研究的进步使骨折风险的评估更加准确，预防骨折的治疗选择也逐渐增多。结合临床危险因素和骨矿物质密度的骨折风险预测算法目前已广泛应用于临床实践，以针对骨折高危人群进行针对性治疗。虽然针对骨质疏松症的药物治疗持续改善骨矿物质密度。不同治疗之间椎体、非椎体、髋部和临床骨折风险降低的幅度存在异质性。很少有有效的比较试验直接比较了对骨折的影响。对不同临床试验治疗效果差异的进一步研究将影响对治疗方式的选择。

此外，大多数随机对照试验纳入了骨折风险较高的患者，但这在不同的治疗方法和时间之间有所不同。现有分析表明研究中个体骨折基线风险的预测通常但不完全是用骨折风险评估工具(FRAX)计算的。因此，骨折史、年龄、骨密度和体重指数等因素可能是潜在的影响调节因素。

在本分析中，我们观察了与药物治疗疗效相关的几个基线风险指标，以评估现有骨质疏松症治疗对绝经后妇女骨折风险的主要和次要降低的效果和危害的证据。我们也严格评估了随机对照试验的内部有效性。我们采用meta回归分析，根据已知的基线危险因素，探讨抗骨质疏松药物治疗对骨折风险的影响。

图1 |纳入研究流程图。Numbers =记录数;K =不同试验数

表1 为骨质疏松症预防临床骨折的药物治疗比较的效果估计和质量评分

图2 |临床骨折网络meta分析纳入研究的网络图。每个圆代表一个干预，被称为一个节点。节点的大小与包括每种干预措施的试验数量成比例。节点之间的线表示直接比较，它们的粗细与促成每次比较的试验数成正比。显示了每次直接比较的试验次数。两种处理之间没有连接线表示没有直接比较

临床、椎体、髋部和主要骨质疏松性骨折的网络荟萃分析。甲状旁腺激素受体激动剂;Serm =选择性雌激素受体调节剂;ci =置信区间

安全结果的网络荟萃分析。甲状旁腺激素受体激动剂;Serm =选择性雌激素受体调节剂;ci =置信区间

森林图说明了节点分裂的结果，比较了直接、间接和网络估计。ci =置信区间

以基线平均年龄为风险指标的临床骨折风险荟萃回归，对比抗吸收药物(选择性雌激素受体调节剂、双膦酸盐和地诺单抗)和安慰剂。基于(对数风险比)临床骨折与平均年龄之间关联的限制性最大似然元回归。紫点表示双膦酸盐与安慰剂的对比，黄点表示选择性雌激素受体调节剂与安慰剂的对比;颜色不反映应用模型，仅用于说明目的。

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