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目的:本研究探讨6种胰岛素抵抗(Insulin Resistance,IR)相关指数与OSTA指数间的相关性,以了解绝经后女性IR与骨质疏松(Osteoporosis,OP)风险间的关系。方法:选择2018年10月～2019年10月某社区流行病筛查人群并从中选取绝经后女性作为研究对象,共574名,年龄50-73岁,详细采集每位研究对象的人口学资料,测量身高、体重、腰围、臀围、收缩压(Systolic Blood Pressure,SBP)、舒张压(Diastolic Blood Pressure,DBP),并计算体重指数(Body Mass Index,BMI)以及腰臀比(Waist Hip Rate,WHR),检测生化指标如谷丙转氨酶(Alanine Aminotransferase,ALT)、尿酸(Uric Acid,UA)、高密度脂蛋白(High-density Lipoprotein,HDL-C)、低密度脂蛋白(Low-density Lipoprotein,LDL-C)、甘油三酯(Triglycerides,TG),所有入选对象均行口服葡萄糖耐量试验(Oral Glucose Tolerance Test,OGTT)。根据OGTT试验所测得的血糖及胰岛素数值分别计算6种IR相关指数。根据OSTA指数值将研究对象分为两组,OSTA>-1为无OP风险组,OSTA≤-1为有OP风险组,组间比较采用单因素方差分析,并行Pearson相关、简单线性回归、多重线性回归、二分类Logistic回归分析及绘制ROC曲线。P<0.05为差异有统计学意义。结果:1、574例绝经后女性,根据OSTA指数分为有OP风险组(n=58)与无OP风险组(n=516)。与有OP风险组相比,无OP风险组腰围(88.0±9.5 vs 81.4±8.4),臀围(101.5±7.6 vs 92.7±6.1),S%(91.48±35.29 vs 83.00±27.69),β%(116.07±40.33 vs 74.49±21.00),HOMA-β(137.82±81.42 vs 111.84±92.03),身高(160.1±5.0 vs 155.6±4.1)较高,HOMA-IR1(2.46±1.09 vs 2.84±1.37),SBP(121.21±16.44 vs 133.53±12.31),DBP(77.33±9.75 vs 83.52±6.88)较低,差异有统计学意义(P<0.05)。2、OSTA指数与身高(r=0.417)、BMI(r=0.750)、腰围(r=0.491)、臀围(r=0.659)、ALT(r=0.087)、UA(r=0.100)、S%(r=0.151)、β%(r=0.486)、FPG(r=0.083)、HOMA-β(r=0.146)呈正相关(P<0.05),与HOMA-IR1(r=-0.519)、ISI-Cederholm(r=-0.155)、SBP(r=-0.196)呈负相关(P<0.05)。3、以OSTA指数为因变量,S%、β%、HOMA-IR1、HOMA-β分别作为自变量,分别逐步矫正不同混杂因素,模型1不矫正任何混杂因素,模型2矫正身高混杂因素,模型3矫正身高、HDL-C、LDL-C、TG混杂因素,四个IR相关指数在3个模型下的回归系数,S%(β1=0.009,β2=0.007,β3=0.008)、β%(β1=0.026,β2=0.023,β3=0.022)、HOMA-IR1(β1=-0.175,β2=-0.157,β3=-0.175)、HOMA-β(β1=0.004,β2=0.004,β3=0.003),均具有统计学意义(P<0.05),HOMA-IR1在三个模型中回归系数均最大。4、以有无OP风险为因变量,将HOMA-IR1四分位后作为自变量,以最低四分位数作为参照,分别逐步矫正不同混杂因素,模型1矫正身高,模型2矫正身高、腰围、臀围、模型3矫正身高、腰围、臀围、HDL-C、LDL-C、TG,三个模型P for trend均<0.05,提示随着IR程度增加OP风险程度增加。5、以HOMA-IR1作为检测变量,是否有OP风险为结局变量进行ROC曲线分析,曲线下面积AUC(95%CI)为0.614(0.535-0,693),P=0.004,HOMA-IR1诊断OP风险的最佳切点为2.464,敏感性为70.7%,特异性为57%。结论:在绝经后女性中,HOMA-IR1、S%、β%、HOMA-β四个胰岛素抵抗相关指数与OSTA指数均相关,HOMA-IR1与OSTA指数相关性最大,在矫正混杂因素后HOMA-IR1与OSTA指数呈负相关,随着IR的增加患OP风险程度增加,当HOMA-IR1超过2.464时提示有OP风险。