Untitled Document
 
 
 
 
Untitled Document
Home
Current issue
Past issues
Topic collections
Search
e-journal Editor page

Validation of the KKOS scoring system for Screening of Osteoporosis in Thai Elderly Woman aged 60 years and older

การทดสอบการใช้ KKOS scoring system ในการคัดกรองโรคกระดูกพรุนในสตรีไทยอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไป

Akom Prommahachai (อาคม พรมมหาไชย) 1, Suppasin Soontrapa (ศุภศิลป์ สุนทราภา) 2, Sakda Chaikitpinyo (ศักดา ไชกิจภิญโญ) 3




หลัการและเหตุผล:  โรคกระดูกพรุนในสตรีวัยหมดประจำเดือนเป็นโรคที่มีความสำคัญ การตรวจหาค่าความหนาแน่นของกระดูก (Bone mineral density-BMD) เป็นการตรวจที่เป็น gold standard ในการวินิจฉัยโรคกระดูกพรุน แต่การตรวจโดยวิธีดังกล่าวมีค่าใช้จ่ายสูง โรงพยาบาลศรีนครินทร์ ได้พัฒนาเครื่องมือเพื่อใช้ในการคัดกรองผู้ป่วยโรคกระดูกพรุน Khon Kaen Osteoporosis Study scoring system (KKOS) และพบว่าเครื่องมือดังกล่าวมี ค่าความไวร้อยละ70  ความจำเพาะร้อยละ73  และ Receiver operating characteristic (ROC) curve 0.73 

วัตถุประสงค์:ในการทำการศึกษานี้เพื่อทดสอบความน่าเชื่อถือของการใช้ เครื่องมือ KKOS scoring system เพื่อคัดกรองหาความเสี่ยงของภาวะกระดูกพรุน ในสตรีสูงอายุที่มีอายุ ตั้งแต่ 60 ปี ในจังหวัดขอนแก่น

รูปแบบการศึกษา:  Retrospective diagnostic study

ระเบียบวิธีวิจัย: เก็บรวบรวมข้อมูลจากเวชระเบียนสตรีสูงอายุ ที่มีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไป อาศัยอยู่ในเขตจังหวัดขอนแก่น โดยใช้ข้อมูล อายุ น้ำหนัก และผลการตรวจความหนาแน่นของมวลกระดูก ที่มีอยู่ในแผนกเวชศาสตร์นิวเคลียร์ โรงพยาบาลศรีนครินทร์ คณะแพทยศาสตร์  มหาวิทยาลัยขอนแก่น ย้อนหลัง 3 ปี

ผลการศึกษา:  สามารถรวบรวมข้อมูลได้ทั้งสิ้นจำนวน 487 ราย อายุเฉลี่ย 75.7 ± 5.3 ปี นํ้าหนักเฉลี่ย 51.7 ± 8.8  กิโลกรัม ความชุกของโรคกระดูกพรุน โดยวินิจฉัยจากการตรวจวัดความหนาแน่นของกระดูกที่บริเวณคอกระดูกสะโพก (femoral neck) ด้วยเครื่อง Lunar DPX-IQ คิดเป็นร้อยละ 27.10 การศึกษาคัดกรองโดยใช้ KKOS โดยใช้ค่าคะแนนรวมซึ่งคำนวณทางสถิติจากอายุและน้ำหนัก หากค่าคะแนนรวมมีค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับ -1 จัดเป็นกลุ่มที่มีความเสี่ยงสูงต่อการเกิดโรคกระดูกพรุนมีร้อยละ 91.37 และพบว่าเครื่องมือนี้มีความไวสูงถึงร้อยละ 98.48 แต่มีความจำเพาะเพียงร้อยละ 11.27 positive predictive value ร้อยละ 29.21 negative predictive value ร้อยละ 34.91 และ Receiver operating characteristic (ROC) curve เท่ากับ  0.700

สรุป: แม้ว่า KKOS scoring system เป็นเครื่องมือที่มีความไวสูง แต่มีความจำเพาะ และpositive predictive value ตํ่า ดังนั้น KKOS scoring system  จึงไม่เหมาะเป็นเครื่องมือวินิจฉัยโรคกระดูกพรุนแต่สามารถใช้เป็นเครื่องมือคัดกรอง ก่อนทำการตรวจหาค่าความหนาแน่นของกระดูก (Bone mineral density-BMD) ในสตรีสูงอายุ ได้

 

Background:  Osteoporosis is a major public health problem resulting in disability, deformity, pain and fractures.  The “gold standard” for osteoporosis is the bone mineral density (BMD) measurement; however bone densitometers are not widely available and the cost of measurement is high. As a solution, the “Khon Kaen Osteoporosis Study Scoring System (KKOS)” screening tool for osteoporosis was developed.  A study of the KKOS index indicated a sensitivity and specificity of 70 and 73 percent, respectively.  The receiver operating characteristic (ROC) curve was 0.73. 

Objectives: The purpose of this study then was to validate the KKOS scoring index for osteoporosis screening in Khon Kaen province in elderly women age ³ 60 years of age.

Design: Retrospective diagnostic study

Methodology:  The data was retrospectively collected from 487  medical records (at the Department of Nuclear Medicine, Srinagarind Hospital) of elderly women  of  ³ 60 years of age who resided in Khon Kaen province between 2004 and 2007.  Body weight, age and BMD were used to calculate the KKOS score.

Results:  Included were 487 menopausal women  of  ³ 60 years of age (mean 75.7±5.3). Mean weight was 51.7 ± 8.8 kg. The prevalence of osteoporosis, as per bone mineral density of the femoral neck by Lunar DPX-IQ densitometer, was 27.10 percent.  The KKOS score was calculated basing on age and weight.  Individuals with a KKOS score <-1 were classified as having a high risk of osteoporosis. The KKOS score at the cut-off of £ -1 had a respective sensitivity and specificity of 98.48 and 11.27 %.  The respective positive and negative predictive value was 29.21 and 34.91 %.  The area under the curve was 0.70.

Conclusion:  Although the KKOS scoring system has very high sensitivity for screening osteoporosis, the specificity and positive predictive value are low.  The index may not be sufficiently definitive for diagnosis but be more useful as a screening tool for detecting osteoporosis before prescribing bone mineral density measurements in elderly women.

Keywords:  Khon Kaen Osteoporosis Study scoring system, Osteoporosis, Elderly woman, Screening


 

บทนำ

 ผู้ป่วยโรคกระดูกพรุน (Osteoporosis) ส่วนใหญ่พบได้ในสตรีวัยหมดประจำเดือน เป็นภาวะที่มีความสำคัญเนื่องจากเป็นสาเหตุของการเกิดกระดูกหักง่ายกว่าคนปกติ และการรักษาทำได้ยาก มีภาวะแทรกซ้อนมาก และค่าใช้จ่ายในการรักษาสูง ซึ่งเป็นปัญหาด้านสาธารณะสุขที่สำคัญของประเทศ  จากการศึกษารวบรวมข้อมูลในรพ.ศรีนครินทร์พบว่าความชุก (prevalence) ในสตรีอายุมากกว่า 45 ปีมีภาวะโรคกระดูกพรุนร้อยละ331 และในกลุ่มอายุมากกว่า 60 ปีมีความชุกร้อยละ 51 ในบางการศึกษากลุ่มอายุมากกว่า 60 ปีมีความชุกประมาณร้อยละ402  ผู้ป่วยที่มีภาวะดังกล่าวมีความเสี่ยงต่อการเกิดกระดูกหักมากกว่าคนปกติโดยเฉพาะกระดูกหักบริเวณสะโพก และกระดูกสันหลัง  ในภาวะกระดูกหักบริเวณสะโพก (Osteoporotic hip fracture) เป็นภาวะที่มีความสำคัญและเป็นปัญหาต่อสาธารณะสุขของประเทศ มีการศึกษาพบว่าอุบัติการณ์การเกิด Osteoporotic hip fractures ทั่วโลกมี 1.7 ล้านคน และพบว่าร้อยละ 50 อาศัยอยู่ทวีปเอเชีย3  

จากการศึกษาของ The Asian Osteoporosis Study (AOS) ที่ศึกษาแบบ multi-center study พบว่าในประเทศไทยมีอุบัติการณ์ของ Osteoporotic hip fractures ในสตรีที่มีอายุมากกว่า 50 ปี 289 ราย ต่อประชากร 100,000 คน4 จากข้อมูลดังกล่าวการคัดกรองผู้ป่วยที่มีภาวะกระดูกพรุนจึงมีความจำเป็นเพื่อที่จะสามารถให้การรักษาผู้ป่วยตั้งแต่ในระยะแรกได้ การตรวจหามวลกระดูก (Bone mineral density-BMD) เป็นการตรวจที่มีความจำเป็นในการวินิจฉัยโรคกระดูกพรุน แต่ในการตรวจโดยวิธีดังกล่าวมีค่าใช้จ่ายสูง และไม่สามารถทำได้ในทุกสถานพยาบาลในประเทศไทย  ต่อมาได้มีการพัฒนาเครื่องมือเพื่อใช้ในการคัดกรองผู้ป่วยว่ามีความเสี่ยงในการเป็นโรคกระดูกพรุนเพื่อที่จะนำไปสู่การตรวจBMDต่อไป ที่เป็นที่รู้จักกันได้แก่  Simple Calculated Osteoporosis Risk Estimation (SCORE)5,6  Osteoporosis Risk Assessment Instrument (ORA-I)7, The Dubbo Osteoporosis Epidemiology Study (DOES)8-10  หรือ DOEScore risk score. The osteoporosis prescreening risk assessment (OPERA) index11 อื่นๆ เช่น FOSTA,  SOFSURF , FNBMD index12

เครื่องมือที่ได้รับการพัฒนาและได้รับความนิยมจากคนเอเชียมากที่สุดคือ Osteoporosis Self-assessment Tools for Asians (OSTA)13 มีการศึกษาและเปรียบเทียบถึง sensitivity, specificity และ ROC curve ของเครื่องมือเหล่านี้7 พบว่ามีความใกล้เคียงกันมาก โดยพบว่ามีความไว (sensitivity) ประมาณร้อยละ 88 ความจำเพาะ (specificity) ประมาณร้อยละ 45  ROC curve อยู่ในช่วงประมาณ 0.74-0.76

โรงพยาบาลศรีนครินทร์ ได้พัฒนาเครื่องมือเพื่อใช้ในการคัดกรองผู้ป่วยที่มีชื่อว่า Khon Kaen Osteoporosis Study scoring system (KKOS)1 เพื่อนำมาใช้ในคนไทย ในเบื้องต้นผู้พัฒนาได้ทำการ validation เครื่องมือพบว่ามีความไว ร้อยละ 70 ความจำเพาะ ร้อยละ 73 และ ROC curve 0.72 - 0.74 จากการสืบค้นข้อมูลและทบทวนวรรณกรรม พบว่าเครื่องมือนี้ยังไม่เคยมีการศึกษาและทดสอบความถูกต้องโดยผู้ทำการศึกษาอื่นที่ไม่ใช่ผู้ที่พัฒนาเครื่องมือนี้เอง มาก่อน และจำนวนประชากรที่ทำการศึกษาของการศึกษาดังกล่าวมีจำนวนน้อย และไม่เพียงพอในการวิเคราะห์หาความถูกต้องของเครื่องมือดังกล่าวได้ ดังนั้นการศึกษานี้ได้จัดทำขึ้น เพื่อทดสอบความถูกต้องและหาความไว (sensitivity) ความจำเพาะ (specificity) , positive and negative predictive values , positive and negative likelihood ratio และ ROC curve ของการใช้ KKOS scoring system ในผู้หญิงสูงอายุที่มีอายุมากกว่า 60 ปีเพื่อคัดกรองหาภาวะกระดูกพรุนโดยใช้กลุ่มประชากรที่มีจำนวนมากเพียงพอในการวิเคราะห์ข้อมูล และ มีค่า T-score ของ BMD ของ femoral neck เป็น gold standard

 


 

ระเบียบวิธีวิจัย

Research design: Retrospective diagnostic study

Population :   สตรีสูงอายุที่มีอายุตั้งแต่60 ปีขึ้นไปที่อาศัยอยู่ในจังหวัดขอนแก่น และมารับการตรวจรักษาที่โรงพยาบาลศรีนครินทร์ รวบรวมข้อมูล จากเวชระเบียน โดยใช้ข้อมูล อายุ น้ำหนัก และ ผลการตรวจความหนาแน่นของกระดูก (BMD) ที่มีอยู่ในแผนกเวชศาสตร์นิวเคลียร์ โรงพยาบาลศรีนครินทร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ย้อนหลัง จากปี .. 2547 ถึง 2550

         การศึกษานี้ใช้กลุ่มประชากรช่วงอายุดังกล่าวเนื่องจาก ในการศึกษาของผู้พัฒนาเครื่องมือนี้พบว่า การใช้เครื่องมือนี้ในสตรีวัยหมดประจำเดือนที่มีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้น จะมีความไวสูงสุด (ร้อยละ78) ในการวินิจฉัยโรคกระดูกพรุน แต่จำนานประชากร ของการศึกษาดังกล่าว1 มีน้อย และอาจไม่เพียงพอในการวิเคราะห์ข้อมูลที่ถูกต้อง ดังนั้นการศึกษานี้จึงใช้กลุ่มประชากรช่วงอายุดังกล่าว ในจำนวนที่เพียงพอในการวิเคราะห์

เกณฑ์การคัดเลือกผู้ป่วยเข้างานวิจัย (Inclusion criteria)

        สตรีสูงอายุที่มีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไปมีสุขภาพแข็งแรง อาศัยอยู่ในเขตจังหวัดขอนแก่น และ มีผลการตรวจมวลกระดูกที่บริเวณ femoral neck region (Bone mineral density-BMD) ทุกราย

เกณฑ์การคัดผู้ป่วยออกจากงานวิจัย (Exclusion criteria)

        สตรีที่เป็นเนื้องอกกระดูก มะเร็งของกระดูก โรคทาง  metabolic bone ทำให้ไม่สามารถตรวจความหนาแน่นของกระดูกด้วยเครื่อง DEXA ได้

กลุ่มตัวอย่าง

        ขนาดของกลุ่มตัวอย่างที่จะต้องใช้หากเครื่องมือนี้มีความไวอย่างน้อยร้อยละ 70 ถึง 95 จากการศึกษาก่อนหน้านี้ ความชุกของโรคกระดูกพรุนในสตรีวัยหมดประจำเดือนที่มีอายุมากกว่า 60 ปีอยู่ระหว่างร้อยละ 35 – 556, 2 โดยยอมรับความคลาดเคลื่อนร้อยละ 5 เนื่องจากการศึกษาก่อนหน้านี้ในการใช้เครื่องมือคัดกรองแบบต่างๆได้แก่ SCORE ORAI, OSTA sensitivity ของเครื่องมือทั้ง สามประมาณร้อยละ 90 และจากการศึกษาในกลุ่มประชากรที่มีความคลายคลึงกัน2 พบว่ามีความชุกของโรคกระดูกพรุนร้อยละ 40

         ดังนั้นขนาดของกลุ่มตัวอย่างในการศึกษานี้ถ้าใช้ที่ความชุกร้อยละ 35 ความไวในการตรวจที่ร้อยละ 90 และยอมรับค่าความคลาดเคลื่อนที่ร้อยละ 5 ซึ่ง มีค่าเท่ากับ 396 ราย

เครื่องมือที่ใช้ในการศึกษา : Khon Kaen Osteoporosis Study scoring system (KKOS index) โดยการนำค่าคะแนนที่ได้จากการรวม age score กับ weight score (โดยเทียบจากตาราง KKOS scoring system-ภาคผนวก) และกำหนดค่าการให้เกณฑ์การวินิจฉัยว่ามีความเสี่ยงในการเป็นโรคกระดูกพรุนเมื่อค่าคะแนนมีค่าน้อยกว่าหรือเท่ากับ -1

Gold standard investigation: การตรวจมวลกระดูก (Bone mineral density-BMD) จาก femoral neck region โดยการใช้เครื่อง LUNAR DPX-IQ densitometer (LUNAR Corporation, Madison, WI, USA)

 

การวิเคราะห์ข้อมูล

        วิเคราะห์หาความไว  ความจำเพาะ  positive predictive value , negative predictive value , accuracy ,positive and negative likelihood ratio และ หา ค่า area under the curve ของการใช้ KKOS scoring system  การวิเคราะห์ใช้  program Microsoft® Office Excel 2003 SP2 และ SPSS 15.0 for Windows Evaluation version 

ผลการศึกษา

       สตรีสูงอายุที่มีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไป อาศัยอยู่ในเขตจังหวัดขอนแก่น และ ได้รับการตรวจมวลกระดูกที่เข้าเกณฑ์การคัดเลือกผู้ป่วยเข้างานวิจัย ที่มีข้อมูลอยู่ในแผนกเวชศาสตร์นิวเคลียร์ โรงพยาบาล ศรีนครินทร์ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ย้อนหลัง จากปี .. 2547 ถึง 2550 มีจำนวน 487 ราย อายุเฉลี่ย 73.7 ปี (60-91 ปี) น้ำหนักเฉลี่ย 51.7 กิโลกรัม (28-83 กิโลกรัม) ความชุกของโรคกระดูกพรุนจากการตรวจมวลกระดูกมีร้อยละ 27.1 (132 คน)

 

ตารางที่ 1  ผลการตรวจหาสตรีวัยหมดประจำเดือนที่มีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไป ที่มีความเสี่ยงในการเป็นโรคกระดูกพรุนโดยการใช้ KKOS scoring system โดยการใช้ตรวจ BMD of femoral neck เป็น Gold standard

 

KKOS scoring system

Bone mineral density

total

Osteoporosis

Non-Osteoporosis

High risk (£ -1)

130

315

445

Low risk (> -1)

2

40

42

total

132

355

487

 

 

 

วิเคราะห์หาความไวได้ร้อยละ 98.48  ความจำเพาะ ได้ร้อยละ 11.27  Positive predictive valueได้ร้อยละ 29.21  Negative predictive value ได้ร้อยละ 95.24  Accuracy ได้ร้อยละ 34.9  Likelihood ratio for positive test เท่ากับ 1.109909  และ Likelihood ratio for negative test เท่ากับ 0.13447  และค่า Area under the curve ได้เท่ากับ 0.700

         ผลการศึกษาในเบื้องต้นพบว่าการใช้เกณฑ์ KKOS score £ -1 เพื่อคัดกรองสตรีที่มีอายุตั้งแต่ 60 ปีต่อความเสี่ยงในการเป็นโรคกระดูกพรุนนั้นอาจไม่เหมาะสม เนื่องจากแม้ว่า เครื่องมือจะมีความไวสูง แต่มีความจำเพาะ และ positive predictive value    ที่ตํ่ามาก เมื่อพิจารณาถึง ROC จะพบว่าถ้าใช้เกณฑ์ KKOS score £ -6.5ให้เป็นสตรีที่มีความเสี่ยงสูงในการเป็นโรคกระดูกพรุน จะให้ค่าทาง diagnostic value ที่เหมาะสมมากกว่า (ตารางที่ 2)

 

ตารางที่ 2 แสดงผลการตรวจหาสตรีวัยหมดประจำเดือนที่มีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไป ที่มีความเสี่ยงในการเป็นโรคกระดูกพรุนจากการใช้ KKOS scoring system โดยใช้ เกณฑ์ KKOS score £ -6.5 เป็นสตรีที่มีความเสี่ยงสูง

KKOS scoring system

Bone mineral density

total

Osteoporosis

Non-Osteoporosis

High risk(£ -6.5)

93

146

239

Low risk(> -6.5)

39

209

248

total

132

355

487

 

 

 

 

 

วิเคราะห์หาความไวได้ร้อยละ 70.45  ความจำเพาะได้ร้อยละ 58.87   Positive predictive valueได้ร้อยละ 38.91   Negative predictive value ได้ร้อยละ 84.27  Accuracy ได้ร้อยละ 62.01  Likelihood ratio for positive test เท่ากับ 1.713107  และ Likelihood ratio for negative test เท่ากับ 0.50184

วิจารณ์  

ผู้ป่วยโรคกระดูกพรุนเป็นภาวะที่มีความสำคัญเนื่องจากเป็นสาเหตุของการเกิดกระดูกหักง่ายกว่าคนปกติโดยเฉพาะในตำแหน่งกระดูกสะโพกและกระดูกสันหลังส่วนเอว การเกิดภาวะดังกล่าวมักเกิดกับสตรีวัยหมดประจำเดือน ซึ่งเป็นกลุ่มผู้สูงอายุเป็นส่วนใหญ่และอาจมีโรคทางอายุรกรรม อื่นๆ เช่น เบาหวาน ความดัน โรคไต โรคหัวใจขาดเลือดเป็นต้น ทำให้การรักษาทำได้ยาก มีภาวะแทรกซ้อนมาก และค่าใช้จ่ายในการรักษาสูง ซึ่งมีความสำคัญต่อการบริการสาธารณสุขของประเทศ  การคัดกรองผู้ป่วยที่มีภาวะกระดูกพรุนจึงมีความจำเป็นเพื่อจะสามารถให้การรักษาผู้ป่วยตั้งแต่ในระยะแรกเช่นการปฏิบัติตัว การรับประทานยาลดการสลายกระดูก vitamin D calcium supplementation เป็นต้น การตรวจหามวลกระดูกเป็นการตรวจที่มีความจำเป็นในการวินิจฉัยโรคกระดูกพรุนที่เป็นการตรวจมาตรฐานทอง (gold standard investigation for osteoporosis) แต่ในการตรวจโดยวิธีดังกล่าวมีค่าใช้จ่ายสูง และไม่สามารถทำได้ในทุกสถานพยาบาล

จากปัญหาดังกล่าวได้มีการคิดค้นและพัฒนาเครื่องมือหลายชนิดที่มีลักษณะใช้งานได้ง่าย ประหยัด สามารถหาใช้ได้ง่ายโดยทั่วไป และมีประสิทธิภาพพอที่จะสามารถคัดกรองผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงต่อการเป็นโรคกระดูกพรุน ก่อนทำการส่งตรวจ bone mineral density จากการทบทวนวรรณกรรมพบว่าในต่างประเทศมีเครื่องมือที่ถูกคิดค้นและพัฒนาขึ้นหลายชนิด ได้แก่ Simple Calculated Osteoporosis Risk Estimation (SCORE)5,6 ที่คิดค้นในประเทศแคนาดา ปี ค.ศ. 1999, Osteoporosis Risk Assessment Instrument (ORA-I)7 คิดค้นในประเทศแคนาดา ปีค.ศ. 2000, The Dubbo Osteoporosis Epidemiology Study (DOES)8-10  หรือ DOEScore risk score คิดค้นในประเทศออสเตรเลีย The osteoporosis prescreening risk assessment (OPERA) index11 คิดค้นในประเทศอิตาลี ปี ค.ศ. 2005 , the study of osteoporotic fracture simple useful risk factors SOFSURF14 อื่นๆ เช่น Age Bulk One or Never Estrogens (ABONE)15, body weight criterion (WEIGHT)16, FOSTA , FNBMD index12 เครื่องมือดังกล่าว ได้พัฒนาจากกลุ่มประชากรที่เป็นชาวยุโรป และอเมริกาเหนือเป็นหลัก (Caucasian) ซึ่งมีลักษณะทางสรีระ การดำรงชีวิต การรับประทานอาหาร และสิ่งแวดล้อมที่แตกต่างจากชาวเอเชีย ปัจจุบันเครื่องมือที่พัฒนาจากกลุ่มประชากรที่เป็นชาวเอเชียและเป็นที่นิยมใช้มากที่สุดคือ Osteoporosis Self-assessment Tools for Asians (OSTA)13 หลังจากการคิดค้นเครื่องมือชนิดต่างๆ ออกมาหลายชนิดได้มีการศึกษาอื่นๆ ตามมาเพื่อตรวจสอบความถูกต้อง (validation) ของเครื่องมือเหล่านี้พบว่า Simple Calculated Osteoporosis Risk Estimation (SCORE) ทำการศึกษาในประเทศเบลเยียม จำนวนประชากร 4,035 คน7 พบว่าเครื่องมือนี้มีความไวในประชากรช่วงอายุ 45-64 ปีร้อยละ 88.5 อายุมากกว่า 65 ปี ร้อยละ 88.8  ความจำเพาะในประชากรช่วงอายุ 45-64 ปีได้ร้อยละ 39.8 อายุมากกว่า 65  ปีได้ร้อยละ 42.3  area under the curve ในประชากร อายุ 45-64 ปี เท่ากับ 0.757  อายุมากกว่า 65 ปี เท่ากับ 0.745 Osteoporosis Risk Assessment Instrument (ORA-I) ในการศึกษาเดียวกันพบว่ามีความไวในประชากรช่วงอายุ 45-64 ปีร้อยละ 88.5 อายุมากกว่า 65 ร้อยละ 89.2 ความจำเพาะในประชากรช่วงอายุ 45-64 ปีได้ร้อยละ 46.2 อายุมากกว่า 65  ปีได้ร้อยละ 44.7  area under the curve ในประชากร อายุ 45-64 ปี เท่ากับ 0.750  อายุมากกว่า 65 ปี เท่ากับ 0.747  The Dubbo Osteoporosis Epidemiology Study (DOES) การศึกษาของ Nguyen12 ใน Sydney, Australia ประชากรเพศชาย 1,581 คน และเพศหญิง 2,095 คนที่มีอายุมากกว่า 60 ปี พบว่า ค่าความไวร้อยละ 61 ความจำเพาะได้ร้อยละ 38 positive predictive valueได้ร้อยละ19 Likelihood ratio for positive test เท่ากับ 0.98, the study of osteoporotic fracture simple useful risk factors SOFSURF ในการศึกษาเดียวกัน พบว่า ค่าความไวร้อยละ 70 ความจำเพาะได้ร้อยละ 30  positive predictive value ได้ร้อยละ19 Likelihood ratio for positive test เท่ากับ 0.99 The osteoporosis prescreening risk assessment (OPERA) index การศึกษาแบบ Multi-center study ในประเทศอิตาลี11 ในปี ค.ศ. 2005 ประชากรเป็นหญิงวัยหมดประจำเดือนอายุมากกว่า 50 ปี 1,522 คน พบว่ามีค่าความไว ได้ร้อยละ  88.1  ความจำเพาะได้ร้อยละ 60.6 Positive predictive valueได้ร้อยละ 29  Negative predictive value ได้ร้อยละ 96.5 และค่า Area under the curve ได้เท่ากับ 0.866, Age Bulk One or Never Estrogens (ABONE) การศึกษาในประเทศจีน และสิงคโปร์18  ปี ค.ศ. 2006 ประชากรเป็นหญิงวัยหมดประจำเดือนอายุมากกว่า 55 ปี 135 คน พบว่ามีค่าความไว ได้ร้อยละ  81.8  ความจำเพาะได้ร้อยละ 55.9  และค่า area under the curve ได้เท่ากับ 0.700 , body weight criterion (WEIGHT)ในการศึกษาเดียวกัน พบว่ามีค่าความไว ได้ร้อยละ 69.7  ความจำเพาะได้ร้อยละ 77.5  และค่า area under the curve ได้เท่ากับ 0.78, Osteoporosis Self-assessment Tools for Asians (OSTA) ปัจจุบันเป็นเครื่องมือที่นิยมใช้มากที่สุด มีการศึกษาที่ทำในประเทศไทย ที่สงขลา19  ปี พ.ศ.2547ประชากรเป็นหญิงวัยหมดประจำเดือนอายุเฉลี่ย 55 ปี 388 คน พบว่ามีค่าความไว ได้ร้อยละ 93  ความจำเพาะได้ร้อยละ 61 และในการศึกษาหลังสุดที่เชียงใหม่20   ปี พ.ศ.2550 ประชากรเป็นหญิงวัยหมดประจำเดือนอายุ 45 ถึง 87 ปี 315 คน พบว่ามีค่าความไว ได้ร้อยละ 40.6  ความจำเพาะได้ร้อยละ 72.0 จากข้อมูลดังกล่าวจะพบว่า ปัจจุบันยังไม่มีเครื่องมือชนิดใดที่เหมาะสมกับการคัดกรองโรคกระดูกพรุนในสตรีวัยหมดประจำเดือนได้อย่างถูกต้องแม่นยำที่สุดก่อนการส่งตรวจวัดความหนาแน่นของกระดูก

 

ในประเทศไทยพบว่าจากการศึกษาของ ฉัตรเลิศ พงษ์ไชยกุล1 ซึ่งเป็นผู้คิดค้น KKOS scoring systemที่เป็นอีกเครื่องมือหนึ่งที่พัฒนาจากกลุ่มประชากรที่เป็นคนไทย โดยมีผู้เข้าร่วมการศึกษาทั้งสิ้นจำนวน 322  คน อายุตั้งแต่ 45 ปีขึ้นไป ได้แบ่งผู้เข้าร่วมการศึกษาออกเป็น 2 กลุ่ม โดยวิธีการสุ่ม กลุ่มแรก (กลุ่มพัฒนา) จำนวน 130 คน และกลุ่มที่สอง (กลุ่มทดสอบ) จำนวน 192 คน โดยทำการตรวจวัดความหนาแน่นของกระดูกที่บริเวณกระดูกสะโพกและกระดูกสันหลังระดับเอว ผลการศึกษาพบว่าความชุกของโรคกระดูกพรุนคิดเป็นร้อยละ 11 ที่บริเวณกระดูกสะโพก และ ร้อยละ 32 จากการวัดที่กระดูกสันหลังระดับเอว จากการศึกษาพบว่าเครื่องมือนี้มี ค่าความไวร้อยละ70 ความจำเพาะได้ร้อยละ 73 area under the curve 0.72-0.74 โดยในกลุ่มสตรีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไป พบว่าการใช้ KKOS index ได้ ค่าความไวร้อยละ44 ความจำเพาะ ได้ร้อยละ 78  ในการศึกษาดังกล่าว ลักษณะของประชากรมีความคล้ายคลึงกับการศึกษาครั้งนี้ เนื่องจากประชากรที่ทำการศึกษาอาศัยอยู่ในจังหวัดขอนแก่นเหมือนกัน แต่ในการศึกษาของผู้คิดค้นเครื่องมือรวบรวมสตรีอายุระหว่าง 45 ถึง 59 ปีร่วมในการศึกษาด้วย จากการเปรียบกับการศึกษาของผู้คิดค้นเครื่องมือ จะพบว่า diagnostic value มีความแตกต่างกันอย่างมาก ซึ่งอาจเป็นผลจากลักษณะของกลุ่มประชากร จำนวนประชากรที่ร่วมการศึกษา และ ความชุกของโรคกระดูกพรุนของการศึกษาที่แตกต่างกัน 

จากการศึกษานี้พบว่า เกณฑ์ที่เหมาะสม (cut off point) ที่สามารถให้ค่าทาง  diagnostic value ที่ยอมรับได้ในกลุ่มสตรีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไปคือ -6.5 โดยเกณฑ์ดังกล่าว จะทำให้เครื่องมือนี้มี ค่าความไวร้อยละ 70.45 ความจำเพาะได้ร้อยละ 58.87 Positive predictive valueได้ร้อยละ 38.91 Negative predictive value ได้ร้อยละ 84.27 Accuracy ได้ร้อยละ 62.01 ซึ่งค่าความไวที่ได้มีค่าใกล้เคียงกับผลการศึกษาของผู้คิดค้นเครื่องมือนี้ และ ค่าความจำเพาะ ร่วมถึง Positive predictive value, Negative predictive value และ Accuracy อยู่ในเกณฑ์ที่ยอมรับได้

 ข้อจำกัดของการศึกษานี้ คือ

 1) การวัดมวลกระดูกในการศึกษานี้ซึ่งเป็นการตรวจมาตรฐานที่ใช้ในการวินิจฉัยโรคกระดูกพรุนนั้น ใช้ผลการตรวจจากบริเวณกระดูกสะโพกเพียงอย่างเดียว ซึ่งนอกจากตำแหน่งดังกล่าวแล้ว การตรวจบริเวณกระดูกสันหลังส่วนเอว (lumbar spine) ก็มีความสำคัญ เนื่องจากเป็นอีกตำแหน่งหนึ่งที่มักมีการหัก (osteoporotic fracture) ได้บ่อยและทำให้มีภาวะแทรกซ้อนต่างๆตามมาเช่น อาการปวด disability mobility mortality อีกทั้งยาที่ใช้ในการรักษาโรกกระดูกพรุนในปัจจุบัน เช่นยาที่ใช้ยับยั้งการสลายกระดูก ได้แก่ ยากลุ่ม bisphosphonate จากการศึกษาของยาดังกล่าวพบว่า ช่วยเพิ่มมวลกระดูก และลดอุบัติการณ์ของการเกิดภาวะกระดูกหักจากโรคกระดูกพรุนที่บริเวณเอวได้อย่างมีนัยสำคัญ โดยในการตรวจมวลกระดูกที่บริเวณกระดูกสะโพก และกระดูกสันหลังส่วนเอวนั้น จะให้ผลในการตรวจที่ต่างกัน โดยการใช้การตรวจที่บริเวณ กระดูกสันหลังส่วนเอวมีแนวโน้มทำให้ความชุกของโรคกระดูกพรุนสูงขึ้น1, 7  ซึ่งอาจมีผลต่อ diagnostic value ของเครื่องมือนี้ได้ และถ้าพิจารณาถึงการนำไปใช้คัดกรองโรคเพื่อกำหนดแนวทางในการรักษา โดยเฉพาะการให้ยาลดการสลายกระดูก การตรวจมวลกระดูกที่บริเวณกระดูกสันหลังส่วนเอว เพื่อเป็น gold standard จึงมีความจำเป็น

2) ความซับซ้อนของเครื่องมือ KKOS scoring system นี้โดยเฉพาะ age score และ weight score ซึ่งการนำไปใช้ในเวชปฏิบัติเป็นไปได้ยาก โดยการใช้เครื่องมือนี้ ต้องมีตาราง KKOS index (ภาคผนวก) ร่วมด้วยในการคำนวณ เพราะยากในการจดจำ ซึ่งอาจไม่มีใช้ได้ในทุกที่ การแก้ไขอาจจำเป็นต้องจัดหาไว้ใช้ในสถานที่ที่เหมาะสมและพบผู้ป่วยในกลุ่มนี้ได้บ่อยเช่น คลินิกผู้ป่วยวัยทอง นรีเวชกรรม หรือ ออร์โธปิดิกส์

           KKOS scoring system เป็นเครื่องมือหนึ่งที่สามารถใช้คัดกรองโรคกระดูกพรุนที่มีความไวสูง ซึ่งถ้าพิจารณาถึงความสำคัญของภาวะโรคกระดูกพรุนที่เป็นผลให้เกิดปัญหาทางสาธารณะสุขอย่างมากแล้ว เครื่องมือนี้สามารถคัดกรองผู้ป่วยได้อย่างครอบคลุม ซึ่งหากตรวจพบว่ามีความเสี่ยง คนกลุ่มนี้จำเป็นต้องได้รับการตรวจยืนยันโดยการตรวจ bone mineral density อีกครั้ง เพื่อยืนยันการวินิจฉัยและรักษาได้อย่างถูกต้องต่อไป อย่างไรก็ตามเครื่องมือนี้ยังต้องการการทดสอบจากการศึกษาอื่นเพื่อนำไปใช้ให้เกิดความคุ้มค่าในเชิงเศรษฐศาสตร์สำหรับชุมชนด้วยเนื่องจากแม้ว่า KKOS scoring system มีความไวสูงมากในการตรวจสตรีกลุ่มอายุ 60 ปีขึ้นไป แต่ความจำเพาะตํ่ามาก และอาจมี false positive ที่สูงมากถึง ร้อยละ70.78  ซึ่งส่งผลให้ ต้องส่งผู้ป่วยไปทำการตรวจมวลกระดูกที่มีราคาแพงโดยไม่จำเป็นเป็นจำนวนมาก  รวมถึงความจำเป็นที่ต้องทำการศึกษาเพิ่มเติมที่มีการรวมประชากรที่ครอบคลุมสตรีกลุ่มอายุ 45 ถึง 59 ปีร่วมในการศึกษาด้วย และจากการศึกษาครั้งนี้พบว่าถ้าทำการศึกษา หาผู้ที่มีความเสี่ยงต่อการเกิดโรคกระดูกพรุนโดยใช้ KKOS scoring system ในสตรีที่มีอายุตั้งแต่ไป 45 ปีขึ้น และความชุกของการเกิดโรคกระดูกพรุนในประชากรสตรีที่มีอายุตั้งแต่ไป 45 ปีขึ้นไปจากการตรวจวัดมวลกระดูกที่บริเวณกระดูกสะโพก โดยทั่วไป1, 17 ประมาณร้อยละ 10-12 จากการคำนวณทางสถิติต้องใช้จำนวนประชากร 1,257 คน จึงจะสามารถหาค่า diagnostic value ที่ถูกต้องได้

สรุป

จากการศึกษานี้พบว่า KKOS scoring system เป็นเครื่องมือหนึ่ง ที่สามารถใช้คัดกรองสตรีสูงอายุว่ามีความเสี่ยงในการเป็นโรคกระดูกพรุน โดยเครื่องมือนี้มีความไวสูงมาก แม้ว่าจะมีความจำเพาะ และ positive predictive value ตํ่า แต่ก็สามารถคัดกรองผู้ป่วยที่มีความเสี่ยงต่อการเกิดโรคกระดูกพรุนได้ครอบคลุมเกือบทุกคน ดังนั้น KKOS scoring system อาจใช้เป็นเครื่องมือคัดกรองโรคกระดูกพรุนในเบื้องต้น ก่อนจะส่งผู้ป่วยที่ได้ผลตรวจ KKOS £ -1 ไปตรวจหาค่าความหนาแน่นของกระดูก (Bone mineral density-BMD) ที่เหมาะสมในลำดับต่อไป

จากการศึกษานี้พบว่า เกณฑ์ที่เหมาะสม  (cut off point) ของ KKOS scoring system ในการนำมาใช้กับสตรีอายุตั้งแต่ 60 ปีขึ้นไปคือ -6.5 โดยเกณฑ์ดังกล่าวจะทำให้เครื่องมือนี้มี ค่าความไว  และความจำเพาะ  รวมถึง Positive predictive value, Negative predictive value และ Accuracy  ที่อยู่ในเกณฑ์ที่ยอมรับได้และเหมาะสมกว่าเกณฑ์เดิม  (KKOS score £ -1) ในการคัดกรองโรคกระดูกพรุน

                                                กิตติกรรมประกาศ

ขอขอบคุณ คณะแพทยศาสตร์ มหาวิทยาลัยขอนแก่น ที่ได้จัดสรรทุนสนับสนุนโครงการวิจัยในครั้งนี้ จากงบประมาณเงินรายได้ ปี 2550

เอกสารอ้างอิง

1.     Pongchaiyakul C, Nguyen ND, Pongchaiyakul C, Nguyen TV. Development and Validation of a New Clinical Risk Index for Prediction of Osteoporosis in Thai Women. J Med Assoc Thai 2004;87:910-6.

2.     Soontrapa S, Soontrapa S, Pongchaikul C, Somboonporn C, Somboonporn W, Chailurkit LO. Prevalence of hypovitaminosis D in elderly woman living in urban area of  Khon Kaern province,Thailand. J Med Assoc Thai 2001;84 Suppl 2:534-41.

3.     Cooper C, Campion G, Melton LJ III. Hip fractures in the elderly: a world-wide projection. Osteoporos Int 1992;2:285-9.

4.     Lau EMC, Lee JK, Suriwongpaisal P, Saw SM, Das De S, Khir A, et al. The Incidence of Hip Fracture in Four Asian Countries:The Asian Osteoporosis Study (AOS). Osteoporos Int 2001;12:239-43.

5.      Lydick E, Cook K, Turpin J, Melton M, Stine R, Byrnes C. Development and validation of a simple questionnaire to facilitate identification of women likely to have low bone density. Am J Man Care 1998;4:37–48.


6.     Cadarette SM, Jaglal SB, Murray TM. Validation of the simple calculated osteoporosis risk estimation (SCORE) for patient selection for bone densitometry. Osteoporos Int 1999;10:85-90.

7.     Gourlay ML, Miller WC, Richy F, Garrett JM, Hanson LC, Reginster JY. Performance of osteoporosis risk assessment tools in postmenopausal. Osteoporos Int 2005;16:921-7.

8.     Cummings SR, Melton LJ. Epidemiology and outcomes of osteoporotic fractures. Lancet 2002;359:1761–7.

9.     Nguyen TV, Eisman JA, Kelly PJ, Sambrook PN. Risk factors for osteoporotic fractures in men. Am J Epidemiol 1996;144:255–63.

10. Nguyen T, Sambrook P, Kelly P, Jones G, Lord S, Freund J, et al. Prediction of osteoporotic fractures by postural instability and bone density. BMJ 1993;307:1111–5.

11. Salaffi f,  Silveri F, Stancati A, Grassi W. Development and Validation of the osteoporosis prescreening risk assessment (OPERA) tool to facilitate identification of women likely to have low bone density. Clin Rheumatol 2005;24:203–21.

12. Nguyen TV, Center J,  Pocock  N, Eisman J. Limited utility of clinical indices for the prediction of symptomatic fracture risk in postmenopausal women. Osteoporos Int 2004;15:49–55.

13. Koh LKH, Sedrine WB, Torralba TP, Kung A, Fujiwara S, Chan P et al. A simple tool to identify Asian women at increased risk of osteoporosis. Osteoporos Int 2001;12:699-705.

14. Wehren LE, Siris ES. Beyond bone mineral density:can existing clinical risk assessment instruments identify women at increased risk of osteoporosis? J Intern Med 2004;256:375-80.

15. Weinstein L, Ullery B. Identification of at-risk women for osteoporosis screening. Am J Obstet Gynecol 2000;183:547–9.

16. Michaelsson K, Bergstrom R, Mallmin H, Holmberg L, Wolk A, Ljunghall S. Screening for osteoporosis: selection by body composition. Osteoporos Int 1996;6:120–6.

17. Li-Yu JT, Llamado LJ, Torralba TP. Validation of OSTA among Filipinos. Osteoporos Int 2005;16:1789-93.

18. Chan SP, Teo CC, Ng A, Goh N, Tan C, Deurenberg-Yap M. Validation of various osteoporosis risk indices in elderly Chinese females in Singapore. Osteoporos Int 2006;17:1182-8.

19. Geater S, Leelawattana R, Geater A. Validation of the OSTA Index for Discriminating between High and Low Probability of Femoral Neck and Lumbar Spine Osteoporosis among Thai Postmenopausal Women. J Med Assoc Thai 2004;87:1286-92.

20. Chaovisitsaree S, Namwongprom S, Morakote N, Suntornlimsiri N, Piyamongkol W. Comparison of Osteoporosis Self Assessment Tool for Asian (OSTA) and Standard Assessment in Menopause Clinic, Chiang Mai. J Med Assoc Thai 2007; 90:420-5.


 



 

Untitled Document
Article Location

Untitled Document
Article Option
       Abstract
       Fulltext
       PDF File
Untitled Document
 
ทำหน้าที่ ดึง Collection ที่เกี่ยวข้อง แสดง บทความ ตามที่ีมีใน collection ที่มีใน list Untitled Document
Another articles
in this topic collection

An Analysis of Orthopedic Injury Profiles of Pedestrian-Motor Vehicle in District Hospital (การวิเคราะห์รูปแบบภยันตรายทางออร์โธปิดิกส์ที่เกิดจากอุบัติเหตุบนท้องถนนในโรงพยาบาลชุมชน)
 
Risk Factors Analysis of Gram-Negative Osteomyelitis (การวิเคราะห์ปัจจัยเสี่ยงของการติดเชื้อกรัมลบในโพรงกระดูก)
 
Prevalence of Vitamin D Deficiency among Postmenopausal Women at Srinagarind Hospital, Khon Kaen Province, Thailand. (ความชุกของภาวะขาดวิตามินดีในสตรีวัยทองที่มารับการรักษาที่โรงพยาบาลศรีนครินทร์ จ.ขอนแก่น)
 
Appropriate Tibial Tunnel Angle and Knee Flexion Angle for Aiming Femoral Insertion in Endoscopic Anterior Curciate Ligament Reconstruction (มุมอุโมงค์ที่กระดูกแข้ง และมุมงอเข่าที่เหมาะสมในการเล็งจุดเกาะของเอ็นไขว้หน้า)
 
<More>
Untitled Document
 
This article is under
this collection.

Orthopedics
 
Obstetric and Gynecology
 
 
 
 
Srinagarind Medical Journal,Faculty of Medicine, Khon Kaen University. Copy Right © All Rights Reserved.
 
 
 
 

 


Warning: Unknown: Your script possibly relies on a session side-effect which existed until PHP 4.2.3. Please be advised that the session extension does not consider global variables as a source of data, unless register_globals is enabled. You can disable this functionality and this warning by setting session.bug_compat_42 or session.bug_compat_warn to off, respectively in Unknown on line 0