·论 著·

2019亚洲肌少症诊断共识下肌少症相关危险因素评估

程 蕊1,王 晶1,张克英1,宋显东1,万 毅2,秦绪军3*

(1.中国人民解放军空军军医大学第一附属医院泌尿外科,陕西 西安 710032;2. 中国人民解放军空军军医大学卫勤训练基地,陕西 西安 710032;3. 中国人民解放军空军军医大学军队健康教育与管理教研室,陕西 西安 710032)

[摘要] 目的 探讨2019版亚洲肌少症诊断共识对肌少症早期诊断的影响,并筛查肌少症相关危险因素,以促进早期干预。方法 2019年6—9月,以方便抽样法选取西安市2所养老院202例老人为研究对象,采用新旧诊断共识对比分析肌少症患病率,不同年龄段、不同体重指数(body mass index,BMI)段与肌少症检出率相关性分析。基于2019版亚洲肌少症诊断共识从基本情况、基础疾病和营养膳食等角度综合分析肌少症相关危险因素,探讨其与肌少症患病及恶化的关系。结果 新旧诊断共识标准下,肌少症患病率分别为30.69%和22.28%。同时,基于新共识的80岁及以上老年人肌少症检出率显著高于旧共识(P=0.042)。非肌少症与肌少症前期Logistic多因素分析结果显示,肌力、静息6 m步速、运动障碍评分差异有统计学意义(P<0.01)。肌少症前期、肌少症(普通型)、严重肌少症年龄、身高、体重、肌含量、静息6 m步速、BMI、合并基础疾病(高血压/糖尿病/高血脂)的差异均有统计学意义(P<0.05)。结论 年龄与BMI是影响肌少症检出的因素。肌力、静息6 m步速为其独立诊断因素,运动障碍为其独立影响因素。80岁及以上和/或患有高血压、糖尿病、高血脂三种基础疾病的老年人,应重点关注是否合并肌少症的发生。

[关键词] 肌减少症;亚洲肌少症工作组;诊断共识 doi:10.3969/j.issn.1007-3205.2021.12.012

肌少症是一种与年龄相关的以肌质量丧失、肌力量不足和身体机能低下为特点的老年综合征,是老年人衰弱、跌倒、失能等高危行为和心脏衰竭、呼吸衰竭等致残致死性疾病的常见诱因,肌少症不仅导致老年人生活质量下降,还会增加老年人的死亡风险[1],故肌少症的早期诊断和干预对老年人身心健康至关重要。亚洲肌少症工作组于2014年提出了亚洲肌少症诊断共识(AWGS2014)[2],于2019年发布了最新修订的诊断共识(AWGS2019)[1]。AWGS2019在AWGS2014基础上新增了严重肌少症这一分类,本研究为明确老年人从有肌质量丧失、肌力量不足和身体机能下降发展为严重肌少症的危险因素,探讨AWGS2019条件下肌少症相关危险因素对肌少症恶化的影响,以期对肌少症患者早期干预提供依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料 本研究于2019年6—9月,采取方便抽样法,根据纳入标准与排除标准对2所养老院全体老人678例筛查,最终纳入202例,其中男性49例(24.26%),女性153例(75.74%),平均年龄(81.25±2.86)岁。

本研究获医院伦理委员会批准,所有符合纳入标准的老人均签署知情同意书。

1.2 纳入标准与排除标准 纳入标准:自愿参与本研究,年龄≥60岁。排除标准:无自理能力者;恶性肿瘤者;严重精神疾病者;有蛋白尿者;肝性脑病者;外周动脉缺血者;蛋白高敏体质者;依从性差者。

1.3 诊断路径 2019版诊断路径中增加了肌少症可能、严重肌少症新概念,且2019版男性骨骼肌力量界值从26 kg增加至28 kg,6 m步速界值从0.8 m/s增加至1.0 m/s,见图1。为了便于统计与对照,本研究中用肌少症前期是指骨骼肌质量下降,而骨骼肌力量下降和(或)躯体功能下降指标未达到肌少症诊断标准的老年人,即肌少症前期=可能肌少症-肌少症;肌少症=肌少症(普通型)+严重肌少症。

图1 AWGS2019肌少症诊断路径

Figure 1 The diagnostic pathway of sarcopenia in the Asian Working Group for Sarcopenia in 2019

1.4 一般资料调查 使用《个人情况和检查登记表》《老年人运动功能量表》[3](日本骨科协会GLFS-25)及《食物频数法问卷调查表》[4]采集一般资料。调查过程由经统一培训且使用规范指导语的工作人员协助老人完成。

1.5 肌少症诊断关键指标的检测与分析 采用液压式握力器检测握力,握力姿势采用美国手部疗法协会推荐标准[5]。使用Inbody720人体成分分析仪,采用生物电阻抗分析法测量体重指数(body mass index,BMI)、脂肪量、脂肪率、除脂体重及各部位肌含量(躯干、左上肢、右上肢、左下肢、右下肢)。通过秒表计时,计算老人静息状态下的6 m歩行速度。

1.6 确保诊断的准确性 上述检测均由统一培训的老年医学科高年资护士(工作满5年)完成,且每名护士固定检测项目。邀请两名老年医学科副高以上职称的专家,分别采用AWGS2019和AWGS2014对符合纳入标准的研究对象202例进行肌少症诊断;诊断过程独立进行,两名专家互不干涉,如果有不同意见,询问第三位高级职称专家,由其综合评定后确定诊断。

1.7 统计学方法 应用SPSS 25.0统计软件分析数据。计量资料比较采用独立样本t检验或单因素方差分析;计数资料比较采用Fisher精确概率法或χ2检验;采用Logistics回归分析肌少症发生的影响因素。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1 基于亚洲肌少症新旧诊断共识比较

2.1.1 基于新旧共识的肌少症患病率分析 基于AWGS2014,诊断肌少症45例(22.28%)。基于AWGS2019,诊断肌少症前期106例(52.48%),肌少症62例(30.69%),见表1;肌少症中严重肌少症42例,占比67.74%,肌少症(普通型)20例,占比32.26%。

表1 肌少症新旧诊断共识的患病率统计

Table 1 The prevalence of sarcopenia under new and old consensuses on sarcopenia diagnosis (例数,%)

不同标准非肌少症肌少症前期肌少症AWGS2014158(78.22)-45(22.28)AWGS201934(16.83)106(52.48)62(30.69)

80岁及以上老年人共139例。用AWGS2014检出肌少症33例,占比23.74%;用AWGS2019检出肌少症48例,占比34.53%,新旧诊断共识对其检出率差异有统计学意义(χ2=3.920,P=0.042)。

2.1.2 新旧诊断共识下,不同年龄段、不同BMI段与肌少症检出率的相关性分析 AWGS2014和AWGS2019下,不同年龄段与肌少症检出率的相关性分别是rs=0.377(P=0.049)、rs=0.601(P=0.001)。AWGS2014和AWGS2019对肌少症检出率与不同BMI段的相关性分别是rs=0.542(P=0.048)、rs=0.622(P=0.032)。

2.2 AWGS2019下肌少症危险因素分析 以肌少症分类(非肌少症=0,肌少症前期=1)为因变量,以年龄(<83岁=0;≥83岁=1)、身高(<160 cm=0;≥160 cm=1)、肌力(<21 kg=0;≥21 kg=1)、静息6 m步速(<1.2 m/s=0;≥1.2 m/s=1)、碳水化合物(<200 g=0;≥200 g=1)、运动障碍评分(<23=0;≥23=1)为自变量,自变量用中位数或均数为界进行二分类。

2.2.1 AWGS2019下非肌少症与肌少症危险因素单因素分析 基于AWGS2019,对非肌少症与肌少症前期进行单因素分析,结果显示年龄、身高、肌力、静息6 m步速、碳水化合物及运动障碍评分差异有统计学意义(P<0.05),见表2。

表2 非肌少症与肌少症前期危险因素单因素分析

Table 2 Univariate analysis of risk factors between non-sarcopenia and pre-sarcopenia

组别 例数年龄(M,QR,岁)身高(M,QR,cm)肌力(M,QR,kg)静息6 m步速(x-±s,m/s)碳水化合物(M,QR,g)运动障碍评分(M,QR,分)非肌少症组 3480(10)161.02(10.45)22.81(9.84)1.22±0.19202.33(95.88)7(20)肌少症前期组10683(8)155.00(11.63)15.78(7.91)0.78±0.27169.18(100.92)26(30)Z/t值1 332.5232 451.4893 009.30310.4832 216.352867.266P值<0.001<0.001<0.001<0.001<0.001<0.001

2.2.2 AWGS2019下非肌少症与肌少症Logistic多因素分析 将单因素有意义的指标纳入多因素回归分析模型,结果显示肌力、静息6 m步速、运动障碍评分差异有统计学意义(P<0.01),见表3。

表3 非肌少症与肌少症前期Logistic多因素分析

Table 3 Logistic multivariate analysis between non-sarcopenia and pre-sarcopenia

项目回归系数标准误Wald χ2值P值OR值95%CI肌力(kg)-1.2100.5764.4140.0360.2980.092~0.903静息6 m步速(m/s)-2.5130.6415.400<0.0010.0810.021~0.267运动障碍评分1.2970.5226.1820.0133.6591.333~10.490

2.2.3 AWGS2019下肌少症恶化的影响因素分析 对肌少症前期、肌少症(普通型)、严重肌少症与一般情况、基础疾病和营养运动的关系进行分析,结果如下:肌少症前期、肌少症(普通型)、严重肌少症年龄、身高、体重、肌含量、静息6 m步速、BMI、合并基础疾病(高血压/糖尿病/高血脂)的差异均有统计学意义(P<0.05)。三组间两两比较:肌少症前期与肌少症(普通型)之间,体重、肌含量、静息6 m步速、BMI、合并基础疾病(高血压/糖尿病/高血脂)的差异均有统计学意义(P<0.05);肌少症前期与严重肌少症之间,身高、体重、肌含量、静息6 m步速、BMI、合并高血压差异均有统计学意义(P<0.05);严重肌少症与肌少症(普通型)之间,静息6 m步速、合并基础疾病(高血压/糖尿病/高血脂)的差异均有统计学意义(P<0.05),见表4。

表4 肌少症前期、肌少症(普通型)和严重肌少症的相关因素分析

Table 4 Analysis of related factors forpre-sarcopenia,sarcopenia(common type) and severe sarcopenia

*P值<0.05与肌少症前期组比较 #P值<0.05与肌少症(普通型)组比较(秩和检验、F检验或χ2检验)

组别例数年龄(M,QR,岁)身高(M,QR,cm)体重(x-±s,g)肌含量(x-±s)静息6 m步速(x-±s,m/s)BMI(x-±s)肌少症前期组10683(8)155.00(11.50)62.61±8.426.70±0.810.75±0.2825.56±3.22肌少症(普通型)组2081(8)157.03(13.08)51.86±8.59*5.18±1.03*0.96±0.25*21.86±3.12*严重肌少症组4284(7)150.02(12.94)52.83±9.65*5.38±0.710.62±0.17*#23.19±4.29* H/F/χ2值6.5339.80626.04957.16312.07213.486 P值0.0380.007<0.001<0.001<0.001<0.001 组别例数高血压(例数,%)否是不知道糖尿病(例数,%)否是不知道高血脂(例数,%)否是不知道肌少症前期组10642(39.6)62(58.5)2(1.9)73(68.9)29(27.3)4(3.8)55(51.9)18(17.0)33(31.1)肌少症(普通型)组2010(50.0)10(50.0)*0(0.0)18(90.0)2(10.0)*0(0.0)18(90.0) 1(5.00)*1(5.0)严重肌少症组组4229(69.0)12(28.6)*#1(2.4)26(61.9)9(21.4)*#7(16.7)23(54.7) 6(14.3)*#13(31.0) H/F/χ2值11.25212.95110.250 P值0.0120.0240.031

3 讨 论

亚洲肌少症工作组于2019年发布了最新版的AWGS2019,该共识在AWGS2014基础上,参照欧洲老年肌少症工作组诊断标准[6],对诊断流程和标准界值进行了修订,并提出了“肌少症可能”的概念[7]。上述调整理论上可利于肌少症的早期诊断和干预,但具体实施过程中是否能够取得预期效果尚无研究报道。现以西安市未央区2所养老院的202例老年人为研究对象,对比分析了新旧诊断共识的差异,探讨了新共识下相关危险因素对肌少症患病的影响。首先,新标准的分类更多,增加了“肌少症可能”、“严重肌少症”的概念。诊断界值男性骨骼肌力量、静息6 m步速的增加,使旧共识确诊的45例肌少症患者全部包含于新共识确诊的62例患者之中,让以往达不到诊断标准的老年人更早被关注,尽早干预,防止进一步恶化,保证更多人的健康。

研究显示,肌少症患病率在80岁及以上老年人群中有显著升高的流行病学特征[8-9],此外有研究提示肌少症与多种代谢性疾病和器质性疾病密切相关[10],因此明确肌少症相关危险因素,加强肌少症干预对老年人身心健康和生活质量至关重要。本研究分析了两种诊断标准下不同年龄段、BMI段与肌少症检出率的关系,结果显示年龄和BMI是影响肌少症检出的因素,BMI与肌少症检出率存在正相关,且AWGS2019和BMI相关性更强,80岁及以上老年人肌少症检出率显著高于旧共识,提示新共识更适用于80岁及以上老年人的肌少症筛查。

研究表明,肌少症与高血压[11]、糖尿病[12-14]、高血脂、心血管疾病、心功能不全等的发生有关[12,15-16],甚至与某些疾病的预后有关,但关于肌少症不同分期与其相关危险因素之间的关系鲜有报道。本研究结果显示,基于AWGS2019下非肌少症与肌少症前期之间比较,肌力、静息6 m步速为其独立诊断因素,运动障碍为其独立影响因素。肌少症伴有基础疾病(高血压、糖尿病、高血脂)在肌少症前期、肌少症(普通型)、严重肌少症三者之间差异有统计学意义,伴有以上三种基础疾病的肌少症患者在肌少症前期与肌少症(普通型)之间差异有统计学意义,在肌少症(普通型)与严重肌少症之间只有高血压差异有统计学意义。相关文献显示,高血压、糖尿病、高血脂与年龄密切相关[13,15,17],本研究认为年龄是骨骼肌退行性改变的不可抗生理原因,而基础疾病的发生与年龄有关,故上述三种基础疾病与肌少症的发生有关。以上述肌少症相关危险因素分析结果为切入点,进行早期筛查和干预,将有望延缓肌少症进程,提高老年人生活质量。

综上所述,新共识诊断涵盖了更多的肌少症患者,80岁及以上和(或)患有高血压、糖尿病、高血脂三种基础疾病的老年人,应重点关注是否合并肌少症的发生。由于经费、新冠肺炎疫情和时间等原因,不允许采用大规模随机试验,本研究只使用方便抽样法选取了2所养老院作为研究,但2所养老院为西安市153家养老院中规模较大者,故在对西安市养老院人群总体情况的推断上仍有参考意义。

[参考文献]

[1] 姜珊,康琳,刘晓红.2019亚洲肌少症诊断及治疗共识解读[J].中华老年医学杂志,2020,39(4):373-374.

[2] Chen L,Liu L,Woo J,et al. Sarcopenia in Asia:Consensus report of the asian working group for sarcopenia[J]. J Am Med Dir Assoc,2014,15(2):95-101.

[3] Seichi A,Hoshino Y,Doi T,et al. Development of a screening tool for risk of locomotive syndrome in the elderly:the 25-question geriatric locomotive function scale[J]. J Orthop Sci,2012,17(2):163-172.

[4] 罗潇,白文清,高倩,等.食物频率法评价石河子大学医学生营养状况[J].农垦医学,2019,41(3):253-257.

[5] Desrosiers J,Bravo G,Hébert R,et al. Normative data for grip strength of elderly men and women[J]. Am J Occup Ther,1995,49(7):637-644.

[6] Han A,Bokshan SL,Marcaccio SE,et al. Diagnostic criteria and clinical outcomes in sarcopenia research:a literature review[J]. J Clin Med,2018,7(4):70.

[7] 于宝海,吴文娟.2018欧洲肌少症共识解读[J].河北医科大学学报,2019,40(4):373-379.

[8] 张艳,谈玉婷,黄夕夏,等.上海市社区老年人肌少症患病率及相关危险因素分析[J].老年医学与保健,2018,24(6):608-613.

[9] 刘陪沛,王惠,周明,等.3种诊断标准下北京社区老年男性的肌少症患病率比较[J].老年医学与保健,2020,26(4):524-527.

[10] Dao T,Green AE,Kim YA,et al. Sarcopenia and muscle aging:a brief overview[J]. Endocrinol Metab(Seoul),2020,35(4):716-732.

[11] 张可,王元肖,李倩,等.社区老年高血压患者少肌症现状及相关因素[J].中国医药导报,2020,17(18):68-71.

[12] 吴丽娟,郭太林,李小明,等.亚洲地区老年2型糖尿病患者肌少症患病率和影响因素的Meta分析[J].中国糖尿病杂志,2020,28(9):651-656.

[13] Mesinovic J,Zengin A,De Courten B,et al. Sarcopenia and type 2 diabetes mellitus:a bidirectional relationship[J]. Diabetes Metab Syndr Obes,2019,12:1057-1072.

[14] 陈谊,蔡文玮,王光辉,等.社区老年2型糖尿病患者发生肌少症的危险因素研究[J].中国临床保健杂志,2020,23(4):458-462.

[15] Bai T,Fang F,Li F,et al. Sarcopenia is associated with hypertension in older adults:a systematic review and meta-analysis[J]. BMC Geriatr,2020,20(1):279.

[16] Mastaviciute A,Kilaite J,Petroska D,et al. Associations between physical function,bone density,muscle mass and muscle morphology in older men with sarcopenia:a pilot study[J]. Medicina(Kaunas),2021,57(2):156.

[17] Vella CA,Nelson MC,Unkart JT,et al. Skeletal muscle area and density are associated with lipid and lipoprotein cholesterol levels:the multi-ethnic study of atherosclerosis[J]. J Clin Lipidol,2020,14(1):143-153.

Assessment of risk factors associated with sarcopenia under according to Asian Working Group for Sarcopenia 2019 Consensus

CHEN Rui1, WANG Jing1, ZHANG Ke-ying1, SONG Xian-dong1, WAN Yi2, QIN Xu-jun3*

(1.Department of Urology, the First Affiliated Hospital of Air Force Medical University of Chinese Peoples Liberation Army, Shaanxi Province, Xian 710032, China; 2.Department of Health Services, Health Logistics Training Base, Air Force Medical University of Chinese Peoples Liberation Army, Shaanxi Province, Xian 710032, China; 3.Department of Military Health Education and Management, Air Force Medical University of Chinese Peoples Liberation Army, Shaanxi Province, Xian 710032, China)

[Abstract] Objective To explore the impact of Asian Working Group for Sarcopenia(AWGS) 2019 Consensus diagnosis on the early diagnosis of sarcopenia, and to screen the risk factors related to sarcopenia, so as to promote early intervention. Methods From June to September 2019, the convenient sampling method was adopted to select 202 elderly persons from 2 nursing homes in Xi′an as the research subjects. The prevalence of sarcopenia was compared with the old and new consensus on diagnosis. Correlation of different age, body mass index(BMI) with detection rate of sarcopenia was analyzed. Based on AWGS 2019 consensus, the risk factors related to sarcopenia were comprehensively analyzed from the perspectives of basic condition, underlying diseases and nutritional diet, and their relationship with the development and progression of sarcopenia was discussed. Results The prevalence of sarcopenia under the new and old consensus on diagnostic criteria was 30.69% and 22.28% respectively. Meanwhile, the sarcopenia detection rate under the new consensus was significantly higher than that of the old consensus(P=0.042). The results of Logistic multivariate analysis showed that muscle strength, 6-meter walking speed under resting state and movement disorder score were statistically different between non-sarcosis and sarcosis(P<0.01). Among the groups of pre-sarcopenia, sarcopenia(common type) and severe sarcopenia, significant differences were detected in age, height, weight, muscle mass, 6-meter walking speed under resting state, BMI, and underlying diseases(i.e. hypertension, diabetes and hyperlipemia)(P<0.05). Conclusion Age and BMI was influencing factors for the detection of sarcopenia. Muscle strength and 6-meter walking speed under resting state are the independent diagnostic factors, and movement disorder is the independent influencing factor.The elderly persons(age≥80) and/or accompanying with hypertension, diabetes and hyperlipidemia are the high-risk population forsarcopenia.

[Key words] sarcopenia; Asian Working Group of Sarcopenia; diagnostic consensus

[中图分类号] R746.4

[文献标志码] A

[文章编号] 1007-3205(2021)12-1421-05

[收稿日期]2021-03-03

[基金课题]空军军医大学第一附属医院学科助推计划立项资助项目(XJZT18ML30)

[作者简介]程蕊(1983-),女,山西祁县人,中国人民解放军空军军医大学第一附属医院副主任护师,医学学士,从事肌少症研究。

*通信作者。E-mail:qinxujun@hotmail.com

(本文编辑:何祯)