# 骨質疏鬆症中種族與族群角色的重新審視：是時候改變了嗎？

- **會議／場次：** ENDO 2026／SY66
- **短講：** SY66-01｜Race and Ethnicity in Osteoporosis: Time to Reconsider?
- **講者：** Rajesh K. Jain, MD

## 整理稿

### 前言與演講背景

本場演講由史丹佛大學（Stanford University）醫學院副教授 Muriel Babey 醫師開場主持，主講者為芝加哥大學（University of Chicago）內分泌科副教授、內分泌專科醫師訓練計畫主持人兼專題主持人 Rajesh K. Jain 醫師。

Jain 醫師說明，本場演講雖然安排於「Hardwired: Where Nerves Meet Bones」專題研討會中，但由於臨時代替發表，主題聚焦於骨質疏鬆症中種族與族群（Race and Ethnicity）角色的重新審視。

**利益衝突聲明（Disclosures）：**
* 研究／計畫資助（研究主持人）：Ascendis Pharma、Amolyt Pharma。
* 顧問諮詢：Ascendis Pharma（已結束）、Guidepoint Consulting。
* Jain 醫師聲明演講內容不涉及任何未核准或標籤外（unapproved/unlabeled）藥物或產品的使用。

**演講學習目標：**
1. 概述不同種族與族群在脆性骨折（fragility fracture）發生率上的差異。
2. 討論導致這些差異的潛在因果機制（causal mechanisms）。
3. 假設並評估在骨折風險評估工具（Fracture Risk Assessment Tool, FRAX）中進行種族校正是否會影響種族間的健康不平等（health disparities）。
4. 探討 FRAX 在少數種族與族群中的預測表現（鑑別度 discrimination 與校正度 calibration）。

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### 臨床病例與種族特異性 FRAX 估算

演講以一例真實臨床病例切入討論：

**病例簡介：**
一名 70 歲女性至門診複診，醫療背景如下：
* **既往病史**：第 2 型糖尿病（Type 2 Diabetes, T2D）病史 20 年、3 年前曾發生中風（stroke）、高血壓（hypertension）。
* **目前用藥**：`insulin glargine`、`insulin aspart`、`olmesartan`、`chlorthalidone`、`aspirin`。
* **臨床現況**：體重指數（BMI）為 34.7 kg/m²。過去一年內有 1 次跌倒史，但無任何骨折史，從未接受過骨質疏鬆症治療。最近由基層醫師排定雙能量 X 光吸收儀（DXA）骨密度檢查。
* **DXA 骨密度 T-score**：
  * 腰椎（Spine）：-1.5
  * 全髖骨（Total hip）：-2.4
  * 股骨頸（Femoral neck）：-2.3

在美國及全球許多地區，FRAX 是計算患者 10 年內主要骨質疏鬆性骨折（Major Osteoporotic Fracture, MOF）及髖骨骨折（Hip Fracture）風險的金標準。然而，美國版的 FRAX 工具中強制要求輸入種族選項：白人（White）、西裔（Hispanic）、黑人（Black）或亞裔（Asian）。

針對本例 70 歲女性，在輸入相同臨床風險因子與 BMD 後，僅因選擇不同種族，FRAX 計算出的 10 年骨折風險出現顯著差異：

| 輸入種族 | 主要骨質疏鬆性骨折（MOF）風險 | 髖骨骨折（Hip Fracture）風險 |
| :--- | :--- | :--- |
| **白人（White）** | **16.0%** | **3.9%** |
| **西裔（Hispanic）** | 9.3% | 2.2% |
| **黑人（Black）** | 9.2%（或 7.4%） | 2.2%（或 1.7%） |
| **亞裔（Asian）** | 7.4% | 1.7% |

*註：源數據存在頁面間標示不一致，演講投影片第 6 頁顯示黑人估算值為 MOF 9.2% / 髖骨 2.2%、亞裔為 MOF 7.4% / 髖骨 1.7%；但在演講後續第 80 頁投影片與講者口述總結中，將該黑人病例的 Black FRAX 標示為 MOF 7.4% / 髖骨 1.7%，本稿同時保留兩處數據供對照。*

**臨床決策衝擊：**
依據 2022 年美國骨健康與骨質疏鬆症基金會（Bone Health and Osteoporosis Foundation, BHOF）等主流臨床指引，若絕經後女性或 50 歲以上男性骨密度處於骨質減少（osteopenia, T-score 介於 -1.0 至 -2.5），當 FRAX 計算出 10 年髖骨骨折風險 $> 3\%$ 或主要骨質疏鬆性骨折風險 $> 20\%$ 時，即建議啟動藥物治療。

若嚴格遵循指引，**當該患者被標記為白人時，醫師會建議啟動藥物治療（髖骨風險 3.9% $> 3\%$）；但若該患者被標記為黑人、西裔或亞裔，則不會達到治療門檻**。這種因種族輸入而導致治療決策反轉的現象，引起了醫學界的廣泛審視。

**《新英格蘭醫學雜誌》（NEJM）的審視：**
2020 年《New England Journal of Medicine》發表了一篇題為〈Hidden in Plain Sight〉的文章（Vyas et al.），指出醫學界多種臨床演算法（包括計算骨質疏鬆風險的 SCORE 與 FRAX）使用種族作為變數，可能導致醫療資源自少數族群端被轉移，進而延誤非白人女性接受骨質疏鬆藥物治療的時機。該文提出評估臨床演算法是否應保留「種族校正」的三大核心問題：
1. **證據強度**：種族校正的需求是否建立於堅實的數據與統計分析之上？
2. **因果機制**：種族間的差異是否存在合理的生物學或物理因果機制？
3. **健康公平性**：實施種族校正會減緩還是加劇健康不平等（health inequities）？

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### 種族與族群骨折率差異之流行病學數據（問題一）

針對第一個問題：「**種族校正是否有堅實的骨折率差異數據支持？**」

**種族的定義：**
Jain 醫師強調，**種族（Race）本質上是一種社會建構（social construct）**，主要作為國家起源、文化習慣及各種健康社會決定因素（social determinants of health）的替代指標（proxy）。基因學研究早已證實，*種族內部（within racial groups）的基因多樣性遠大於種族之間（between racial groups）的差異*。

**FRAX 的開發背景：**
FRAX 最初建立於約 46,340 名以歐洲人為主的受試者（美國僅包含 Rochester 站點），隨後在包含美國「婦女健康倡議」（Women's Health Initiative, WHI）在內超過 230,000 人的大型世代中進行驗證。FRAX 於 2008 年推出，屬於專利演算法，針對不同國家提供特定數學模型。

**美國少數族群骨折率的流行病學證據：**
1. **NORA 研究（National Osteoporosis Risk Assessment, Barrett-Connor et al. JBMR 2005）**：
   大型前瞻性觀察研究（包含約 150,000 名白人、4,400 名黑人、1,300 名亞裔、5,800 名西裔與 <u>1,300 名美洲原住民</u>女性）。結果顯示，黑人與亞裔女性在各年齡層（50–59、60–69、70–79、80+ 歲）的骨折發生率均**顯著低於**白人女性。然而，在 NORA 研究中，西裔女性的骨折率與白人女性並無顯著差異。
2. **WHI 研究（Women's Health Initiative, Cauley et al. JBMR 2007）**：
   包含約 134,000 名白人、15,000 名黑人、6,500 名西裔、4,000 名亞裔/太平洋島民與 <u>715 名美洲原住民</u>女性。WHI 的數據顯示，西裔女性的年化骨折發生率僅約為白人女性的**一半左右（<u>~0.5x</u>）**。
3. **Medicare 全美數據（Wright et al. JBMR 2012）**：
   分析約 140 萬名 Medicare 受保人的 5% 抽樣數據，發現西裔女性的髖骨骨折發生率介於白人女性與黑人/亞裔女性之間。

<u>不同前瞻性研究對西裔族群的骨折率結論存在矛盾。這很可能與西裔內部的族群多樣性（intra-ethnicity variation）有關。全球各國（如墨西哥、巴西、智利、哥倫比亞、古巴、阿根廷等）的髖骨骨折發生率本身即存在巨大跨國差異（Kanis et al. Osteoint 2012），因此來自不同國家移民背景的西裔人口其骨折風險亦不相同。</u>

**小結（問題一）：**
黑人與亞裔女性骨折率較白人低已有非常堅實的數據支持；但對西裔女性以及所有男性族群，種族差異的證據強度則相對較不一致。

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### 骨密度、骨骼微結構與潛在因果機制（問題二）

針對第二個問題：「**種族間骨折率差異是否存在合理的因果機制？**」

**1. 骨密度（BMD）的局限性：**
黑人女性平均具有較高的 BMD，這能部分解釋其較低的骨折率。然而，**亞裔與西裔女性的 BMD 平均低於白人女性，但亞裔女性的骨折發生率卻遠低於白人女性**。
此外，NORA 研究數據顯示，即便在相同的 BMD T-score 分級下（$> -1.0$、$-1.0$ 至 $-2.49$、$\le -2.5$），不同種族間的骨折發生率依然存在顯著落差。這表明單憑 DXA 測得的 BMD 無法完全解釋骨折風險的種族差異。

**2. 骨骼微結構（Bone Microarchitecture）與骨品質（Bone Quality）：**
* **黑人女性（Black women）**：
  高解析度周邊定量電腦斷層掃描（HR-pQCT）研究（SWAN 研究，Putman & Yu et al. JBMR 2013，對比 100 名黑人與 173 名白人女性）顯示，黑人女性在橈骨（radius）與脛骨（tibia）均展現出**顯著較優越的皮質骨（cortical bone）結構**（皮質骨面積、體積與厚度較高，較低的皮質骨孔隙率 lower cortical porosity），且估算的骨骼剛性（stiffness）與失效負載（failure load）更高，加上較有利的髖骨幾何結構（hip geometry），提供了強大的生物力學保護。
* **亞裔女性（Asian women）**：
  Wang et al. (JBMR 2005，對比 61 名中國女性與 111 名白人女性) 研究發現，DXA 是一種平面 2D 影像，測量值會受到骨骼尺寸影響（較小的骨骼在 2D 平面上會算得較低的面積 BMD）。亞裔女性骨骼尺寸較小，因此 DXA 測得的 BMD 偏低，屬於測量特性帶來的假象（artifact）。HR-pQCT 顯示亞裔女性具有**較高的皮質骨厚度與皮質骨密度**，以及**較少但較厚的鬆質骨骨小樑（trabeculae）**，形成了優越的骨骼結構，從而降低了實際骨折風險。

**3. 亞裔族群的特殊臨床風險：非典型股骨骨折（AFF）**
Jain 醫師特別提醒，亞裔患者雖然整體脆性骨折率較低，但使用抗吸收藥物（如雙磷酸鹽, bisphosphonates）時，發生**非典型股骨骨折（Atypical Femur Fracture, AFF）**的風險顯著高於其他族群。
依據 Black et al. (NEJM 2020) 的大型研究，長期使用雙磷酸鹽（$>5$ 年）的亞裔女性發生 AFF 的發生率（每 10,000 人年約 1.2 人）比白人女性（<u>每 10,000 人年約 0.15–0.2 人</u>）高出 **6 至 7 倍**。AFF 通常具有前驅大腿/腹股溝疼痛（prodromal pain）、外側皮質局部增厚（focal cortical thickening）及非粉碎性橫向骨折（transverse fracture）特徵。

**4. 西裔女性（Hispanic women）：**
NHANES (2005-2008) 數據顯示墨西哥裔美國女性的骨質疏鬆症盛行率較高（19% vs 非西裔白人 15%、非西裔黑人 5%），但 Latin America 跨國 BMD 差異極大（Morales-Torres et al. 2004）。Zhou et al. (Bone Research 2014) 針對加勒比海起源（Caribbean-origin）西裔女性的 HR-pQCT/ITS 研究反而發現其鬆質骨密度與數量較低、小樑間距較大（higher trabecular separation）及整體骨骼剛性較低。總體而言，西裔族群的結構數據最為缺乏且不均一。

**小結（問題二）：**
黑人與亞裔族群確實存在明確的骨結構與幾何力學機制可以解釋其骨折率差異；西裔族群則仍有許多未知數。

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### FRAX 種族校正對健康公平性的影響（問題三）

針對第三個問題：「**在 FRAX 中實施種族校正，會緩解還是加劇健康不平等？**」

**美國 FRAX 的種族折算係數：**
在美國 FRAX 中，相對白人（基準 1.0），其餘種族的風險調整係數如下：
* **女性**：黑人為 **0.43**（風險降低超出一半）、亞裔為 **0.50**、西裔為 **0.53**。
* **男性**：<u>黑人為 **0.53**、亞裔為 **0.64**、西裔為 **0.58**</u>。

**少數族群在骨質疏鬆照護上現存的照護落差（Disparities）：**
* **篩檢率低**：Gillespie et al. (Am J Med 2017) 顯示黑人女性接受 DXA 篩檢的勝算比（<u>50–64 歲 aOR 0.82、65–79 歲 aOR 0.87、80+ 歲 aOR 0.92</u>）顯著低於白人。
* **治療率極低**：REGARDS 研究（Curtis et al. JGIM 2009）顯示，在 FRAX 評估為高骨折風險（髖骨風險 $\ge 3\%$ 或 $\ge 10\%$）的受試者中，白人女性有 17%–26% 接受治療，而黑人女性的治療率僅有 **2%–9%**。
* **骨折後預後差**：Dy et al. (2016)、Graham et al. (2008) 與 Wright et al. (JAGS 2019) 研究指出，黑人與亞裔患者發生髖骨骨折後延遲手術的風險較高；黑人與西裔患者術後功能恢復較差；Medicare 數據顯示黑人女性骨折後的<u>死亡率（高出 34%）、失能率（debility，需長期照護，高出 20%）及貧困/需轉申請 Medicaid 率（destitution，高出 190%）</u>均顯著更高。

**種族校正對治療資格（Treatment Eligibility）的實際影響：**
Jain 醫師團隊（Jain et al. Osteo Int 2025）利用 NHANES 數據，依據 Endocrine Society 指引（符合 T-score $\le -2.5$、前化髖骨/脊椎骨折或 FRAX 高風險任一條件即具治療資格）進行模擬：
* **黑人女性**：在「種族校正 FRAX」下，有 **9.5%** 具治療資格；若改用「種族中立 FRAX（Race-Neutral FRAX）」，治療資格比例上升至 **11.5%**。
* <u>在黑人男性中，具治療資格比例從現行 FRAX 的 5.6% 上升至種族中立 FRAX 的 14.2%；白人女性從 25.1% 微幅變為 29.4%；西裔女性從 15.0% 變為 23.1%</u>。
* 增幅不如部分學者預期劇烈的原因在於，許多患者已透過 T-score $\le -2.5$ 或骨折史直接達到治療標準。然而，種族校正客觀上確實降低了少數族群的治療資格與藥物開立率，進而**有可能進一步加劇現有的健康不平等**。

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### FRAX 在少數族群中的預測表現：鑑別度與校正度

為了客觀評估 FRAX 的預測準確度，須區分兩個統計學概念：
1. **鑑別度（Discrimination）**：工具將患者依風險從高到低排序的能力，通常以受試者工作特徵曲線下面積（AUC）表示。AUC 0.5 等同拋硬幣，1.0 為完美鑑別，**0.7 通常被視為合理的臨床目標**。
2. **校正度（Calibration）**：工具預測的事件發生率與實際觀察到的發生率（Observed-to-Predicted ratio, O/P ratio）的符合程度。O/P ratio = 1.0 代表完美校正；**O/P $> 1.0$ 代表工具低估（underestimating）了實際骨折風險**；O/P $< 1.0$ 代表高估（overestimating）。

**1. WHI 世代研究（Crandall et al. JAMA 2023）：**
* **研究對象**：50 至 64 歲較年輕的絕經後女性。
* **表現**：在所有種族（包含白人）中，FRAX 的鑑別度均相當遜色（AUC 僅約 0.55–0.65）。但在校正度方面，整體 O/P ratio 接近 1.0（黑人女性有輕微低估，校正斜率約 1.0–1.26）。
* **限制**：WHI 包含干預性試驗且排除了使用雌激素禁忌者，且無男性數據。

**2. 北加州 Kaiser Permanente（KPNC）糖尿病世代研究（Jain et al. JBMR 2025）：**
為了解糖尿病（Diabetes）患者中 FRAX 的種族表現，Jain 醫師團隊與 KPNC 合作分析了 96,914 名 65 歲以上且無洗腎、無使用骨質疏鬆藥物的糖尿病患者（平均年齡 74.1 歲，女性 47%，含約 20,000 名亞裔、14,000 名西裔與 10,000 名黑人）。
* **鑑別度（Discrimination）**：表現良好。主要骨質疏鬆性骨折（MOF）的 AUC 在各種族均達到約 0.70（<u>亞裔 0.73、黑人 0.70、白人 0.71、西裔 0.74</u>）；髖骨骨折 AUC 達到 **0.77–0.80**（<u>亞裔 0.79、黑人 0.77、白人 0.74、西裔 0.80</u>）。
* **校正度（Calibration / O/P Ratio）**：

| 種族與性別 | 預測與實際比較（MOF O/P Ratio） | 臨床意涵 |
| :--- | :--- | :--- |
| **白人女性／白人男性** | O/P = **1.2** | 觀察到骨折比預測高 20%（符合糖尿病帶來的額外骨折風險） |
| **西裔女性** | O/P = **1.8** | **實際骨折比 FRAX 預測高出 80%！嚴重低估** |
| **西裔男性** | O/P = **1.4** | 實際骨折比預測高出 40% |
| **黑人男性** | O/P = **1.5** | **實際骨折比預測高出 50%！顯著低估** |
| **黑人女性** | O/P = **1.1** | 即使合併糖尿病，校正度仍接近預期 |
| **亞裔女性／亞裔男性** | O/P = **1.0 / 0.9** | 校正度良好 |

* **關鍵發現**：**FRAX 在糖尿病西裔女性、西裔男性及黑人男性中嚴重低估了實際骨折風險**。令人關注的是，這種偏差方向（實際骨折偏高）與 FRAX 原本針對種族所做的向下折算係數方向完全相反。

**3. 類風濕性關節炎（RA）世代研究（Elam et al. JBMR 2026）：**
針對 RA 患者的研究（包含 1,127 名黑人女性與 683 名西裔女性）亦發現類似現象：黑人女性與西裔女性的實際 MOF 發生率均高於 FRAX 的預測校正線。

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### 種族中立 FRAX（Race-Neutral FRAX）與共病影響

為了確認此現象是否僅限於糖尿病或 RA 等特定疾病，Jain 醫師團隊利用芝加哥大學醫療中心（University of Chicago）的電子健康紀錄（EHR）數據，比較了糖尿病患者與高血壓（Hypertension，作為常見對照組）患者，並測試了**「種族中立 FRAX」（Race-Neutral FRAX）**的表現。

**種族中立 FRAX（Race-Neutral FRAX）計算原理：**
將各種族的 FRAX 風險值，依據美國人口普查（U.S. Census）中該年齡與性別層的種族人口比例進行加權加總（weighted sum）。
例如：對於一位 70 歲黑人女性，依據美國 Census 數據，70–79 歲女性中白人佔 75.4%、黑人佔 10.3%、亞裔佔 5.1%、西裔佔 9.2%。
$\text{Race-Neutral FRAX} = 0.754 \times (\text{White FRAX}) + 0.103 \times (\text{Black FRAX}) + 0.051 \times (\text{Asian FRAX}) + 0.092 \times (\text{Hispanic FRAX})$

對前述 70 歲黑人女性病例，其 **Black FRAX 計算值為 7.4%**，而 **Race-Neutral FRAX 計算值提升至 14.2%**（髖骨風險達 3.1%）。

**原始 FRAX 與種族中立 FRAX 預測結果對比（芝加哥大學世代, Jain et al. JBMR 2026 / Accepted）：**

| 亞組群體 | 原始 FRAX O/P Ratio | 種族中立 FRAX O/P Ratio |
| :--- | :--- | :--- |
| **糖尿病 - 白人女性** | 1.2 | 1.3 |
| **糖尿病 - 黑人女性** | **1.6**（低估） | **0.8**（輕微高估） |
| **糖尿病 - 西裔女性** | **2.0**（嚴重低估） | **1.3**（仍有低估） |
| <u>**糖尿病 - 白人男性**</u> | <u>1.0</u> | <u>1.2</u> |
| **糖尿病 - 黑人男性** | **1.8**（嚴重低估） | **0.9**（**表現極佳**） |
| **糖尿病 - 西裔男性** | **2.4**（嚴重低估） | **1.6**（仍有低估） |
| <u>**高血壓 - 白人女性**</u> | <u>0.9</u> | <u>1.1</u> |
| **高血壓 - 黑人女性** | **1.3**（低估） | **0.7**（輕微高估） |
| **高血壓 - 西裔女性** | **2.2**（嚴重低估） | **1.5**（仍有低估） |
| <u>**高血壓 - 白人男性**</u> | <u>0.8</u> | <u>1.0</u> |
| **高血壓 - 黑人男性** | **2.3**（嚴重低估） | **1.1**（**表現極佳**） |
| <u>**高血壓 - 西裔男性**</u> | <u>**1.8**（嚴重低估）</u> | <u>**1.2**（顯著改善）</u> |

**共病負擔（Charlson Comorbidity Index, CCI）的修飾效應：**
研究進一步分析查爾森共病指數（CCI）：
* **低共病群體（CCI $\le 1$）**：原始 FRAX 預測偏差較小（黑人女性 O/P 1.1、黑人男性 O/P 1.5、西裔 O/P 2.0）；種族中立 FRAX 在黑人女性為 0.6、黑人男性為 0.7、西裔為 1.4。
* **高共病群體（CCI $\ge 2$）**：共病顯著增加了骨折風險，導致原始 FRAX 在少數族群中的低估情況極為嚴重（例如高共病黑人女性原始 FRAX O/P ratio 達 1.9，黑人男性達 **2.6**，西裔達 2.2）。

**小結：**
改用種族中立 FRAX 可以顯著改善黑人男性與部分黑人女性的風險預測，但對於西裔族群，種族中立 FRAX 依然存在明顯的低估現象，顯示單靠去除種族加權無法解決所有校正偏差問題。

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### 臨床建議與總結

基於上述研究，Jain 醫師團隊於《Journal of Clinical Endocrinology & Metabolism》（JCEM 2026, Dickens, Jain et al.）發表了綜合臨床評估架構，建議臨床醫師採取以下策略：

**臨床決策核心原則：**
1. **高風險強制治療**：任何發生過脆性骨折者（無論 BMD 為何）或 T-score $\le -2.5$ 者（無論種族為何），均應直接考慮藥物治療。
2. **下修骨質減少患者的 FRAX 門檻**：對於骨質減少（T-score $-1.0$ 至 $-2.5$）的黑人、西裔或亞裔患者，由於 FRAX 容易低估其風險，且其骨折後預後（死亡率、失能率）較差，**建議採用低於傳統（MOF 20% / 髖骨 3%）的治療門檻**，給予更積極的治療。
3. **亞裔患者使用雙磷酸鹽的特殊考量**：若使用雙磷酸鹽，建議於治療 3–5 年後評估藥物假期（Drug Holiday），以降低 6 倍以上的 AFF 風險。
4. **重新審視病例**：回到開頭 70 歲黑人女性病例（糖尿病 20 年、中風、高血壓、跌倒 1 次、T-score -2.4）。若使用 Black FRAX（髖骨 1.7% 或 2.2%），會得出不需治療的結論；但綜合考量其多元臨床風險因子（糖尿病、胰島素使用、中風、跌倒），種族中立 FRAX 估算為 3.1%（MOF 14.2%），臨床上強烈建議應給予骨質疏鬆藥物介入。

**演講總結（Take-home Messages）：**
1. 美國少數種族與族群在骨結構上存在實質差異，這很可能是其整體骨折發生率較低的原因。
2. FRAX 中的種族校正在黑人女性中具有流行病學數據支持，但可能加劇黑人與西裔患者的健康照護不平等。
3. 現行 FRAX 嚴重低估了西裔女性、西裔男性以及黑人男性的骨折風險。
4. 針對骨折後不良預後風險高或合併多重共病的患者，臨床上應考慮採用更低的 FRAX 治療門檻。

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### 現場問答

#### 問題一：美洲原住民（Native American）的 FRAX 評估
**問（Audience 1）：** 我在納瓦霍原住民保留區（Navajo reservation）工作。您先前簡報顯示美洲原住民的骨折率似乎與白人相似。在臨床使用 FRAX 時，您建議美洲原住民患者應選擇「白人（Caucasian）」選項嗎？

**答（Dr. Jain）：** 這是一個非常好的問題，也是 FRAX 將患者硬性歸類為四種種族所產生的限制之一。現有的大型流行病學數據（包括我展示的 NORA 和 WHI 研究）均指出，美洲原住民的骨折發生率與白人人口非常接近。因此在目前美國版 FRAX 工具下，臨床上的確建議選擇白人（White/Caucasian）進行估算。

#### 問題二：無 BMD 的 FRAX 計算與選擇性偏差
**問（Audience 2）：** 許多探討 FRAX 鑑別度與校正度的研究使用的是「不包含 BMD」的 FRAX。如果 BMD 本身介導了不同種族間的流行病學差異，您如何看待不含 BMD 的 FRAX 研究？這是否能解釋部分校正度偏差？

**答（Dr. Jain）：** 這是一個很難處理的問題。在臨床研究中，哪些患者會被轉介去照 DXA/BMD 存在極大的轉介偏差（referral bias）。我們發表的一張海報（poster）分析了納入 BMD 後的 FRAX 表現，發現納入 BMD 後 FRAX 的預測表現反而變差，這很大程度上正是因為嚴重的轉介偏差所致。共病負擔對 FRAX 的預測能力有極大影響，我不認為單純加入骨密度就能解決目前種族校正度偏差的問題。

#### 問題三：T-score -2.5 門檻與骨質減少患者的治療考量
**問（Audience 3）：** 我認為 T-score -2.5 的切點本身就是個問題。以您舉的病例為例，T-score 是 -2.4，這完全在 DXA 測量變異度（coefficient of variation）的誤差範圍內。另外，Bolland 在紐西蘭的研究顯示，即便是骨質減少（osteopenia）女性，給予單次 `zoledronic acid` 注射也能有效預防骨折。既然種族 FRAX 如此複雜且不準確，是否只要有疑慮就應直接治療？

**答（Dr. Jain）：** 我非常同意您的觀點。為不同種族設計四種不同的骨折計算器不僅增加了臨床複雜性，而且在少數族群中的實際校正表現又不佳，這形成了雙重損失（double loss）。即使未來能夠推出一個單一、種族中立且適用於所有混合族群的計算器，就算其表現無法達到百分之百完美，對臨床實務而言也是一個更簡單、更合理的解決方案。
