Osteoporosriskindex (OSIRIS)

Klinisk bakgrund

Osteoporosriskindex (OSIRIS) togs fram för att lösa ett resursproblem: DXA-mätning av bentäthet är kostsam och inte alltid tillgänglig, särskilt utanför specialistmottagningar. Samtidigt är prevalensen av osteoporos bland postmenopausala kvinnor hög nog att masscreening med DXA blir resurskrävande. OSIRIS är ett förselektionsinstrument som med fyra enkla variabler ska sortera kvinnor i riskkategorier, så att DXA reserveras för dem där resultatet faktiskt påverkar handläggningen. Instrumentet är alltså inte ett diagnostiskt verktyg, utan en triageringsmetod som syftar till att identifiera kvinnor med så låg sannolikhet för osteoporos att DXA kan skjutas upp, samt kvinnor med så hög sannolikhet att behandling kan övervägas oavsett bentäthetsmätning.

Beräkning av Osteoporosriskindex

OSIRIS beräknas med följande formel:

$$\text{OSIRIS} = \text{trunc}(0{,}2 \times \text{vikt}) - \text{trunc}(0{,}2 \times \text{ålder}) - 2 \times (\text{tidigare lågenergifraktur}) + 2 \times (\text{pågående hormonersättningsbehandling})$$

där $\text{trunc}$ betyder att decimaler trunkeras (avrundning nedåt till heltal), vikt anges i kilogram och ålder i år. Tidigare lågenergifraktur kodas som 1 om ja, 0 om nej. Pågående hormonersättningsbehandling (HRT) kodas som 1 om ja, 0 om nej. Frakturer och HRT bidrar alltså med ±2 poäng, medan ålder och vikt bidrar genom sina trunkerade produkter med 0,2.

Instrumentet härleddes av Sedrine med flera i en kohort om 1303 postmenopausala kvinnor rekryterade från en belgisk osteoporosmottagning [1]. Populationen utgjordes av västeuropeiska kvinnor av kaukasiskt ursprung. Utfallsmåttet var osteoporos definierat som T-score ≤ −2,5 vid DXA-mätning (dual x-ray absorptiometry) av lumbalkotorna och/eller femoralhalsen. Författarna valde ut variablerna utifrån en litteraturgenomgång av riskfaktorer för osteoporos och testade sedan modellens prestanda i samma kohort.

Tre riskkategorier skapades med trösklarna +1 och −3:

Tolkning i praktiken

OSIRIS är ett förselektionsverktyg, inte ett beslutsstöd för behandling. De tre kategorierna översätts till olika handlingsvägar:

Låg risk (> 1): Sannolikheten för osteoporos är låg. DXA kan skjutas upp. I härledningskohorten hade endast 7 % av kvinnorna i denna kategori osteoporos [1]. Patienten bör följas upp med årlig omvärdering, eftersom risken inte är statisk: åldern stiger, vikten kan falla, och HRT kan avslutas, vilket alla förskjuter poängen nedåt.

Mellanrisk (−3 till 1): Beslut om DXA fattas individuellt. I härledningskohorten hade 39 % osteoporos i denna grupp [1], vilket innebär att nästan två av fem kvinnor har nedsatt bentäthet. DXA är motiverad när ytterligare riskfaktorer tillkommer, till exempel familjeanamnes, rökning, låg fysisk aktivitet, steroidanvändning eller tidigare fall.

Hög risk (< −3): Sannolikheten för osteoporos är uttalat förhöjd. I härledningskohorten hade 66 % osteoporos [1]. Här kan behandling övervägas oavsett om DXA utförs omedelbart eller inte. DXA bör dock ändå utföras, dels för att bekräfta diagnosen, dels som utgångsvärde för uppföljning av behandlingseffekt.

Validering och prestanda

Härledningskohorten rapporterade en AUC under ROC-kurvan på 0,71, med en sensitivitet på 78,5 % och en specificitet på 51,4 % vid tröskeln +1 [1]. Diskriminationen var alltså måttlig, vilket är förväntat för ett instrument med endast fyra variabler och syftet att förselektera snarare än att diagnostisera.

Extern validering i fransk population: Reginster med flera validerade OSIRIS prospektivt i 889 postmenopausala kvinnor från Frankrike [2]. Resultaten bekräftade i stort sett härledningsdata: 62 % av kvinnorna i högriskkategorin hade osteoporos, jämfört med 34 % i mellangruppen och 16,8 % i lågriskgruppen. Prevalensen i lågriskgruppen var dock högre än i härledningskohorten (16,8 % mot 7 %), vilket tyder på att trösklarna kan behöva kalibreras för populationer med högre bakgrundsprevalens.

Jämförande studie i Taiwan: Chen med flera utvärderade nio screeninginstrument bland 553 äldre personer i ordinärt boende (186 män, 367 kvinnor, medelålder cirka 68 år) i Taiwan [3]. För kvinnor uppmättes AUC för OSIRIS i intervallet 0,70 till 0,83 tillsammans med övriga enkla screeningverktyg (ABONE, BWC, ORAI, OSTA, SCORE). Sensitiviteten var 100 % och negativt prediktivt värde 90 till 92 %, men specificiteten och positivt prediktivt värde var låga. Instrumenten presterade bättre bland män än bland kvinnor i denna population. Författarna noterade att OSIRIS och liknande enkla verktyg mätte samma underliggande konstruktion och fungerade bäst för att utesluta osteoporos, inte för att bekräfta den.

Validering i iransk population: Sani med flera utvärderade sju screeninginstrument i Bushehr Elderly Health-kohorten om 1237 iranska kvinnor med medelålder 69,1 år, varav 59 % hade osteoporos [4]. Vid de rekommenderade trösklarna hade OSIRIS en sensitivitet på endast 16,7 %, vilket var det sämsta resultatet bland alla testade instrument. FRAX och OPERA presterade bäst. Den låga sensitiviteten speglar sannolikt att OSIRIS-trösklarna är kalibrerade för en population med lägre prevalens än den iranska kohortens 59 %.

Validering i thailändsk population: Indhavivadhana med flera testade sju instrument bland 1038 thailändska kvinnor med medelålder 53 år och prevalens av osteoporos 7,3 % [5]. OSIRIS nådde inte AUC > 0,8 och rekommenderades inte som screeningverktyg. FRAX, SCORE och OSTA presterade bättre.

Validering på taiwanesisk landsbygd: Hsieh med flera utvärderade tio screeninginstrument bland 567 äldre personer på taiwanesisk landsbygd [6]. Bland kvinnor hade OSIRIS en AUC på 0,71 (95 % KI 0,66 till 0,76), jämförbart med OSTA. Författarna rekommenderade OSTA framför OSIRIS på grund av dess enkelhet och jämförbara prestanda i båda könen.

Sammanfattningsvis håller OSIRIS diskriminationen runt AUC 0,71 i flera populationer, men sensitiviteten varierar kraftigt beroende på prevalens och populationens etniska sammansättning. Instrumentet fungerar bäst som ett uteslutningsverktyg i populationer med måttlig prevalens, och sämst i populationer med mycket hög prevalens där trösklarna inte fångar upp tillräckligt många fall.

Begränsningar

OSIRIS är härlett för postmenopausala kvinnor av kaukasiskt ursprung och har inte validerats för män, premenopausala kvinnor eller yngre populationer. Försök att använda instrumentet på asiatiska populationer har visat varierande och ofta sämre prestanda, särskilt i populationer med hög prevalens av osteoporos där trösklarna ger låg sensitivitet [4, 5].

Instrumentet fångar endast fyra riskfaktorer och saknar flera variabler som är kliniskt centrala: familjeanamnes för höftfraktur, rökning, alkoholkonsumtion, steroidanvändning, sekundära orsaker till osteoporos (hypogonadism, hypertyreos, malabsorption) och fysisk aktivitetsnivå. Detta innebär att en patient med starka riskfaktorer som inte ingår i OSIRIS kan få en låg poäng trots hög faktisk risk.

Trösklarna är fasta och inte kalibrerade för populationer med avvikande prevalens. I populationer med hög prevalens av osteoporos, som den iranska kohorten med 59 %, ger OSIRIS låg sensitivitet [4]. Omvänt kan instrumentet i populationer med mycket låg prevalens ge en falsk trygghet i lågriskgruppen.

OSIRIS förutsätter att frågan om tidigare lågenergifraktur besvaras korrekt. Patienter kan missa eller förminska tidigare frakturer, särskilt kotkompressioner som kan ha varit subkliniska. En kotkompression som upptäcks retrospektivt på röntgen men som patienten inte rapporterar leder till undervärdering av risken.

Instrumentet är inte ett frakturriskverktyg. Det förutsäger bentäthetsdefinierad osteoporos, inte frakturrisk. FRAX, som inkluderar fler riskfaktorer och ger en absolut fraktursannolikhet, har i flera jämförande studier presterat bättre eller jämförbart med OSIRIS [4, 5]. I klinisk praxis där FRAX är tillgängligt finns få argument för att välja OSIRIS framför FRAX, om inte syftet specifikt är att minimera antal variabler.

Källor

1. Sedrine WB, Chevallier T, Zegels B, m.fl. Development and assessment of the Osteoporosis Index of Risk (OSIRIS) to facilitate selection of women for bone densitometry. Gynecol Endocrinol 2002. PMID: 12192897
2. Reginster JY, Ben Sedrine W, Viethel P, m.fl. Validation of OSIRIS, a prescreening tool for the identification of women with an increased risk of osteoporosis. Gynecol Endocrinol 2004. PMID: 15106358
3. Chen SJ, Chen YJ, Cheng CH, m.fl. Comparisons of Different Screening Tools for Identifying Fracture/Osteoporosis Risk Among Community-Dwelling Older People. Medicine 2016. PMID: 27196447
4. Sani MP, Fahimfar N, Panahi N, m.fl. Evaluation of the performance of osteoporosis/fracture screening models to identify high-risk women for osteoporosis: Bushehr elderly health (BEH) program. J Diabetes Metab Disord 2022. PMID: 36404865
5. Indhavivadhana S, Rattanachaiyanont M, Angsuwathana S, m.fl. Validation of osteoporosis risk assessment tools in middle-aged Thai women. Climacteric 2016. PMID: 27667093
6. Hsieh WT, Groot TM, Yen HK, m.fl. Validation of Ten Osteoporosis Screening Tools in Rural Communities of Taiwan. Calcif Tissue Int 2024. PMID: 39155291