ASSESSMENT OF THE RELATIONSHIP BETWEEN SUBCUTANEOUS FAT TISSUE AND RESULTS OF ELECTROMYONEUROGRAPHY


Cite item

Full Text

Abstract

In this cross-sectional study we assessed the associations between the amplitude and the velocity of the potential and the volume of subcutaneous fat tissue in order to answer the question on whether the results of electroneuromyography should be adjusted for the volume of subcutaneous fat tissue in analytical studies. The sample consisted of 570 individuals who were covered by the seriveces of the policlinic of the International Kazakh-Turkish University, Turkestan, Kazakhstan. Peripheral neuropathy was assessed using a modified Neuropathy Disability Score (NDSm). The volume of the subcutaneous fat tissue was calculated using the formula proposed by Bonora (1995). Associations between the volume of subcutaneous fat tissue and the indices of the electroneuromyography were assessed using multivariable linear regression analyses. Amplitude and velocity of the potential were separately used as dependent variables. Crude and adjusted regression coefficients were calculated with 95 % confidence intervals (CI). Analyses were performed separately for participants with and without other symptoms of peripheral neuropathy. The prevalence of peripheral neuropathy in the sample was 11.4 (95 % CI: 9.1; 14.3) %. We observed inverse and statistically significant associations between the volume of subcutaneous fat tissue and the amplitude of the potential in n. peroneus, n. tibialis and n. suralis among the individuals with and without other signs of peripheral neuropathy. However, we did not observe independent associations between the velocity of the electric wave and the volume of subcutaneous fat tissue. The results of our study demonstrate the need in additional adjustment for the volume of subcutaneous fat tissue in studies in studies with the use of electroneuromyography for example is studies on neuropathy among patients with Type II diabetes mellitus or metabolic syndrome to control for the confounding effect of the former.

About the authors

K M Madenbay

International Kazakh - Turkish University

Turkestan, Kazakhstan

Zh S Shalkarova

Kazakh Medical University of Continuing Education

Almaty, Kazakhstan

Zh N Shalkarova

International Kazakh - Turkish University

Turkestan, Kazakhstan

M B Zhunissova

International Kazakh - Turkish University

Turkestan, Kazakhstan

K Zh Sadykova

International Kazakh - Turkish University

Turkestan, Kazakhstan

G O Nuskabayeva

International Kazakh - Turkish University

Turkestan, Kazakhstan

A M Grjibovski

International Kazakh - Turkish University, Norwegian Institute of Public Health, Northern State Medical University

Email: Andrej.Grjibovski@gmail.com
доктор медицины, магистр международного общественного здравоохранения, ст. советник Национального института общественного здравоохранения, г. Осло, Норвегия; директор Архангельской международной школы общественного здоровья, г. Архангельск, Россия; профессор Международного казахско-турецкого университета им. Х.А. Ясави, г. Туркестан, Казахстан Turkestan, Kazakhstan, Oslo, Norway, Arkhangelsk, Russia

References

  1. Команцев В.Н. Методические основы клинической электронейромиографии. СПб., 2006. 350 с.
  2. Николаев С.Г. Практикум по клинической электронейромиографии. Иваново: ИГМА, 2003. 260 с.
  3. Asad A., Hameed M.A., Khan U.A., Ahmed N., Butt M.U. Reliability of the neurological scores for assessment of sensorimotor neuropathy in type 2 diabetics // J. Pak. Med. Assoc. 2010. Vol. 60 (3). P. 166-170.
  4. Andrew J.M. Boulton, Arthur I. Vinik, Jozeph C. Arezzo, Vera Bril, Eva L. Feldman, Roy Freeman, Rayaz A. Malik, Raelene E. Maser, Jay M. Sosenko, Dan Ziegler. Diabetic Neuropathies // Diabetes care. 2005. Vol. 28 (4). P. 956-962.
  5. Bittel D.C., Bittel A.J., Tuttle L.J., Hastings M.K., Commean P.K., Mueller M.J., Cade W.T., Sinacore D.R. Adipose tissue content, muscle performance and physical function in obese adults with type 2 diabetes mellitus and peripheral neuropathy // J. Diabetes Complications. 2014. Available at: http://dx.doi.org/10.1016/j.jdiacomp.2014.11.003 (accessed 13 November 2014).
  6. Bonora E. Relationship between regional fat distribution and insulin resistance // Int. J. Obes. 2000. Vol. 24 (2). P. S32-D35.
  7. Bruce S.G., Young T.K. Prevalence and risk factors for neuropathy in a Canadian First Nation community // Diabetes Care. 2008. Vol. 31 (9). P. 1837-1841.
  8. Goodpaster B.H., Carlson C.L., Visser M., Kelley D.E., Scherzinger A., Harris T.B., Stamm E., Newman A.B. Attenuation of skeletal muscle and strength in the elderly: the Health ABC Study // J. Appl. Physiol. 2001. Vol. 90 (60). P. 2157-2165.
  9. Goodpaster B.H., Thaete F.L., Simoneau J.A., Kelley D.E. Subcutaneous abdominal fat and thigh muscle composition predict insulin sensitivity independently of visceral fat // Diabetes. 1997. Vol. 46 (10). P. 1579-1585.
  10. Herman W.H., Pop-Busuil R., Braffett B.H., Martin C.L., Cleary P.A., Albers J.W., Feldman E.L. on behalf of and The DCCT/EDIC Research Group. Use of the Michigan Neuropathy Screening Instrument as a measure of distal symmetrical peripheral neuropathy in Type 1 diabetes: results from the Diabetes Control and Complications Trial/ Epidemiology of Diabetes Interventions and Complications // Diabet Med. 2012. Vol. 29 (7). P. 937-944.
  11. Hilton T.N., Tuttle L.J., Bohnert K.L., Mueller M.J., Sinacore D.R. Excessive adipose tissue infiltration in skeletal muscle in individuals with obesity, diabetes mellitus, and peripheral neuropathy: association with performance and function // Phys. Ther. 2008. Vol. 88. P. 1336-1344.
  12. Hoffman-Snyder C., Smith B.E., Ross M.A., Hernandez J., Bosch E.P. Value of the oral glucose tolerance test in the evaluation of chronic idiopathic axonal polyneuropathy // Arch. Neurol. 2006. Vol. 63. P. 1075-1079.
  13. International Diabetes Federation. Worldwide definition of the metabolic syndrome. Available at: http://www.idf.org/webdata/docs/lDF_Metasyndrome_definition.pdf. (accessed 24 August 2014).
  14. Lori J. Tuttle, David R. Sinacore, W. Todd Cade, Michael J. Mueller. Lower Physical Activity Is Associated With Higher Intermuscular Adipose Tissue in People With Type 2 Diabetes and Peripheral Neuropathy // Phys. Ther. 2011. Vol. 91 (6). P. 923-930.
  15. Tayama K., Inukai T., Shimomura Y. Preperitoneal fat deposition estimated by ultrasonography in patients with non-insulin-dependent diabetes mellitus // Diabetes Res. Clin, Pract. 1999. Vol. 43 (1). P. 49-58.
  16. Van Veen B.K., Schellens R.L., Stegeman D.F., Schoonhoven R., Gabreels-Festen A.A. Conduction velocity distributions compared to fiber size distributions in normal human sural nerve // Muscle & Nerve. 1995. Vol. 18 (10). P. 1121-1127.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2015 Human Ecology


 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».