma docnidmyBaHUMu napaMempaMu: a — p < 0,01, ns — p > 0,05; BidMiHHocmi Mim AUC 6aгamo$aкmopнo¡ Modeni 2 ma docnidmyBaHUMu napaMempaMu: b — p < 0,001; *** — p < 0,0001, ** — p < 0,01, * — p < 0,05, ns — p > 0,05. Difference between AUC of the multivariate model 1 and the tested parameters: a p < 0.01, ns p > 0.05 Difference between AUC of the multivariate model 2 and the tested parameters: b p < 0.001 ***p < 0.0001, ** p < 0.01, * p < 0.05, ns p > 0.05

of sensitivity (35 vs. 39%), specificity (78 vs. 80%) and accuracy (64 vs. 66%), as presented in Fig. 2. When combined (Fig. 2), a major improvements in sensitivity (+28 and +24%, respectively) and accuracy (+17 and + 15%, respectively) were evident with somewhat less marked improvement noted for specificity (+9 and +7%) relative to isolated performance of the —2.5 aB-MD T-score threshold and first TBS tertile threshold, respectively.

NRI of the combined model were +38 and +31% compared with saBMD and TBS alone respectively. NRI results indicate that, using the combined model, 38% of the overall subjects were reclassified correctly in addition to those already classified using the —2.5 T-score threshold. Among those subjects, additional subjects with fracture were detected and represent 21% of the overall subjects with fracture (57/271). Finally, the combined model decrease significantly the number of subjects needed to diagnose to reach 2 patients in comparison to 7.4 and 5.3 for saBMD and TBS, respectively.

Discussion

In this study, we investigated the capacity of the TBS to detect osteoporotic fractures within the context of a multicentre Eastern European cohort. As expected, TBS detected osteoporotic fractures as well as areal Bone Mineral Density of the lumbar spine, even after adjusting for age and/or TBS and saBMD (OR TBS = 1.27 [1.07-1.51] vs. OR saBMD = 1.59

ш з погляду чутливосл (35 проти 39%), специфiчносri (78 проти 80%) й точносл (64 проти 66%), як показано на рис. 2. Комбшашя показниив (рис. 2) показала зна-чне покращення чутливосл (+28 i +24% вщповщно) й точносп (+17 i +15% вщповщно), що було менш вираже-не для специфiчностi (+9 i +7%), порiвняно з викорис-танням окремо стандартизовано! МЩКТ за Т-критерieм —2,5 й першого (нижнього) тертиля TBS вщповщно.

Порiвняно з використанням окремо стандартизовано! МЩКТ хребта i TBS NRI комбшовано! моделi станови-ли +38 i +31% вщповщно. Результати NRI показують, що при використанш комбшовано! моделi 38 % iз загально! ктькосл ошб були правильно перекласифшоваш додат-ково до тих, яы вже були класифшоваш з використанням T-критерш —2,5. Серед цих ошб додатково були виявле-ш особи з переломами, що становило 21% вщ загально! когорти пашенпв iз переломами (57/271). Нарешп, ком-бшована модель ютотно зменшила кiлькiсть осiб, якi потребуюсь додатково! дiагностики, з 7,4 i 5,3 для стандартизовано! МЩКТ хребта i TBS вщповщно до 2 пацieнтiв для комбшовано! модель

Обговорення

У цьому дослiдженнi ми визначали можливостi TBS щодо виявлення остеопоротичних переломiв у контексп багатоцентрово! схiдноeвропейсько! когорти. Як i очшу-валося, TBS, а також МЩКТ поперекового вщдшу хребта виявляли остеопоротичш переломи навiть тсля поправки на вiк та/або TBS i стандартизовану МЩКТ хребта (OR TBS = 1,27 [1,07-1,51] проти OR МЩКТ = 1,59

Рисунок 1. AUCяк показник ефективност'/ модель що включае в'/к, МЩКТ хребта i TBS та МЩКТ хребта або TBS окремо

Figure 1. AUC comparison between the best model which includes age, aBMD and TBS and aBMD or TBS alone

+28%

+9%

+ 17%

Чутливють / Sensitivity

Специфiчнiсть / Specificity

Точнють / Accuracy

□ -2,5 стандартизовано! МЩКТ Т-критерю / -2.5 saBMD T-score

■ 1-й тертиль TBS / 1st TBS tertile

□ КомбЫована модель / Combined model

NRI щодо комбшовано! моделi / NRI vs. combined model

Рисунок2. Чутлив'/сть, специф'мн'/сть, точн'/сть i NRI викорис-тання клЫчних значень стандартизовано/ МЩКТ хребта, TBS або поеднання стандартизовано/ МЩКТ хребта i TBS (комб'/-нована модель) на основi порогових значень Т-критерю -2,5 стандартизовано/ МЩКТ хребта та нижнього тертиля TBS для розподлу пац'ент'в. Як показано, у комб'таци модель зна-чно покращила чутлив'/сть i точн'/сть пор'вняно зi стандар-тизованою МЩКТ хребта (прир'/ст виражений у виглядi абсолютного значення) або тльки TBS. Натом'/сть Ыдвищення

специф'чностi встановлено незначне Figure 2. Sensitivity, specificity, accuracy and NRI of the clinical added value of saBMD, TBS or saBMD and TBS combination (Combined Model) using saBMD -2.5 T-score threshold and TBS 1rst tertile threshold for patient discrimination. As presented, the combined model improved significantly the sensitivity and the accuracy in comparison with saBMD (gains are express as an absolute value) or TBS alone. Whereas, a slight increase was observed on specificity

[1.33-1.89]). The correlation between saBMD and TBS was moderate (r = 0.44), explaining 19.4% of its variance. This correlation level is similar (r = 0.44 vs. 0.2 < r < 0.6) to levels observed in studies performed using the Hologic and GE device series. Even though the correlation between saBMD and TBS was moderate in strength, TBS exhibited a significant added value over saBMD and/or age, in terms of fracture detection. Furthermore, the combination of age, saBMD and TBS significantly improved osteoporotic fracture detection, as demonstrated by significant differences between the AUC of the combined model and those for each of the three parameters used alone (p < 0.01).

Previously published cross-sectional studies [1317] have shown that TBS is significantly lower in those with a fracture, even after adjusting for age and/or BMD and/or BMI [13-17]. In particular, in [15], the investigators evaluated TBS detection capability within the OsteoLaus cohort, a population-based survey involving 631 women between 50 and 80 years old. In this study, the age-and BMI-adjusted ORs for all osteoporotic fracture detection were 1.3 [1.1-1.6] and 1.4 [1.1-1.7] for spine BMD and spine TBS, respectively. More recently, Leib et al. [17] evaluated TBS discrimination-ability in a large US population of non-Hispanic Caucasian women. This study, which dealt with all types of osteoporotic fracture, involved 305 subjects (mean age 59.7+8.3 years) with fractures and 1877 (mean age 57.4+7.3 years) controls. The ORs were 1.24 [1.10-1.41] and 1.36 [1.21-1.53] for TBS and BMD, respectively. After adjusting for spine BMD and several clinical risk factors, the value of TBS remained significant, with an OR of 1.18 [1.02-1.35]. Finally, two prospective studies have shown that TBS predicts osteoporotic fractures as well as BMD, and independently from it, with an OR of 1.17 [1.09-1.25] after adjusting for spine BMD and major clinical risk factors [18], and an OR of 1.34 [1.04-1.73] after adjusting for age and prevalent fracture [19]. Results obtained in our study corroborate those previously obtained results. Similar and homogeneous ORs per standard deviation decrease were obtained for TBS in our study after adjusting for age and spine BMD and/or other clinical risk factors [13-20]. This consistency in OR suggests that TBS discrimination performance is partially independent of the study protocol, other common parameters taken into account for osteoporosis diagnosis, and the type of DXA device used.

Combining TBS and saBMD in a model (Model 1) improved fracture detection, since the OR of Model 1 was 1.93 [1.67-2.23]. When an additional age adjustment was performed (Model 2), the OR for Model 2, which incorporated age (p < 0.0001), aBMD (p < 0.001) and TBS (p < 0.01), ultimately reached 2.20 [1.89-2.55]. In both Model 1 and 2, the improvement in fracture detection was significant, when compared against saBMD alone, as demonstrated by significant differences between their AUCs (p < 0.001). The observed added detection value of TBS over spine BMD was in agreement with results obtained in

[1,33—1,89 ]). Корелящя мiж стандартизованою МЩКТ i TBS була noMipHOKi (r = 0,44), пояснюючи 19,4% il дис-nepciï. Цей кореляцшний зв'язок аналопчний (r = 0,44 проти 0,2 < r < 0,6) тим даним, що були отримаш в серп' дослщжень, проведених i3 використанням пристро!в Hologic i GE. Навпъ при тому, що кореляцшний зв'язок мiж стандартизованою МЩКТ хребта i TBS був помiр-но! сили, використання TBS показало суттеву додатко-ву ефектившсть порiвняно зi стандартизованою МЩКТ хребта та/або вком з точки зору виявлення переломiв. Крiм того, поеднання в^, стандартизовано! МЩКТ хребта i TBS значно покращило виявлення остеопоро-тичних переломiв, що шдтверджено вiрогiдними вщмш-ностями мiж AUC комбшовано! моделi й тими, що отримаш для кожного з цих показниыв окремо (p < 0,01).

Рашше опублковаш даш перехресних дослщжень [13—17] показали, що TBS вiрогiдно нижчий у пащенпв iз переломами, навпъ тсля поправки на вк i/або МЩКТ i/або 1МТ [13—17]. Зокрема, в [15] дослщники оцши-ли можливост TBS у виявленш переломiв у загально-нацюнальному дослщженш OsteoLaus за участ 631 жш-ки вком вщ 50 до 80 роыв. У цьому дослщженш OR для МЩКТ i TBS хребта, зкориговаш за вком i 1МТ, були 1,3 [1,1—1,6] i 1,4 [1,1—1,7] вщповщно. Зовшм нещодав-но Leib et al. оцшювали дiагностичну ефектившсть засто-сування TBS серед европео!дних жшок нелатиноамери-канського походження. У цьому дослщженш, що вивча-ло вс види остеопоротичних переломiв, брали участь 305 ошб (середнш вк 59,7±8,3 року) з переломами i 1877 ошб (середнш вк 57,4±7,3 року) контрольно! групи. OR були 1,24 [1,10-1,41] i 1,36 [1,21-1,53] для TBS i МЩКТ вщ-повщно. Шсля поправки на МЩКТ хребта i кшька кль шчних фактс^в ризику значення TBS залишалося вiро-пдним з OR 1,18 [1,02-1,35]. Зрештою два проспектив-них дослщження показали, що TBS передбачае остеопо-ротичш переломи так само, як МЩКТ, i незалежно вщ не!: шсля поправки на МЩКТ хребта та основш кшшч-ш фактори ризику OR становить 1,17 [1,09-1,25] [18], а шсля поправки на вк i поширеш переломи OR становить 1,34 [1,04-1,73] [19]. Результати, отримаш в нашо-му дослщженш, тдтверджують рашше отримаш даш. У нашому дослщженш OR для TBS тсля поправки на вк i МЩКТ хребта i/або iншi кшшчш фактори ризику були аналопчш й однорщш [13-20]. Ця узгоджешсть OR дае можливють припустити, що передбачуваш можливос-т TBS частково залежать вщ протоколу дослщження, ш-ших загальних параметрiв дiагностики остеопорозу й типу використовуваного пристрою ДРА.

Поеднання в моделi TBS i стандартизовано! МЩКТ хребта (модель 1) покращило розшзнавання перелому з того моменту, як OR моделi 1 становив 1,93 [1,67-2,23]. Шсля додатково! поправки на вк (модель 2) OR для моделi 2, що включала вк (p < 0,0001), МЩКТ хребта (p < 0,001) i TBS (p < 0,01), остаточно становив 2,20 [1,89-2,55]. В обох моделях 1 i 2 покращення виявлення переломiв було вiро-гщним порiвняно з використанням окремо стандартизовано! МЩКТ, що пщтверджено вiрогiдними вщмшностя-ми мiж !х AUC (р < 0,001). Дiагностична перевага TBS над МЩКТ хребта була подiбною до результат, отриманих у [18]. У цьому ранньому проспективному дослщженш, у

[18]. In this earlier prospective study, which involved 29407 Canadian women, fracture prediction improved when spine BMD and TBS were combined, relative to fracture prediction with BMD or TBS used alone (p < 0.0001). Furthermore, for Model 2, the significant improvement was also apparent versus the AUC of TBS and age used alone (p < 0.001 and p < 0.001, respectively).

From a clinical point of view, combining saBMD and TBS makes sense, since aBMD evaluates bone quantity whereas TBS assesses bone microarchitectural texture status [9-11], both of which contribute to bone strength [3, 4, 7, 12]. Previous studies have yielded two major conclusions about TBS: (1) any correlation between spine BMD and TBS is weak to moderate (from 0.1 to 0.6, depending on the study [1320]); and (2) TBS performs as well as spine BMD at detecting osteoporotic fractures [1420]. Consequently, we can argue that using TBS permits us to detect different individuals at risk for fracture than BMD. To illustrate this last statement, we used a two-step classification tree (WHO stratification coupled with TBS tertile stratification) and evaluated this combination, in terms of fracture detection. In this study, sensitivity, specificity and accuracy of aBMD (with a -2.5 T-score threshold) and TBS (with a first/lowest tertile threshold) were comparable (38 vs. 43%, 76 vs. 78%, and 62 vs. 66% for sensitivity, specificity and accuracy, respectively).

However, when the -2.5 aBMD T-score and first TBS tertile were used together, sensitivity largely improved by 28% relative to the -2.5 aBMD T-score threshold to reach 65%. Accuracy and specificity also improved, by 18 and 10%, respectively. These results corroborate earlier findings [20]. In a previously-published, population-based Swiss study, sensitivities of 33.3 and 42.9% and specificities of 74.1 and 74.6% were observed for aBMD and TBS, respectively. When aBMD and TBS were combined, sensitivity rose to 59.5%, which is roughly the sensitivity we observed in the current study (65%). As for ORs, consistency in fracture detection was noted, in terms of both sensitivity and specificity, in these two studies, indicating the stability of TBS detection rates from one study to the next. Combination of TBS and aBMD induces and NRI of 38% in comparison with aBMD alone.

In addition, in this study we have evaluated the overall reclassification induced by the use of TBS in complement to the saBMD. 36% of the overall subjects were correctly reclassified as evaluated using the NRI. Among these subjects, a major part were subjects with fracture. We have also evaluated this gain in terms of number of subjects needed to diagnose (NND). The use of TBS decrease the NDD to 2. This is an important result since it has several implications in term of patient screening as well as for the health care cost. This first results has be confirmed in other cohort and cost-effectiveness of the use of TBS have to be evaluated.

The current study is not without limitations. The most relevant is that it was a retrospective case-control

якому брали участь 29 407 канадських жшок, прогнозуван-ня nepenoMiß покращилося тсля об'еднання МЩКТ i TBS хребта ^pißM^ з прогнозуванням пepeлoмiв за МЩКТ або TBS, що були використаш окремо (р < 0,0001). ^iM того, для мoдeлi 2 значне покращення також було отримане за AUC пopiвнянo з TBS i вшом, використаними окремо (р < 0,001 i р < 0,001 вщповщно).

З клШчно! точки зору комбшащя стандартизовано! МЩКТ хребта i TBS мае сенс, тому що МЩКТ хребта оцшюе кшькють кютково! маси, а TBS — мшроархь тектурний статус кютково! тканини [9—11], тобто оби-два показники описують мщнють исток [3, 4, 7, 12]. По-передш дослщження дали можливють зробити два осно-вш висновки щодо TBS: 1) мiж МЩКТ i TBS хребта юнуе зв'язок вщ слабкого до пoмipнoгo (вщ 0,1 до 0,6, залежно вщ дослщження [13—20]); 2) показник TBS зарекоменду-вав себе так само, як МЩКТ хребта, у виявленш остео-поротичних пepeлoмiв [14—20]. Отже, можна стверджу-вати, що використання TBS дозволяе нам краще виявля-ти ошб iз переломами, шж МЩКТ. Щоб прошюструва-ти останне твердження, ми використали двopiвнeвe дерево класифшац!! (стратифшащя ВООЗ у поеднанш зi стратифшашею TBS за тертильним розподтом) i оцши-ли цю комбшацш щодо виявлення пepeлoмiв. У цьому дослщженш чутливють, спeцифiчнiсть i точнють МЩКТ хребта (за T-кpитepiем —2,5) i TBS (першого/нижньо-го тертиля) можна було вважати майже однаковими (38 проти 43%, 76 проти 78% i 62 проти 66% для чутливосл, спeцифiчнoстi й точносп вщповщно). Однак при використанш комбшац!! МЩКТ хребта за Т-кpитepiем —2,5 i нижнього тертиля TBS чутливють ßipoгiднo пщвищилась на 28% пopiвнянo з МЩКТ хребта за Т-кpитepiем —2,5 та досягла 65%. Точнють i спeцифiчнiсть також покращи-лися на 18 i 10% вщповщно. Щ результати тдтверджу-ють зроблеш рашше висновки [20]. У рашше опублшо-ваному дослщженш швейцарсько! популяцй' спостерпа-лася чутливють 33,3 i 42,9% i спeцифiчнiсть 74,1 i 74,6% для МЩКТ хребта i TBS вщповщно. Коли МЩКТ хребта i TBS були об'еднаш, чутливють зросла до 59,5%, набли-жаючись до чутливосл, яку ми спостерпали в даному дослщженш (65%). Що стосуеться OR, узгодженють у виявленш пepeлoмiв, що була вщзначена з точки зору чутливосл й спeцифiчнoстi в цих двох дослщженнях, вказуе на стабтьнють передбачуваних можливостей TBS в одному й другому дослщженш. Поеднання TBS i МЩКТ хребта шдукуе зростання NRI до 38% пopiвнянo з самостшним використанням МЩКТ хребта.

Кpiм того, у цьому дослщженш ми ощнили загальну рекласифшацш, обумовлену використанням TBS додатково до стандартизовано! МЩКТ хребта. 36% вщ загально! ктькосл ошб були правильно класифшоваш, що шд-тверджуе шдекс NRI. Серед цих ошб бшьшу частину ста-новили пащенти з переломами. Ми також ощнили цей результат iз точки зору кшькосл ошб, яи потребують додатково! дiагнoстики (NND). Використання TBS змен-шило NDD до 2. Це важливий результат, осктьки ßiн мае кiлька наслщыв щодо тepмiнiß спостереження за патентами, а також для оцшки ßаpтoстi медичних послуг. Пер-шi результати вже пiдтßepджeнi iншими дослщженнями, oчiкуеться eкoнoмiчна oцiнка використання TBS.

study. Hence, we cannot directly imply any causative association between low TBS values and osteoporotic fractures. However, in [18—20], TBS was demonstrated to predict osteoporotic fractures both as well as, and independent of BMD, validating the causative link between TBS and osteoporotic fracture incidence. The second major limitation directly concerns subject recruitment, as treatments and other diseases potentially impacting bone metabolism were not taken into account. Consequently, confounding effects upon TBS were not considered. Nevertheless, it has been shown that, although secondary causes of osteoporosis like hyperparathyroidism and rheumatoid arthritis negatively affect TBS (TBS values in these subjects are lower than in controls), subjects with fractures still exhibit lower TBS than subjects without fractures [24, 25]. Similar results have been obtained in glucocorticoid-treated subjects [26, 27].

In conclusion, the current study confirms previous data published on TBS concerning its discriminatory power for osteoporosis fracture detection. In a multicentre Eastern European cohort, we again have shown that combining TBS and BMD dramatically increases the sensitivity and overall accuracy of osteoporotic fracture detection, even after adjusting for age. The clinical added value of TBS permitted to decrease the number of subject needed to diagnose to 2 in this study. This result is very promising for both patient management and in term of cost for the health care system if confirmed.

Conflict of interest. R. Winzenrieth is a senior scientist at Med-Imaps, Didier Hans is co-owner of the TBS patent and has corresponding ownership share in Medimaps group. All the others did not have any conflicts of interest.

Список лггератури / References

1. WHO Study Group. Assessment of fracture risk and its application to screening for postmenopausal osteoporosis [Report of the WHO Study Group] // World Health Organ Tech. Rep. Ser. 1994: 843-1129.

2. Johnell O., Kanis J.A., Oden E., Johansson H., De La-et C., Delmas P., Eisman J.A., Fujiwara S., Kroger H., Mell-strom D., Meunier P.J., Melton L.J. 3, O'Neill T., Pols H., Reeve J., Silman A., Tenenhouse A. Predictive value of BMD for hip and other fractures // J. Bone Miner. Res 2005; 20: 1185-1194.

3. Rice J.C., Cowin S.C., Bowman J.A. On the dependence of the elasticity and strength of cancellous bone on apparent density // J. Biomech. 1988; 21: 155-168.

4. Hordon L.D., Raisi M., Paxton S., Beneton M.M., Kanis J.A., Aaron J.E. Trabecular architecture in women and men of similar bone mass with and without vertebral fracture: part I. 2-D histology // Bone. 2000; 27: 271-276.

5. McClung M.R. Do current management strategies and guidelines adequately address fracture risk? // Bone. 2006; 38: S13-S17.

6. Compston J. Monitoring osteoporosis treatment // Best Pract. Res Clin. Rheumatol. 2009; 23:781-788.

7. Seeman E., Delmas P.D. Bone quality — the material and structural basis ofbone strength and fragility // N. Engl. J. Med. 2006; 354: 2250-2261.

8. Ito M., Ikeda K., Nishiguchi M., Shindo H., Uetani M., Hosoi T., Orimo H. Multi-detector row CT imaging of ver-

Дане дослщження не обшшлося без обмежень. Най-бшьш актуальним е те, що це було ретроспективне до-слщження «випадок - контроль». Отже, ми не може-мо передбачити прямий причинний зв'язок мiж низь-кими значеннями TBS i переломами, обумовлени-ми остеопорозом. Однак у [18-20] було показано, що TBS передбачае переломи, обумовлеш остеопорозом, самостшно й незалежно вщ МЩКТ, що шдтверджуе причинно-наслщковий зв'язок мiж TBS i схильшс-тю до остеопоротичних переломiв. Друге важливе об-меження безпосередньо стосуеться вщбору пащенпв, тому що в даному дослщженш не були взят до уваги лкувальш процедури та iншi захворювання, що по-тенцшно впливають на шстковий метаболiзм. Отже, ефект 1'х впливу на TBS не розглядався. Хоча вторин-ш причини остеопорозу, таы як гшерпаратиреоз i рев-матощний артрит, негативно впливають на TBS (по-казники TBS у цих ошб нижче, шж у контрольнш груш), було показано, що пащенти з переломами мають значимо нижчi показники TBS, шж особи без пере-ломiв [24, 25]. Аналопчш результати були отримаш в пащенпв, яш приймають глюкокортикощи [26, 27]. I на завершення вщзначимо, що дане дослщження шдтверджуе попередньо опублковаш результати щодо прогностичних можливостей TBS у визначенш остеопоротичних переломiв. У багатоцентровому досль дженш схщноевропейсько'1 когорти ми знову показали, що поеднання TBS i МЩКТ рiзко шдвищуе чут-ливють i загальну точшсть виявлення остеопоротичних переломiв, навиь шсля поправки на вк. У цьому дослщженш додаткове використання TBS дозволило знизити кшьшсть ошб, яш потребують додатково'1 дь агностики, до 2. Цей результат е дуже перспективним як для лкування пащенпв, так i, у разi шдтвердження, для зменшення витрат системи охорони здоров'я.

tebral microstructure for evaluation of fracture risk // J. Bone Miner. Res 2005; 20: 1828-1836.

9. Hans D., Barthe N., Boutroy S., Pothuaud L., Winzenrieth R., Krieg M.A. Correlations between trabecular bone score, measured using anteroposterior dual-energy X-ray absorptiometry acquisition, and 3-dimensional parameters of bone microarchitecture: an experimental study on human cadaver vertebrae // J. Clin. Densitom. 2011; 14: 302-312.

10. Winzenrieth R., Michelet F., Hans D. 3D microarchitecture correlations with 2D projection image grey level variations assessed by TBS using high Resolution CT acquisitions: effects of resolution and noise // J. Clin. Densitom. 2012 (Epub ahead of print).

11. Resch H., Trubrich A., Muschitz C., Kocijan R., Bittighofer C., Pirker T., Hans D. The impact of TBS in the analysis of gender specific differences in bone microarchitecture in females and males with fragility fractures // ASBMR annual meeting 2012 (S434).

12. Roux J.P., Wegrzyn J., Boutroy S., Bouxsein M.L., Hans D., Chapurlat R. The predictive value of trabecular bone score (TBS) on whole lumbar vertebrae mechanics: an ex vivo study // Osteoporos Int. 2013 (Epub ahead of print).

13. Winzenrieth R., Dufour R., Pothuaud L., Hans D. A retrospective case-control study assessing the role of trabecular bone score in postmenopausal Caucasian women with osteopenia: analyzing the odds of vertebral fracture // Calcif. Tissue Int. 2010; 86: 104-109.

14. Winzenrieth R., Cormier C., Del Rio L., Di Gregorio S. Is bone micro-architecture status at spine assessed by TBS related to femoral neck fracture? A Spanish case-control study // Osteoporos Int. 2013; 24: 991-998.

15. Lamy O., Metzger M., Krieg M.A., Aubry-Rozier B., Stoll D., Hans D. OsteoLaus: prediction of osteoporotic fractures by clinical risk factors and DXA, IVA and TBS // Rev. Med. Suisse. 2011; 7: 2130-2136.

16. Krueger D., Fidler E., Libber J., Aubry-Rosier B., Hans D., Binkley N. Spine trabecular bone score (TBS) subsequent to BMD improves vertebral and OP fracture discrimination in women // J. Clin. Densitom. 2012 (accepted).

17. Leib E., Lamy O., Winzenrieth R., Hans D. Assessment of women microarchitecture with and without osteoporotic fracture by TBS on white non Hispanic US women // 19th Annual ISCD meeting, Tampa, USA, 2013.

18. Hans D., Goertzen A., Krieg M.A., Leslie W. Bone microarchitecture assessed by TBS predicts osteoporotic fractures independent of bone density: the Manitoba study // J. Bone. Miner. Res. 2011; 26: 2762-2769.

19. Boutroy S., Hans D., Sornay-Rendu E., Vilayphiou N. et al. Trabecular bone score improves fracture risk prediction in non-osteoporotic women: the OFELY study // Osteoporos Int. 2013; 24: 77-85.

20. Popp A.W., Meer S., Krieg M.A., Perrelet R., Hans D., Lippuner K. Bone mineral density (BMD) combined with microarchitecture parameters (TBS) significantly improves the identification of women at high risk of fracture: the SEMOF cohort study // ECCEO-IOF joint meeting, Bordeaux, France, 2012.

21. Fan B., Lu Y., Genant H., Fuerst T., Shepherd J. Does standardized BMD still remove differences between Holo-

gic and GE-Lunar state-of-the-art DXA systems? // Osteoporos Int. 2010; 21: 1227-1236.

22. Pencina M.J., D'Agostino R.B. Sr, D'Agostino R.B. Jr, Va-san R.S. Evaluating the added predictive ability of a new marker: from area under the ROC curve to reclassification and beyond // Stat. Med. 2008; 27: 157-172.

23. Youden W.J. An index for rating diagnostic tests // Cancer. 1950; 3: 32-35.

24. Breban S., Briot K., Kolta S., Paternotte S., Ghazi M., Fechtenbaum J., Roux C. Identification of rheumatoid arthritis patients with vertebral fractures using bone mineral density and trabecular bone score // J. Clin. Densitom. 2012; 201215: 260-266.

25. Romagnoli E., Cipriani C., Nofroni I., Castro C., Ange-lozzi M., Scarpiello A., Pepe J., Diacinti D., Piemonte S., Car-nevale V., Minisola S. «Trabecular Bone Score» (TBS): an indirect measure of bone micro-architecture in postmenopausal patients with primary hyperparathyroidism // Bone. 2013; 53: 154-159.

26. Eller-Vainicher C., Morelli V., Ulivieri F.M., Palmieri S., Zhu-kouskaya V.V., Cairoli E., Pino R., Naccarato A., Scillitani A., Beck-Peccoz P., Chiodini I. Bone quality, as measured by trabecular bone score in patients with adrenal incidentalomas with and without subclini-cal hypercortisolism // J. Bone Miner. Res. 2012; 27: 2223-2230.

27. Paggiosi M., Eastell R. The impact of glucocorticoid therapy on trabecular bone score in older women // ASBMR annual meeting, Minneapolis, USA, 2012.

Переклад Роксолани Поворознюк та Павла Орлика

Отримано 05.09.14 ■

Вас'к €.', Петранова T.2, Поворознюк В.3,4, Барбу К.Г.5, Караджич M.6, Гойкович Ф.1, £лез Д.7, В'шзенр'ес Р.8, Ханс Д.9, Кулаф'ж Водж'шов'м Б.7, Пояна К.5, Дзерович Н.3,4, Рашков Р.2, Д'т'м А.6

Department of Physical Medicine and Rehabilitation, Railway Healthcare Center, Belgrade, Serbia 2Clinic of Rheumatology, Medical University, Sofia, Bulgaria

3Department of Clinical Physiology and Pathology of Locomotor Apparatus, D.F. Chebotarev

4Institute of Gerontology NAMS Ukraine and Ukrainian Scientific-Medical Center for the Problems of Osteoporosis, Kiev, Ukraine

5Department of Endocrinology, Carol Davila University of Medicine and Pharmacy, Bucharest, Romania

6Institute for Treatment and Rehabilitation «Niska Banja», Nis, Serbia

7Department of Internal Medicine, Railway Healthcare Center, Belgrade, Serbia

8R&D Department, Med-Imaps, PTIB, Hopital Xavier Arnozan, Pessac, France

9Bone Diseases Center, DAL, Lausanne University Hospital, Lausanne, Switzerland

Оцшка мшроарх^ектури хребта за допомогою TBS допомагас розр;знити пацкн^в з основними остеопоротичними переломами та контрольну групу залежно та незалежно вщ МЩКТ: Схщносвропейське дослщження tBs

Резюме. Метою дослщження була ощнка клМчно! ефективност модел^ що поеднуе показники морально!' щшьносп (МЩКТ) i мшроархггектури (TBS) кютково! тканини хребта, щодо виявлення остеопоротич-них пepeлoмiв. Схщноевропейське багатоцентрове дослщження (Сepбiя, Бoлгаpiя, Румушя, Украша) ощню-вало роль TBS у рутиннш клМчнш практищ як допо-внення до МЩКТ. Уш вщскановаш дат були отримат на денситометрах Hologic Discovery й GE Prodigy зви-чайним способом, що застосовуеться в клМчнш практищ. КлМчш значення МЩКТ хребта i TBS для всгх типiß остеопоротичних пepeлoмiß (All-OP Fx) додатково були пpoаналiзoßанi методом двохетапного дерева класифшаци (МЩКТ супроводжувалось аналiзoм тepтилiß TBS). Були визначеш чутлиßiсть, спeцифiч-нють i тoчнiсть виявлення пepeлoмiß, а також був роз-рахований Net Reclassification Index (NRI). Дослщження включало 1031 жiнку вшом 45 роыв i старше з piз-них кра!н Схщно! бвропи. КлМчш центри були пе-рехресно вгпкжтброваш за МЩКТ i TBS. Як i очшу-валось, мiнepальна щшьшсть кiсткoßoï тканини хребта i TBS корелювали пoмipнo (r2 = 0,19). Показник по-шиpeнoстi для всгх титв остеопоротичних перело-мiв (All-OP Fx) становив 26%. Пащенти з перелома-

ми мали значимо нижчi показники TBS i МЩКТ хребта, нгж особи без пepeлoмiв (p = 0,01). Показник TBS асощювався з наяßнiстю пepeлoмiß навиъ пiсля поправки на ßiк i МЩКТ хребта з OR (odds ratio) 1,27 [1,07-1,51]. Показники МЩКТ хребта за Т-крш^ем -2,5 i нижче та TBS нижнього тертиля були пoдiбнi з погляду чутливосп (35 проти 39%), специ-фiчнoстi (78 проти 80%) i точносп (64 проти 66%). Комбша-цiя МЩКТ хребта i TBS приводила до значного пщвищення чутливосп (+28%) i тoчнoстi (+17%) пopiвнянo з використанням тiльки МЩКТ хребта, у той час як спeцифiчнiсть покра-щувалась пoмipнo (+9%). Загальний кoeфiцiент ефективнос-тi комбшаци, визначений за допомогою NRI, становив 36%. Поеднане застосування МЩКТ хребта i TBS ютотно зменши-ло кшькють суб'ектiß, якi потребують додатково! дiагнoстики МЩКТ, iз 7 до 2. Ми показали, що в схщноевропейськш ко-гopтi використання TBS як доповнення до МЩКТ хребта до-зволяе правильно класифшувати бшьше нгж третину з усiх па-цiентiß. Кpiм того, кiлькiсть ошб, яы потребують додатково! дiагнoстики, зменшилась до 2. Щоб ощнити вигоду використання TBS для системи охорони здоров'я, необидно провести додате^ eкoнoмiчнi дослщження.

Ключовi слова: остеопоротичний перелом, мiнepальна щiльнiсть кiсткoßoï тканини, ощнка трабекулярно! кiсткoßoï тканини, мшроархггектура кiстки.

Vasic J.1, Petranova T.2, Povoroznyuk V.3,4, Barbu C.G.5, Karadzic M.6, Gojkovic F.1, Elez J.7, Winzenrieth R.8, Hans D.9, CulaficVojinovic V.7, Poiana C.5, Dzerovych N.3,4, Rashkov R.2, DimicA.6