当前老年学和老年病学研究

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当前老年学和老年病学研究/2021/文章

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体积 2021 |文章的ID 6634474 | https://doi.org/10.1155/2021/6634474

Nurdiana Z. Abidin, Soma R. Mitra 绝经后肥胖妇女骨骼肌减少筛查临界值的确定”,当前老年学和老年病学研究 卷。2021 文章的ID6634474 15 页面 2021 https://doi.org/10.1155/2021/6634474

绝经后肥胖妇女骨骼肌减少筛查临界值的确定

学术编辑器:Yong-Fang郭
收到了 2020年10月05日
修改后的 2月3日2021
接受 2月27日
发表 2021年3月19日

摘要

骨肉瘤性肥胖(OSO)是指个体同时存在肥胖、低骨量和低肌肉量。目前,还没有确定的标准来诊断OSO。我们假设肥胖个体需要不同于标准切点的切点来定义低骨量和低肌肉量,因为他们的体重负荷更高。在本研究中,我们基于定量超声(QUS)、生物电阻抗分析(BIA)和功能性能测试的测量,确定了马来西亚绝经后肥胖妇女骨少症(OS)筛查的截止值。然后,我们比较3种不同的统计建模方法(1)受试者工作特征(ROC)曲线,(2)研究人群的最低五分位数,(3)低于年轻参考组平均值的2个标准差(SD)得出的临界值,并讨论最适合筛查肥胖人群中OS存在的方法。一百四十一(n= 141)绝经后的马来西亚妇女参与了这项研究。用跟骨定量超声评估骨密度。用生物阻抗分析仪评估人体成分。使用握把测功机评估握把强度,使用改进的短物理性能电池测试评估物理性能。ROC曲线被认为是推导肥胖人群中OS存在的截断点的最合适的统计建模方法。从ROC曲线方法来看,最终估计绝经后肥胖女性OS概率的模型由5个变量组成:握力(HGS,曲线下面积(AUC) = 0.698,阈值≤16.5 kg),骨骼肌质量指数(SMMI, AUC = 0.966,阈值≤8.2 kg/m2),无脂质量指数(FFMI, AUC = 0.946,阈值≤15.2 kg/m)2)、宽带超声衰减(BUA, AUC = 0.987,阈值≤52.85 dB/MHz)、声速(SOS, AUC = 0.991,阈值≤1492.15 m/s)。可使用便携式设备对肥胖妇女进行OS筛查。OS的早期识别有助于降低晚期功能损害的风险,这可能导致肥胖绝经后妇女的身体残疾。

1.简介

骨骼肌减少性肥胖(ososcopenic obesity, OSO)是一个术语,用来描述个体同时存在肥胖、低骨量(骨质疏松症)和低肌肉量(骨骼肌减少症)[1- - - - - -4].OSO是一种与年龄相关的疾病,被认为是与骨骼、肌肉和脂肪相关的最先进的功能损伤[5].该综合征的其他可能表现包括骨质减少性肥胖(OO)和骨骼肌减少性肥胖(SO),其中“肥胖”并不一定局限于超重或肥胖的临床诊断,还包括脂肪渗入肌肉组织及其对骨骼的影响。随着时间的推移,这两种情况(OO和SO)都可能导致OSO。

目前,关于OSO对老年人的病因、患病率和长期影必威2490响的信息很少。OSO的一个重要方面是该综合征的相互联系的本质,从细胞连接到骨骼(骨质减少/骨质疏松)和肌肉(肌肉减少)的恶化,超过脂肪组织(超重/肥胖)。骨质减少/骨质疏松症、肌肉减少症和超重/肥胖曾经被认为是独立的情况,很少一起研究。然而,多项研究表明,骨骼、肌肉和脂肪是紧密相关的。6- - - - - -8].刘等人。[8的研究发现,肥胖女性的肌肉质量和全身骨密度(BMD)之间存在显著的正相关关系。有趣的是,当谈到肥胖时,研究人员发现22 - 40公斤的脂肪量和33-38%的体脂之间有拐点,由此发现与BMD呈负相关。因此,在老年人群中,特别是绝经后的女性,由于骨质疏松和脂肪潴留的风险较高,因此值得深入研究这3种身体成分与OSO病因的相互关系。将该综合征视为一个单一实体被认为在生理上更相关,可能有助于指导一个全面的治疗计划。

由于OSO的认识较晚,目前尚无标准的定义,这给官方诊断带来了挑战。2016年,Ilich、Kelly和Inglis提出了一套针对老年妇女的OSO诊断标准,其中包括身体和功能评估[1].体格评估的诊断标准为:(1)股骨颈、股骨近端或腰椎的BMD≤- 1.0 SD的t评分,(2)女性阑尾瘦块(ALM)的第20个百分点,公式为ALM = - 17.4 + 18.3x高度(m) + 0.16x体脂(公斤)[9],(3)女性脂肪量≥体重的32%。所有三个标准都需要使用双能x射线吸收仪(DXA)进行评估,这是一种只有专门实验室和医院才能使用的复杂设备。功能评估包括握力(女性≤20 kg)和短物理性能电池(SPPB)测试改进组件:单腿站立≤16秒,步态速度≤0.8米/秒,坐立椅测试≤20次。很明显,当OSO达到与骨质流失、肌肉流失和肥胖相关的临床阶段时,设计这些诊断标准是为了识别OSO。到那时,使用这些标准,在一个人身上诊断出了OSO;这可能已经来不及减缓疾病的进展。还有一个跨人口适用性的问题。由于种族差异和/或大规模流行病学研究的工具可行性等因素,这些拟议的标准可能并不适用于所有人群。由于OSO的进行性,早期诊断对有效的干预非常重要。因此,本研究的目的是确定适用于流行病学研究和筛查目的的OSO筛查试验标准和临界值,同时通过使用便携式定性超声(QUS)机和在整个社区中可行的其他检测,仍能准确预测综合征的发展。 In addition, the current study also compared and contrasted the cutoff values derived by 3 different statistical modeling methods, (1) ROC curve, (2) lowest quintile of the study population, and (3) 2 SD below the mean value of a young reference group, and discussed the most suitable method to screen for the presence of OS among obese postmenopausal women.

2.材料与方法

2.1.参与者的选择和招募

一百四十一(n从马来西亚吉隆坡Semenyih和巴生谷地区(即马来西亚更年期协会、老年公民俱乐部、居民区和宗教中心)周围的不同地方招募了141名绝经后的马来西亚妇女(年龄在45岁至88岁之间)。绝经后被定义为在登记前的连续12个月内没有月经、出血或斑点。在报名前,我们向感兴趣的参与者简要介绍了研究的细节,必威2490包括研究的目标、程序、益处、风险和可能的不适。显然健康和感兴趣的参与者按照以下入选标准进行了资格筛选:(i)妇女,(ii)马来西亚公民(马来人、印度人或华裔),以及(iii)绝经后(在报名前连续12个月没有月经、出血或斑点)。排除标准包括:(i)无法站立进行身高、体重和步态速度评估,(ii)存在假肢和/或金属植入物,(iii)严重的心脏、肺部或肌肉骨骼疾病,(iv)严重的认知障碍或任何使沟通无法进行的残疾,以及(v)存在绝症。年轻成年女性(n= 118人,年龄18至32岁)从马来西亚诺丁汉大学招募,以获取他们的Est. BMD数据,以生成t评分并作为参考组。招募他们的另一个原因是,实现切点的统计建模方法之一需要来自年轻人的平均值(即,低于年轻参考组的平均值两个标准差)。

3.人口统计测量

3.1.人口状况

使用结构化和有效的问卷收集人口统计信息,包括年龄、性别、教育水平和疾病/共病史。关于月经状况的问题来自北美绝经学会的绝经健康问卷(例如,“您如何描述您目前的月经状况?”,可以选择绝经前、围绝经期和绝经后,每个都提供了定义)。

4.诊断测量

4.1.人体测量学和肥胖指数测量
4.1.1.高度

使用便携式体育场计(SECA 217, Vogel & Halke GmbH & Co.,德国汉堡)测量高度至0.1 cm。参与者被要求站着,肩膀、臀部和脚跟靠在测量仪上,脚趾尖形成45°角,脚跟互相接触,头部保持直立,颈部保持自然位置。

4.1.2.体脂率和体重指数

使用分段生物电阻抗分析仪(InBody 230 Body Composition analyzer, Biospace Co., Seoul, Korea)评估体脂率和体重指数,而在这台机器上,参与者的体重自动生成。

4.1.3.腰围

一卷尺(SECA 203, GmbH & Co. Kg),Hamburg, Germany) was used to measure waist circumference. Waist circumference (cm) was measured at the midpoint between the last rib and the anterior superior iliac spine with subjects standing upright.

4.2.骨密度指数测量
4.2.1.定量超声(QUS)骨评估

使用跟骨超声骨密度计(SAHARA®临床骨密度计,Hologic Inc, Waltham, MA, USA)评估骨密度。先前使用定量超声(QUS)的研究发现,与低频声波相比,高频声波更容易被骨骼衰减。在0.2 ~ 0.6 MHz的频率范围内,超声声波与衰减水平呈线性相关。这两个参数(衰减与声波在频率范围内)的线性回归斜率定义为宽带超声衰减(BUA),以dB/MHz为单位进行测量。在SAHARA®系统上,BUA和声速(SOS)是同时测量的。为了在没有传感器和/或传感器垫片产生任何偏差的情况下,单独确定鞋跟的声衰减,必须通过参考介质进行比较测量。当设备在工厂校准时,该参考介质使用SAHARA®QC幻影(随SAHARA®设备提供)制成。使用SAHARA®在典型人群中观察到的BUA范围约为30-130 dB/MHz,年轻/健康受试者的BUA结果高于老年或骨质疏松患者(根据SAHARA®临床骨压计用户指南,1998年)。虽然SAHARA®密度计不能直接测量骨密度,但BUA和SOS结果是相关的(r= 0.82-0.85),采用标准双能x射线骨密度仪(DXA)技术获得足跟骨密度结果[10].

4.3.肌肉质量指数测量
4.3.1.骨骼肌质量(SMM)、无脂骨骼肌质量(FFM)和阑尾骨骼肌质量(appSMM)

肌肉质量指数采用分段生物电阻抗分析仪(BIA, InBody 230身体成分分析仪,Biospace有限公司,首尔,韩国)进行评估。SMM和FFM由分析仪自动生成。骨骼肌质量指数(SMMI)通过SMM值(kg)除以身高(m)的平方计算2).同样,无脂肪质量指数(FFMI)的计算方法是用FFM值(kg)除以身高的平方(m)2).将四肢的骨骼肌质量相加计算阑尾骨骼肌质量。阑尾骨骼肌质量指数(appSMMI)定义为四肢肌肉质量之和,根据身高调整,单位为平方米(kg)/身高2.采用BIA时,appSMMI的截止标准≤5.7 kg/m2,按亚洲肌少症工作小组(AWGS)的建议[11].AppSMMI最早是由Baumgartner等人提出的。[12在新墨西哥州老年人健康调查中该指数与身体残疾或虚弱有显著关联。

4.3.2.握力(HGS)

HGS被评估为肌肉力量的代理,并使用手部测力仪(JAMAR液压手部测力仪®型号PC-5030 J1, Fred Sammons, Inc., Burr Ridge, IL, USA)测量每只手的肌肉力量。每只手都测量两次握力,记录两个数值中较高的那个。然后,用两只手较高的值进行分析。采用美国手部治疗师协会(ASHT)推荐的标准体位:受试者坐着,肩膀内收并中性旋转,肘关节屈度90°,前臂中立,手腕在背屈度0 - 30°之间[13].

4.4.功能绩效评估
4.4.1.短物理性能电池(SPPB)测试

使用改进的短物理性能电池(SPPB)测试组件评估功能性能。基于Ilich, Kelly和Inglis的建议[1],在SPPB下进行以下测试:单腿站立(测试平衡能力)、步态速度(测试耐力)和坐立椅测试(评估下肢力量)。SPPB的内部一致性为0.76,对死亡、疗养院入院和残疾风险具有预测效度[14].

(1)单腿站立.对于单腿姿势,测量了左右腿的尺寸。该测试要求参与者用一条腿站立,同时抬起另一条腿,时间最长为30秒。当受试者接触任何表面或将另一只肢体置于地面,或最终在30秒[1].

(2)步态速度.步态速度测量为6米正常步行。6米的赛道是用两个锥或用一个卷起来的自缩回结构测量带测量的胶带来标记的。这项测试要求参与者以正常的速度从赛道的一端开始,一直走到另一端。计时开始于测试员/指导员命令“开始”,并在其中一个参与者的脚完全越过6米标记时停止。如果参与者通常使用拐杖或其他行走设备,他们可以在进行测试时使用它们。

(3)坐立椅测试.在测试开始时,参与者坐在一把无扶手的椅子上,双臂交叉放在胸前,背部挺直,双脚平放在地板上。在最多30秒的时间里,测试要求参与者尽可能多地从椅子上站起来,然后再坐下。连续完成的椅子坐立测试的次数被记录下来,最后一次参与者在椅子上坐下是最后一次计数。

5.统计分析

使用SPSS统计程序进行统计分析(Windows版本24;SPSS, Inc., Chicago, IL, USA)。除非另有说明,检查变量的正态性(Shapiro-Wilk检验)并以均数±标准差表示。研究参与者的特征以平均数和标准差(SD)或参与者人数和相应的比例表示。分类变量报告频率和百分比。各组间各参数分布的比较采用方差分析(ANOVA)或方差分析(ANOVA’s Welch test)。当方差分析发现显著差异时,应用事后Tukey 's HSD(诚实地说显著差异)或Games-Howell检验来纠正多重比较的使用。双尾 -除非另有说明,否则认为≤0.05为有统计学意义。

5.1.统计建模方法
5.1.1.受试者工作特征(ROC)曲线

采用受试者工作特征(ROC)曲线,根据ROC平面上最接近0,1角的点定义最佳切点,即ROC曲线与(0,1)点之间的欧氏距离最小的点[15].当敏感性和特异性之间存在权衡时,敏感性优先于特异性,以检测筛查试验标准[16].敏感性(真阳性)表示受试者实际表现为骨少症(OS)的比例,已被正确识别为OS。特异性是使用筛查设备被错误地识别为OS的受试者的比例(假阳性)。每个ROC曲线(AUC)下最接近1的区域(> 0.6)被认为是一个良好的预测因子(高筛查能力)。预测OS的ROC曲线与健康、仅肥胖(OB)和对照(无骨骼肌减少)绘制。

5.1.2.最低五分位数(第20位)

该方法采用SPSS软件将数据分成五分位数,得出各变量的截止值,选取最低五分位数的截止值作为准则。五分位是代表给定总体的20%的数据集的统计值。第一个五分位数表示数据的最低五分位数,最后一个五分位数表示数据的最后或最后五分位数。在这种方法中,只有健康的参与者被纳入分析。因此,报告中已诊断出肌肉骨骼相关疾病的绝经后妇女被排除在分析之外(即骨关节炎、类风湿性关节炎和骨质疏松症)。

5.1.3.低于青少年参考组别平均值两个标准差

对于这种方法,对于每个感兴趣的变量,通过从年轻参考组的平均值中减去2SD值来获得截止值。同样,在本分析中,报告已被诊断出肌肉骨骼相关疾病的绝经后妇女被排除在分析之外(即骨关节炎、类风湿性关节炎和骨质疏松症)。

6.道德

该研究得到了马来西亚诺丁汉大学科学与工程研究伦理委员会(SEREC-NZA051016)的审查和批准。根据《赫尔辛基宣言》,在进入研究之前,每个受试者都给予了知情的书面同意。

7.结果

参与者的特征见表1.根据WHO既往研究提出的标准和标准界限,将参与者分为“OSO”、“OO”、“SO”、“OB”和“NR”组(t评分≤2.5)[17, Ilich等(BFP≥32%)[1,亚洲肌肉减少症工作组(AWGS, appSMMI≤5.7 kg/m2) [11].在目前的研究中,t评分是基于qus生成的18-32岁马来西亚年轻女性的Est. BMD。特征的差异见表1


变量 骨骼肌减少性肥胖(OSO,n= 8,5.7%) 骨质减少性肥胖(OO,n= 6, 4.3%) 肌肉减少性肥胖(所以,n= 24,17.0%) Obese-only (OB,n= 82,58.2%) 正常(NR,n= 7,5.0%) 价值

年龄(年) 67.4 (8.4) 57.0 (4.1) 61.7 (9.5) 59.2 (6.7)+ 55.0 (iqr 14.0) 0.031
绝经年限(年) 10.5 (6.6) 6.2 (3.8) 10.0 (iqr 18.0) 7.0 (iqr 9.0) 12.00 (8.8) 0.262
身高(厘米) 145.3 (6.0) 154.9 (3.0)+ 151.2 (5.2) 153.7 (5.9)+ 156.5 (iqr 6.5)δ 0.0001
体重(公斤) 50.1 (5.7) 70.9 (10.8)+ 54.8 (6.4)β 69.5 (iqr 11.4)δ 53.5 (3.0)β 0.0001
BMI(公斤/米2 23.8 (2.9)ƚ 29.6 (4.4) 24.0 (2.9)ƚ 29.1 (iqr 5.0)δ 21.1 (0.7)β 0.0001
WC (cm) 74.9 (5.8) 86.7 (6.8) 78.4 (8.3)ƚ 88.7 (iqr 13.0)δ 73.6 (3.9)ƚ 0.0001
体脂量(kg) 19.6 (4.4) 32.0 (7.4)δ 22.6 (5.0)β 30.4 (iqr 9.5)δ 14.8 (2.6)β 0.0001
桶形(%) 38.7 (4.9) 44.9 (4.7) 40.8 (4.7) 43.7 (5.8) 27.5 (4.2)βδ 0.0001
躯干脂肪(%) 39.6 (5.2) 45.5 (3.4) 41.4 (4.7) 44.5 (iqr 7.3) 27.8 (4.4)βδ 0.0001
FFMI(公斤/米2 14.5 (0.8)ƚ 16.2 (1.9) 14.1 (0.9)ƚ 16.2 (iqr 1.7)δ 15.3 (1.0) 0.0001
SMMI(公斤/米2 7.5 (0.5)ƚ 8.1 (iqr 2.4)δ 7.4 (0.5)ƚ 8.7 (iqr 1.1)δ 8.3 (0.6)ƒ 0.0001
阑尾SMMI (kg/m2 5.1 (0.5) 6.1 (iqr 1.4)δ 5.3 (iqr 0.4)ƚ 6.5 (iqr 0.8)δ 6.5 (iqr 0.7)δ 0.0001
硫化汞(公斤) 17.3 (3.5) 19.2 (2.6) 18.2 (4.6) 20.3 (4.9) 26.4 (4.6)βδ 0.001
30秒坐立测试(次) 11.0 (iqr 3.0) 12.7 (4.6) 11.7 (3.1) 11.8 (4.0) 12.4 (2.8) 0.974
步态速度(m/s) 0.9 (0.3) 0.9 (0.2) 0.9 (0.3) 0.9 (iqr 0.4) 0.9 (0.2) 0.855
平衡(sec) 13.6 (12.5) 18.7 (8.3) 14.5 (iqr 21.0) 25.0 (iqr 17.0) 30.0 (iqr 7.0) 0.046

除非另有说明,所有结果均以平均值(标准差)表示。四分位极差(IQR)用中位数表示。十四名参加者(n= 14,10%)体重正常,但有肌减少或骨质减少/骨质疏松症。AppSMMI:阑尾骨骼肌质量指数;BMI:身体质量指数;BFP:体脂率;FFMI:无脂质量指数;HGS:握力;SMMI:骨骼肌质量指数;WC:腰围;OSO: t评分≤−2.5,阑尾骨骼肌质量指数≤5.7 kg/m2,体脂率≥32%;OO: t评分≤−2.5,阑尾骨骼肌质量指数> 5.7 kg/m2,体脂率≥32%;SO: t评分>−2.5,阑尾骨骼肌质量指数≤5.7 kg/m2,体脂率≥32%;正常:非肥胖(体脂百分比< 32%),非骨骼肌减少(appSMMI > 5.7 kg/m)2)和非骨质减少/骨质疏松(t评分>−2.5)。 采用单因素方差分析,采用Tukey HSD事后检验。 由于违反方差齐性假设(Levene统计量),采用单因素方差分析(Welch检验)和Games-Howell事后检验进行分析 值< 0.05)。+不同于OSO。δ不同于SO和OSO。β不同于单纯肥胖和面向对象。ƚ和肥胖人群不同。ƒ不同于SO。正态性检验采用Shapiro-Wilks检验: 数值> 0.05为正态分布。

在这个样本人群中,有5.7% (n= 8), 4.3% (n= 6), 17.0% (n= 24)患有SO的女性。大多数参与者都是肥胖者(OB, 58.2%,n= 82),只有5.0% (n= 7)例体重正常,骨骼肌质量(NR)健康。14 (n= 14,10%)的参与者要么只有肌减少(正常体重),要么只有骨质减少/骨质疏松(正常体重)。

与OB组相比,OSO组明显更老、更瘦、腰围更小、肌肉质量更低( < 0.05)。绝经后的几年对任何疾病都没有影响。与正常体重的参与者(NR)相比,肥胖参与者(无论是否患有肌肉骨骼疾病)的体脂率(BFP)和躯干脂肪率(躯干脂肪率)显著高于正常体重的参与者(NR)。 < 0.001)。

有趣的是,尽管OB组和NR组的肌肉量相似(没有显著差异),但OB组的握力明显低于NR组。在任何组(OSO, OO, SO, OB, NR)之间,下肢力量(坐姿-站立测试),耐力(步态速度)和平衡没有发现显著差异。

OSO组和SO组在列出的任何变量(年龄、人体测量学、身体组成和身体表现)上没有显著差异。相反,OO组的肌肉质量(SMMI和appSMMI)明显高于OSO组和SO组( < 0.001)。尽管不显著,但OO组在各项功能表现指标(握力(HGS)、坐姿-站立测试、步态速度和平衡)上也优于OSO组和SO组。

表格2显示了年轻和绝经后妇女之间的特征比较。在这项分析中,报告已被诊断出肌肉骨骼相关疾病的绝经后妇女被排除在分析之外(即骨关节炎、类风湿性关节炎和骨质疏松症)。


变量 N 年轻女性
意思是(SD)
Nƚ 绝经后妇女
意思是(SD)
价值 科恩的d(效果)

年龄(年) 118 22.1 (2.2) 118 60.0 (7.8) 0.0001 −6.574
身高(厘米) 118 159.3 (5.5) 118 152.8 (6.2) 0.0001 1.104
体重(公斤) 118 56.9 (11.6) 118 63.9 (12.6) 0.0001 −0.586
BMI(公斤/米2 118 22.4 (4.5) 118 27.4 (5.3) 0.0001 −1.015
WC (cm) 106 71.9 (9.3) 115 84.8 (12.5) 0.0001 −1.171
桶形(%) 118 32.4 (7.7) 118 41.1 (7.6) 0.0001 −1.133
FFMI(公斤/米2 118 14.8 (1.5) 118 15.8 (1.7) 0.0001 −0.599
SMMI(公斤/米2 118 8.0 (0.9) 118 8.5 (1.1) 0.0001 −0.482
AppSMMI(公斤/米2 118 5.9 (0.7) 118 6.1 (0.9) 0.05 −0.248
硫化汞(公斤) 117 24.7 (4.2) 112 19.8 (5.0) 0.0001 1.058
BUA (dB / MHz) 117 86.5 (16.3) 116 70.3 (17.2) 0.0001 0.970
SOS(米/秒) 117 1570.9 (33.1) 116 1525.0 (31.9) 0.0001 1.415
Est. BMD (g/m2 117 0.610 (0.122) 116 0.449 (0.124) 0.0001 1.310
, /刚度 117 108.1 (19.9) 116 82.3 (21.0) 0.0001 1.268
T-score(我的参考) 117 −0.4 (1.1) 116 −1.3 (1.0) 0.0001 1.323
z分数 117 −0.1 (1.0) 116 0.0 (1.0) 0.34 −0.131

ƚ报告中已诊断出肌肉骨骼相关疾病的绝经后妇女被排除在分析之外(即骨关节炎、类风湿性关节炎和骨质疏松症)。SD:标准差;CI:置信区间;BMI:身体质量指数;WC:腰围;BFP:体脂率;FFMI:无脂质量指数;SMMI:骨骼肌质量指数;appSMMI:阑尾骨骼肌质量指数;HGS:握力; BUA: broadband ultrasonic attenuation; Est. BMD: estimated bone mineral density; SOS: speed of sound; QUI: quantitative ultrasonic index; MY: Malaysia. 使用independent进行分析T以及。科恩氏公式d=t√(N1 + N2 / N1 N2),小= 0.2,中= 0.5,大= 0.8。

结果显示,年轻组明显比年长组更年轻、更高、握力更强、骨骼密度更大( ≤0.05)。相反,与年轻女性相比,老年女性明显更重(体重和BMI),腹部更大(WC),体脂率更高(BFP)。 ≤0.05)。因此,他们的肌肉质量指数(FFMI、SMMI和appSMMI)也明显高于年轻的参与者( ≤0.05)。

表格3.用3种不同的分析方法显示了截止值的差异。相比之下,当使用ROC和最低20百分位法推导值时,截止点与以往研究提出的标准截止点相似[1118].


变量 ROC曲线(N= 90) 最低的百分之二十(N= 118) 青年参照组以下2SD (N= 118) 标准截止

FFMI(公斤/米2 15.2 14.4 12.8 - - - - - -
SMMI(公斤/米2 8.2 7.6 6.7 - - - - - -
AppSMMI(公斤/米2 - - - - - - 5.4 4.7 5.7ƚ
握力(kg) 16.5 16.0 11.4 18.0ƚ
BUA (dB / MHz) 53.0 55.3 37.7 54.0ƒ
SOS(米/秒) 1492.15 1501.4 1458.8 - - - - - -
Est. BMD (g/cm2 - - - - - - 0.349 0.205 - - - - - -
T-score(我的参考) - - - - - - −2.1 −3.5 −2.5δ

ROC:接收器工作特性;SD:标准差;FFMI:无脂质量指数;SMMI:骨骼肌质量指数;appSMMI:阑尾骨骼肌质量指数;BUA:宽带超声衰减;SOS:声速;Est. BMD:估计骨密度;我:马来西亚。ƒ约翰森、埃文斯和斯通,1999年。ƚChen等,2014。δ世卫组织

有趣的是,使用低于年轻参考组平均值的2SD推导出的截止值远低于标准截止值。

数字1描述握力、骨骼肌质量指数、无脂肪质量指数、宽带超声衰减和声速(分别为HGS、SMMI、FFMI、BUA和SOS)在预测肥胖绝经后妇女的骨骼肌减少症(OS)方面的能力,使用ROC曲线与健康、仅肥胖(OB)和对应(无骨骼肌减少症)绘制曲线。这些变量被发现是基于其AUC值的肥胖女性OS筛查的良好预测指标。

值得注意的是,本研究中HGS的阈值远低于亚洲肌少症工作组(AWGS)提出的阈值[11](分别为16.5公斤和18.0公斤)。此外,BUA的阈值略低于Johansen、Evans和Stone提出的低骨密度的临界值[18(分别为52.85和54.0 dB/MHz)。目前,对于正常体重或肥胖人群的骨骼肌减少筛查,没有SMMI和FFMI的标准阈值。

所有标准的AUC值见表4.马来西亚绝经后肥胖妇女OS测定的最佳临界值分别为16.5 kg、8.2 kg/m2, 15.2 kg/m2HGS、SMMI、FFMI、BUA和SOS分别为52.85 dB/MHz和1492.15 m/s。


截止 灵敏度(%) 特异性(%) AUC 价值 95%可信区间

硫化汞 16.5 62.5 76.0 0.698 0.066 0.544至0.853
SMMI 8.2 87.5 90.2 0.966 0.0001 0.923 - 1.000
FMMI 15.2 75.0 91.5 0.946 0.0001 0.887 - 1.000
BUA 52.85 87.5 95.1 0.987 0.0001 0.966 - 1.000
紧急求救信号 1492.15 87.5 96.3 0.991 0.0001 0.975至1.000

HGS:握力;SMMI:骨骼肌质量指数;FFMI:无脂质量指数;BUA:宽带超声衰减;SOS:声速;AUC:曲线下面积;CI:置信区间;ROC:受试者工作特征曲线。

表格5显示了当使用新的截断值来定义骨骼肌减少性肥胖(OSO)、骨质减少性肥胖(OO)、骨骼肌减少性肥胖(SO)、单纯肥胖(OB)和正常(NR)参与者时,患病率的差异。


用于定义OSO的标准和截止值 OSO 面向对象 所以 OB NR
N(%) N(%) N(%) N(%) N(%)

T-score≤−2.5 8 (5.7) 6 (4.3) 24 (17.0) 82 (58.2) 7 (5.0)
AppSMMI≤5.7 kg/m2
bfp≥32%
新(标准1)
BUA≤52.85 dB/MHz 12 (8.5) 5 (3.5) 39 (27.7) 64 (45.4) 5 (3.5)
SMMI≤8.2 kg/m2
bfp≥32%
灵敏度(%) One hundred. 83.33 One hundred. 78.0 71.4
特异性(%) 97.0 One hundred. 87.0 One hundred. One hundred.
新(标准二)
BUA≤52.85 dB/MHz 7 (5.0) 10 (7.1) 29 (20.6) 74 (52.5) 5 (3.5)
FFMI≤15.2 kg/m2
bfp≥32%
灵敏度(%) 87.5 One hundred. One hundred. 90.2 71.4
特异性(%) One hundred. 97.0 95.7 One hundred. One hundred.
新(标准3)
BUA≤52.85 dB/MHz 5 (3.5) 3 (2.1) 15 (10.6) 46 (32.6) 4 (2.8)
SMMI≤8.2 kg/m2
HGS≤16.5 kg
bfp≥32%
灵敏度(%) 62.5 50.0 62.5 56.1 57.1
特异性(%) One hundred. One hundred. One hundred. One hundred. One hundred.

敏感度(Sn)定义为患者检测阳性的概率(Sn =真阳性÷真阳性/假阴性)。特异性(Sp)定义为无疾病者检测呈阴性的可能性(Sp =真阴性÷真阴性/假阳性)。十四名参加者(n= 14,10%)体重正常,但有肌减少或骨质减少/骨质疏松症。OSO:骨骼肌性肥胖;OO:骨质减少性肥胖;SO:肌肉减少症肥胖;OB: obese-only;NR:健康、正常体重;appSMMI:阑尾骨骼肌质量指数;SMMI:骨骼肌质量指数;FFMI:无脂肌质量指数;BUA:宽带超声衰减; BFP: body fat percent; HGS: handgrip strength.

有趣的是,当用SMMI作为肌肉质量的指标时,OSO的患病率比FFMI高出近两倍(分别为9.4%和5.5%)。当将功能表现(HGS)添加到标准中时,患病率也是最低的。在表中列出的3套新标准中5标准1对OSO筛查的敏感度最高。

8.讨论

骨骼肌减少性肥胖(OSO)的特征是同时存在骨质减少/骨质疏松、骨骼肌减少和肥胖。在这项研究中,我们首先在社区居住的、绝经后的马来西亚妇女中确定患有肌肉骨骼健康疾病(OSO、OO和SO)的肥胖参与者。然后,我们评估了她们的身体表现,并将她们与单纯肥胖(OB)和正常体重、无肌肉骨骼健康障碍(NR)的女性进行了比较。本研究中的绝经后妇女根据WHO提出的标准标准和临界值(t评分≤−2.5)将其分为OSO、OO、SO和OB [17],亚洲肌肉减少症工作组(appSMMI≤5.7 kg/m2) [11], Ilich等(BFP≥32%)[1].无肌肉骨骼健康障碍的正常体重受试者作为对照组。大多数研究(约90%)只使用肌肉质量来定义骨骼肌减少症,而不到10%的研究包括质量、力量和功能表现,如欧洲骨骼肌减少症共识所推荐的[19].因此,我们决定在本研究中OSO及其变异的分类中,仅使用肌肉量来定义肌少症。

结果显示,该样本人群中大多数女性为OB(58.2%),其次为SO (17.0%), OSO (5.7%), NR(5.0%),最后为OO (4.3%)1).与Ilich等人的发现相反。[9],本研究中SO的比例高于OO。这一发现是有合理解释的。各种研究(包括目前的研究)都发现肌肉质量和骨密度之间存在直接的正相关关系(结果在其他地方介绍),这意味着如果一个减少,另一个可能也会减少。肌肉流失通常先发生在骨质流失之前[20.];因此,理论上,SO在人口中所占的比例应该高于OO。相反,OO型肥胖个体,拥有健康的肌肉量但骨量较低,由于骨骼的内置重塑功能,理论上应该很难在人群中发现。在目前的研究中,只有4.3%的参与者有这种情况1).

OSO是一种进行性疾病,可以从以下三种情况中的任何一种开始:骨质减少/骨质疏松症、肌肉减少症或肥胖。根据Ilich等人。[1, OSO的发生可能是由于干细胞谱系的紊乱,这导致通过骨因子(骨)、肌因子(肌肉)和脂肪因子(脂肪)浓度的改变,在骨、肌肉和脂肪之间的交叉交流中产生阻抗。OSO患者往往有许多有害的副作用,如跌倒、骨折、残疾和生活质量降低的风险更高[12921].到目前为止,人们对一般人群中OSO的患病率知之甚少必威2490,这在很大程度上是由于在测试标准、定义和综合症成分的界限方面缺乏共识。我们发现,在本研究中,如果以非本地年轻成人为参考人群(即,以SAHARA®内置的香港年轻女性为参考人群生成的t评分= 10.2%,而以马来西亚年轻女性为参考人群生成的t评分= 5.7%)生成的t评分为参照人群,则OSO患病率更高。显然,这种障碍的界限和测试标准需要针对特定人群。2015年Ilich等人对高加索绝经后妇女的研究[9]发现在他们的研究人群中OSO的比例为12.0%(258名绝经后妇女中有32人)。相比之下,一项涉及543名成年人的墨西哥研究发现,16.6%的研究人群患有OSO [21].然而,在韩国一项针对绝经后妇女的研究中,OSO在样本人群中的患病率更高,达到25% [22].类似地,Inglis等人[23在一项涉及500多名超重/肥胖高加索女性的研究中,也报告了同样比例的OSO女性(25.0%)。各种流行率研究的高边际值可能是由于所使用的标准、种族和遗传背景以及所使用的设备的差异,以及临界点的差异,因此有必要对一般人群中OSO的特征进行标准化。

在目前的研究中,与OB组相比,OSO组的参与者明显更老、更苗条,腰部更细、肌肉质量更低( ≤0.05),表现为“肥胖体弱”的表型(表1).此外,OSO组表现出明显较低的握力(HGS),较低的肌肉质量(整个身体和周围,表1)、骨密度(BUA)与NR组比较( ≤0.05)。虽然没有发现显著性,但与其他组(SO, OO, OB, NR)相比,当前研究中的OSO组在步态速度、坐立测试和单腿站姿方面得分也较低。这些发现支持了Ilich等人的发现。[9结果表明,OSO综合征与握力评分低、正常和快走速度慢、腿站立时间短相关。结果表明,HGS可作为识别个体OSO的附加检测标准。握力降低已被证明会导致脆弱性骨折和相关发病率的更高风险[24].研究表明,肌肉强度比肌肉质量更能预测长期功能衰退[25].杨等人。[26的研究发现,低握力与高BMI相结合,与功能衰退的风险增加密切相关。

8.1.Sarcopenic肥胖

肌肉减少性肥胖(SO)被描述为同时存在的肌肉减少和肥胖。SO是一个主要的健康问题,因为它与日常生活活动减少(ADL)和身体限制风险增加有关。高脂肪和低周围肌肉质量的结合导致SO被认为是“脂肪脆弱”。有趣的是,目前的研究发现,在OSO组和SO组之间,在年龄、人体测量学、身体组成和身体表现方面没有显著差异(表1),表明SO患者的身体损伤程度与OSO相似。韩国一项涉及中老年男性和女性(50岁以上)的研究发现SO与骨质疏松症密切相关[27,表明SO和OSO之间有密切关系。在一般人群中,由于与年龄相关的脂肪量增加和肌肉量减少,推测SO在65岁及以上的老年人中患病率较高[28].尽管由于人群和SO定义的差异,SO的患病率难以比较,但据估计,老年人SO的大约平均患病率约为5-10%,且在≥80岁的人群中患病率明显更高[必威249028].

8.2.Osteopenic肥胖

在人群中,骨质减少性肥胖(OO)的患病率略低,因为肥胖者通常具有较高的骨矿物质含量和密度。在目前的研究中,只有4.3%的研究人群患有该疾病1).OO是一种低骨密度和高体脂的组合情况。Ilich等人[9]报道了患有骨质减少/骨质疏松症(OO)的肥胖女性的身体表现(如正常走路速度)明显低于单纯肥胖女性(那些肌肉和骨质质量健康的女性),这表明骨骼在功能表现中起着重要作用。在目前的研究中,尽管没有发现显著性,但OO女性的平衡和握力较OB和NR女性弱(表1).同样值得注意的是,OO组在所有组(OSO, SO, OB, NR,表)中拥有最高的BMI和体脂率(BFP)1).OO组的高度肥胖很可能是功能性能较差的原因之一。

8.3.肥胖悖论

目前,有一个误导的术语称为“健康肥胖”在文献中使用。之所以使用这个术语,是因为各种研究都强调肥胖对健康的好处,也被称为“肥胖悖论”。肥胖悖论(Obesity paradox)是一种医学假说,该假说认为,肥胖可能具有保护作用,并与某些人群(如高龄人群或患有某些慢性疾病的人)的存活率更高有关,这与直觉相反。肥胖悖论的一些例子包括(1)肥胖对骨质疏松症的保护作用和(2)越来越多的证据表明,与正常体重的患者相比,患有多种慢性疾病和BMI升高的患者,特别是老年人,可能表现出较低的全因死亡率和心血管死亡率[29].在目前的研究中,大多数参与者肥胖,肌肉和骨量健康(OB = 58.2%,表1).这些参与者通常可以被描述为“健康肥胖”。有趣的是,尽管与正常体重的人(NR)相比,这一组人的外周肌肉质量(appSMMI)明显更高,但他们的握力明显低于NR1).这支持了“数量vs质量”的论点,即脂肪诱导的肌肉质量低于蛋白质摄入和/或阻力训练诱导的肌肉质量[29].其中一个原因可能是由于肌肉内脂肪浸润,降低了肌肉功能。一些研究人员已经表明,尽管脂肪量与肌肉量呈正相关,但随着年龄的增长,男性肌肉内脂肪增加35.5-74.6%,女性增加16.8-50% [30.].因此,随着个体年龄的增长,脂肪在肌肉间渗透的几率会更高。肌肉质量只有在有利于功能表现时才有用。目前的研究结果表明,“健康肥胖”人群的肌肉质量虽然很高,但在给握力带来实质性益处方面既不够也不够有效。这支持了一个理论,即肥胖人群可能需要替代的切断或至少不同于正常人群的一套标准来诊断肌肉疾病。此外,尽管OB组和NR组的肌肉量相似,但OB组的体重和BFP明显高于NR组(表2)1).这意味着,与正常体重的人相比,在肌肉量相似的情况下,OB的体重明显更重。

8.4.利用生物电阻抗分析(BIA)和定量超声(QUS)确定绝经后肥胖妇女骨骼肌减少筛查的临界值

目前对骨骼肌减少性肥胖(OSO)的定义是基于对骨质疏松症、骨骼肌减少症和肥胖的个别定义。然而,如果OSO应被视为一个单一实体并据此得出切点,就会产生问题。目前,尽管已经提出了一些初步的诊断标准,但尚无既定的标准来定义和正确诊断OSO [12].但是,这些标准要求使用只有专门实验室和医院才能使用的精密设备,即DXA扫描。研究表明,对肌少症(低肌肉量)的不同定义与不同的临床结果相关,尤其是在老年人群中。例如,Jang等人。[31],他研究了由身高、体重和BMI调整的肌肉指数的性别分布,发现身高调整的肌肉指数只在女性中显示出与主要健康结果的显著关联。此外,人体测量参数受到种族差异的影响,这导致研究人员在不同国家建立了针对人群的肌肉质量减少定义。因此,确定亚洲骨骼肌减少症诊断的适当临界值对于确保准确的诊断和针对亚洲人群的适当治疗至关重要。几个权威研究小组对肌少症提出了不同的定义。如何定义骨骼肌质量减少一直存在争议。不同的评估方法也有不同的界限。欧洲老年人肌少症工作组(EWGSOP)推荐DXA、计算机断层扫描(CT)、磁共振成像(MRI)和生物电阻抗分析(BIA)用于肌少症研究[32].虽然DXA、CT和MRI的精度已经很好,但当涉及BIA时,测量肌肉质量存在一定的局限性。BIA是用来估计体脂量和全身肌肉量的。很少有BIA模型具有测量阑尾瘦质量(appSMMI)的功能,这使得目前的诊断标准难以用于一般人群的筛查目的(appSMMI≤5.7 kg/m)2) [11].为了限制使用非便携和昂贵的诊断设备,研究人员正在努力开发筛查方法,让临床医生只识别高危人群,接受更高要求的诊断设备,以确定是否存在肌少症。肌少症的早期识别将允许实施预防策略,从而减少骨折和住院的风险。

目前,对于骨质疏松症、骨骼肌减少症和肥胖,最物流友好和经济有效的筛查技术是基于定量超声的设备(QUS)和生物电阻抗设备(BIA)。这些设备是便携式的,评估所需的时间很短,使它们成为在一般人群中用于筛查方法的最佳设备。例如,跟骨QUS器械如SAHARA®骨密度计已被发现可以很好地预测绝经后妇女(髋部、椎体和全身骨折风险)和65岁以上男性(髋部和所有非椎体骨折)的脆弱性骨折,独立于中枢DXA BMD [33].

肌肉减少症工作小组,例如AWGS(亚洲)[11]和EWGSOP(欧洲文)[32提出了使用各种不同方法进行诊断分类和分界点识别的方法。AWGS建议将低于年轻参考组或研究人群中最低五分位数(20%)的平均值的2个SD作为临界值,而EWGSOP仅建议前者。通常,如果无法获得青壮年的人口规范,则使用人口和性别特定的最低五分位数(预测技术)作为临界值。其他研究使用ROC曲线推导出骨骼肌减少症诊断的截止点[20.34].在目前的研究中,我们使用所有3种统计建模技术(1)ROC曲线,(2)研究人群的最低五分位数,(3)低于年轻参考组平均值的2个SD确定了骨骼肌减少症的截止值,并将这些值与其他研究中可用的标准截止值进行比较。

8.4.1.受试者工作特征(ROC)曲线

为了确定作为单一实体的OSO筛选的截止值,受试者工作特征(ROC)分析被确定为最佳和最合适的方法。ROC分析允许我们确定曲线下面积(AUC)。这种类型的分析只提供二分结果的筛选试验,有和没有疾病。一个理想的筛选试验的标准是显示合理准确的敏感性和特异性。为了确定筛查试验是阳性还是阴性,我们使用以往研究提出的截断值作为外部标准,以确定骨骼肌减少症(t评分≤- 2.5,appSMMI≤5.7 kg/m)的肥胖参与者(BFP≥32%)2).参考组为无骨骼肌减少(t评分> ~ 2.5,appSMMI > 5.7 kg/m)的肥胖(OB)参与者(BFP≥32%)2).“敏感性”表示使用筛选工具(即阳性筛选试验)正确识别为骨骼肌减少症的受试者实际表现为骨骼肌减少症的比例。“特异性”指的是实际没有骨骼肌减少症的受试者的比例,通过筛查工具(即筛查试验阴性),这些受试者被正确识别为非骨骼肌减少症。

所有这些比例都以其精确的95%置信区间(CI)表示(表4).AUC值在0.5以下无区别力,而AUC值在0.5 ~ 1.0之间对临床检验具有较高的预测价值[35].AUC接近于1表明有更高的筛查能力,并且被认为能更好地区分那些有骨质减少风险的人与那些没有风险的人。在目前的研究中,我们强调了HGS、SMMI、FFMI、BUA和SOS在预测肥胖绝经后妇女的骨骼肌减少症方面的出色表现(AUC值高达0.9)。ROC曲线显示:HGS(≤16.5 kg), FFMI(≤15.2 kg/m)2)、SMMI(≤8.2 kg/m2)、BUA(≤52.85 dB/MHz)、SOS(≤1492.15 m/s)1)是筛选骨骼肌减少症的最佳指标。通过最大化基于持续下肢限制结果的灵敏度和特异性之和来确定截止值。当使用新的截止值确定OSO (BFP≥32%,SMMI≤8.2 kg/m2, BUA≤52.85 dB/MHz),在样本组患病率增加1.5倍(表5).这一发现与Kim等人的发现相一致。[20.当他们的roc衍生截止值被用来预测骨骼肌减少的老年人骨质疏松的风险时,他们报告的可能性增加了1.88倍。

目前,对于作为单一实体的OSO,没有存在这些参数的截止值。FFMI和SMMI的临界值代表全身肌肉质量,对于没有能力评估阑尾瘦质量(appSMMI)的BIA类型来说是有用的。此外,BUA的临界值将有助于在某些QUS设备中没有内置参考t评分的人群中筛选骨密度。ROC曲线的优势在于能够根据同时出现骨质疏松和骨骼肌减少的肥胖人群确定临界值。这条曲线是针对没有合并疾病的肥胖人群绘制的。这让我们看到,在不考虑肥胖因素的情况下,一个人的情况会恶化多少(肥胖是共同的因素)。在目前的研究中,发现患有骨骼肌减少症的肥胖者的HGS可能等于或小于16.5 kg(表3.),略低于亚洲人口AWGS建议的下限(18.0公斤)。Ilich等人[9],研究了258名年龄61.6±7.4岁、体脂含量≥35%的绝经后白人女性,发现有OS的肥胖女性的HGS明显低于无OS的肥胖女性。握力降低已被证明会导致更易发生脆性骨折和相关发病率[24].因此,患有OSO的女性患虚弱和骨折的风险更高。此外,在目前的研究中发现的较低的HGS强度可能表明脂肪渗透到肌肉和骨骼,损害了每个组织的生理和功能。

虽然公认全身MRI提供了最精确的骨骼肌质量测量,但其使用受到不便、负担能力和可及性的限制。即使是金标准的双能x射线吸收仪(DXA)也有同样的问题,限制了它在现场研究中的应用。因此,BIA是一种更方便的野外研究方法。在本研究中,全身骨骼肌质量指数(SMMI)≤8.2 kg/m2采用ROC曲线(图1).有趣的是,这个值大于一些亚洲和西方人群设定的临界值:SMMI < 6.40 kg/m2(中国,36), SMMI < 6.20 kg/m2(法国,37), SMMI < 6.50 kg/m2(台湾,38), SMMI < 6.68 kg/m2(西班牙,39), SMMI < 6.75 kg/m2(美国,40]), SMMI < 5.22 kg/m2(墨西哥,41])。值得注意的是,这些临界值是用低于年轻人平均值的两个标准差(SD)推导出来的,而不是ROC曲线。此外,有研究表明BMI、BFP与SMMI呈正相关[42].从ROC曲线推导出的SMMI较高的截止值可能是由于当前样本组的高BFP (BFP≥32%)。

值得注意的是,本研究中BUA的临界值与Johansen、Evans和Stone提出的临界值相似[18, 52.85 dB/MHz vs . 54.0 dB/MHz。约翰森,埃文斯,斯通[18]发现BUA低于54 dB/MHz阈值的受试者显示有较低的股骨颈骨密度。然而,该研究使用了低于年轻成年人平均值2.5 SD作为推导截止值的方法。与老年人相比,年轻人的骨密度往往更高,这可能提高了临界值。高骨密度一直被认为与肥胖有关。因此,截止值的相似性可能是由于研究中使用的参考组(BMD青壮年~ BMD肥胖人群)。

8.4.2.最低五分位数(第20位)

将数据分成五分位是为给定总体创建截止点的另一种方法。五分位是代表给定总体的20%的数据集的统计值。第一个五分位数表示数据的最低五分位数,最后一个五分位数表示数据的最后或最后五分位数。这是显示数据分布的好方法。例如,为了确定社会上财富的分配,政府委托进行的一项社会经济研究可能使用这种方法来量化一个家庭为了属于社会最低五分之一阶层所能拥有的最大金钱数额。这个最高数额可以作为一个家庭获得某种福利或政府特别补贴的先决条件,目的是帮助社会上较不幸的人。对于骨骼肌减少症,研究人员基于相同的概念使用了这种方法,并已被多个骨骼肌减少症工作组广泛接受[113243].使用五分位数是表示数据的一种方便方法。然而,当暴露不是正态分布时,这可能不是对数据进行分类的最佳方法。需要注意的是,在本研究中,SMMI和appSMMI均为非正态分布数据(尽管FFMI、HGS和BUA均为正态分布)。使用这种方法的另一个优点是不需要来自参考组的数据。因此,可以确定任何所需参数的截止值。Jang等人的研究[31]发现,韩国农村老年人最低五分位数的临界值为< 5.2 kg/m2在身高调整应用smmi中,与来自其他国家的报告相当。台湾一项使用相同方法的研究发现,appSMMI下降的临界值为< 5.5 kg/m2妇女专用[44].另一项韩国研究发现,appSMMI的临界值< 5.4 kg/m2, HGS < 9.1 kg,步态速度< 0.5 m/s [45].在目前的研究中,该方法得到的appSMMI的临界值< 5.4 kg/m2(表3.),与台湾和韩国的研究结果相当。然而,与前述韩国研究(HGS < 16 kg(当前研究,表)相比,当前研究中握力的临界值更高3.)与HGS < 9.1 kg [45])。韩国的研究比较了他们自己的临界值(使用最低五分位数)和美国国立卫生研究院基金会(FNIH)推荐的临界值,认为使用最低五分位数方法比使用FNIH的临界值显示出更好的死亡率预测值。然而,这种观点只是基于一项研究。

8.4.3.低于青少年参考组别平均值两个标准差

尽管有其局限性,但最常用的获得临界值的方法是在年轻参考人群的平均值以下2sd。EWGSOP等工作组特别推荐使用这种方法来定义肌少症。这一建议是基于这样一种理解,即身体组成可能受到种族和环境因素的影响,如饮食和体育活动。因此,参考人群应该来自相同的兴趣人群,并代表处于峰值状态的人,如年轻人(表2).在目前的研究中,使用该方法得到的截止值低于使用前面提到的方法(ROC曲线和最低五分位数),包括标准截止值(表3.).考虑到骨骼肌质量、肌肉强度和骨密度,本研究中定义为低于健康年轻成人2SD的临界值为:SMMI < 6.7 kg/m2, appSMMI < 4.7 kg/m2, HGS < 11.4 kg, BUA < 37.7 dB/MHz3.).这些临界值也远低于AWGS为亚洲人口和其他研究提出的临界值3.).特别是高度调整后的阑尾骨骼肌质量远低于其他亚洲和西方的研究,这些研究使用相同的方法得出了截断值,appSMMI≤5.40 kg/m2(awg) [11, appSMMI < 5.8 kg/m2(日本)(46, appSMMI < 5.07 kg/m2(韩国)47, appSMMI≤5.50 kg/m2(EWGSOP) [32, appSMMI≤5.67 kg/m2(IWGS) [43], appSMMI≤5.18 kg/m2(骨骼肌减少症、恶病质及消耗性疾病学会)[48].然而,有三项研究得出了类似的结果:appSMMI < 4.72 kg/m2(墨西哥)41, appSMMI < 4.82 kg/m2(中国)(36], appSMMI < 4.4 kg/m2(韩国)49].尽管这种方法很流行,但也并非没有局限性。维瑟(50]认为,当前对肌少症的定义是指肌肉质量缺乏的一种状态,并不意味着肌肉减少[50].各种研究表明,在生命的第三个十年之后,肌肉骨骼健康会逐渐丧失,在第五个十年之后,肌肉质量会继续减少1-2%,而在第六个十年之后,这一现象更加明显[51].因此,在使用年轻成年人作为参考群体时,建议谨慎,因为他们没有接触到老年人一生中经历的相同因素,除了由于衰老而导致的自然的肌肉损失。也许,使用健康的、生活质量高的社区老年人可以更准确地反映肌肉质量的不足,而不是与年轻人口进行比较。因此,关于肌少症病因的各种研究都在考虑风险因素之外的因素,如缺乏运动、饮食摄入、激素影响和细胞因子水平,将该疾病视为一种老年综合征[52].

8.5.诊断标准与相应截止值的比较

本节对上述统计建模方法和相应的截止值进行比较3.),同时强调了诊断标准缺乏一致性所导致的问题。我们的研究结果表明,高脂肪的个体可能需要其他的切点来定义低骨量和低肌肉量。研究发现,人体有自己的保守调节机制或机械调节器,可以感知机械应变并相应地适应。机械调节器的功能是一种自适应机制,以优化基于主流机械应变的骨量和结构。由于质量变化、失重(太空飞行)和超重力(离心模拟)引起的体重变化,可诱导适应性骨骼反应[53].因此,作为一种“适应”机制,高脂肪的身体会有更强的核心结构来支撑额外的重量(高骨密度和肌肉量)。因此,对正常体重的人来说被认为是“足够的”,对高脂肪的人来说可能并不足够,这就是为什么他们可能需要其他的切点。Lenzi等人[53也提出了定义肥胖者骨骼肌减少症的准确性问题。作者指出,在肥胖个体中,肌肉量的增加与体脂量的增加是肥胖个体维持增加的脂肪量的一种保护机制。换句话说,在脂肪量增加的同时增加肌肉量,是身体通过增加核心结构来维持额外的体重负荷来保护自己的一种方式。这也被沃尔夫骨形成定律和戴维斯软组织增长定律所描述[54].沃尔夫定律,由德国解剖学家和外科医生朱利叶斯·沃尔夫(1836-1902)在19世纪提出,指出健康的人或动物的骨骼会适应其所处的负荷[55].类似地,戴维斯定律(由美国整形外科医生亨利·加塞特·戴维斯提出)是沃尔夫定律的推论,描述了软组织如何根据机械受力的方式而增加[56].在骨组织的情况下,这种保护机制的理论是发生在一个点(机械力极限),直到肌肉质量,多余的身体脂肪和身体尺寸之间的不平衡,导致肌肉质量和多余的脂肪质量之间的不成比例的比例,造成体重超过骨骼和肌肉质量可以支持的情况。Lenzi等人[53]假设,尽管肥胖者的肌肉质量看起来不错,但它在总体重中所占的比例可能不足以预防功能障碍和残疾的发生[53].Norshafarina等人在2013年的研究[57],将其研究样本分为肌减少组和非肌减少组,发现60岁以上非肌减少的马来西亚女性的整体骨骼肌质量(SMMI)为8.24±3.74 kg/m256].这个值与当前研究中OS的临界值(8.2 kg/m)相似2、表3.).这一发现表明,定义肥胖个体骨骼肌减少的SMMI临界值与没有骨骼肌减少的女性的平均SMMI临界值相似,这表明不一致,需要为肥胖人群设置替代临界值。在本研究中,ROC曲线方法允许我们将肥胖人群作为参考人群,而不是将正常体重的人群混合到参考组中,从而获得专门针对肥胖人群的截止值。这就是为什么ROC曲线法被认为是目前研究中测试的3种统计建模方法中最合适的方法。在表中提出的三套新标准中5,准则1对筛检OSO的敏感度最高,故建议作为新的筛检试验准则。当敏感性和特异性之间存在权衡时,敏感性优先于特异性,以检测筛查试验标准[16].

就筛选工具而言,通常是根据研究人员的手段和目标来选择的。例如,t评分需要耗时的计算,这可能会阻碍其使用。因此,在QUS的情况下,BUA等指标的直接截止值可能是首选。此外,还应考虑其他效率标准,如筛选工具使用的快速性、简单性和易于管理性。这反映了这些工具在临床实践中的可行性。在目前的研究中,我们提出了适用于肥胖人群的临界值,使用便携和经济的筛查工具。然而,值得注意的是,由于该研究在外部有效性方面的局限性,这些截断值只是作为一种指示。虽然BIA和QUS方法是测量身体组成和骨密度的可靠技术,但它们绝不是适当的诊断工具。研究的下一步将是使用双能x射线吸收仪(DXA)验证截断量,并采用更大的样本量。尽管如此,目前的研究比较了各种诊断和统计建模方法,可能会弥补关于骨骼肌减少症的知识差距,有助于在流行病学研究和卫生服务中对该综合征进行更多的循证和较少的理论定义。

9.结论

为肥胖人群等高危人群创建特定的分界点,对于准确标识和识别低骨量和低肌肉量非常重要,从而可以进行适当的干预,降低他们晚年患晚期肌肉骨骼疾病的风险。诊断标准的统一对于促进国家间这种疾病的标准化和比较也很重要。缺乏一致性可能对公共卫生政策产生不利影响。例如,低估或高估一种特定疾病的患病率可能会增加向假阳性患者提供不必要治疗或剥夺假阴性患者治疗的风险。在目前的研究中,我们提出了适用于肥胖人群的临界值,使用便携和经济的筛查工具。骨肉瘤性肥胖(OSO)是一种普遍的肌肉骨骼综合征,增加了跌倒、骨折和住院的风险。初步研究结果表明,OSO可能是翻译研究的一个很好的目标,因为其相互关联的通路说明了脂肪、骨骼和肌肉组织之间的交叉交流。目前,抗阻力运动、高蛋白、维生素D、钙和肌酸摄入是减少骨质疏松和肌少症进展的唯一循证策略。由于对这种综合征的认识目前还处于初级阶段,因此还需要对OSO进行更多的研究。提高老年病学和老年医学保健专业人员的认识是重要的,必须纳入公共卫生政策。

9.1.局限性和优势

由于该研究在其外部效度方面的局限性,值得注意的是,这些截断值只是作为一种指示。虽然我们使用了统计推断技术,但可能存在偏见,这主要是由于参与者选择过程主要由自愿受试者组成。与随机抽样的人群相比,这些受试者可能更有健康意识,并愿意接受1小时的采访,包括骨密度、功能表现和身体成分评估。然而,我们的研究结果可能会弥补对OSO的认识差距,有助于规范OSO的诊断标准,并准确确定老年人OSO的程度。ROC曲线法可能是用于获得超重和/或肥胖人群OS研究的截止值的最佳方法。

数据可用性

本研究中的数据可在FigShare中公开获取https://doi.org/10.6084/m9.figshare.13786684.v1

利益冲突

作者声明本论文的发表不存在任何利益冲突。

致谢

作者希望感谢马来西亚诺丁汉大学生物科学学院的学生们在数据收集过程中的合作努力,感谢马来西亚更年期学会、神加jang恩典会、赞美福音会以及所有帮助数据收集的人。作者也要感谢参与这项研究的参与者,他们使这项研究成为可能。

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