Роль биоимпедансного статуса в диагностике пресаркопении у пациентов пожилого и старческого возраста с сахарным диабетом 2-го типа

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Обоснование. Определение скелетно-мышечной массы (СММ) с помощью биоимпедансного анализа состава тела (БИАСТ) – общепризнанный метод для диагностики саркопении. По мере накопления данных происходят альтернативные возможности для ее диагностики, в частности определение фазового угла (ФУ) и других параметров БИАСТ.

Цель. Определить показатели БИАСТ, по данным которых возможно прогнозирование пресаркопении у лиц пожилого и старческого возраста с сахарным диабетом 2-го типа (СД 2).

Материалы и методы. Проведено одномоментное одноцентровое кросс-секционное исследование пациентов старше 60 лет, госпитализированных в эндокринологическое отделение ГБУЗ «ГКБ им. В.М. Буянова» в связи с декомпенсацией СД 2. При госпитализации для выявления синдрома саркопении использовали опросник Sarcopenia Fast: пациенты, набравшие более 4 баллов, были включены в основной этап исследования для выявления саркопении согласно консенсусу Европейской рабочей группы по саркопении у пожилых людей. Статистическую обработку осуществляли с использованием пакета программ SPSS Statistics 23.

Результаты. У пациентов с пресаркопенией отмечались более высокие средние значения жировой массы (р = 0,037), тогда как уровни удельного основного обмена (р = 0,0001), активной клеточной массы – АКМ (р = 0,002), ФУ (р = 0,0001), СММ (р = 0,003) и доли СММ – дСММ (р = 0,002) были значительно ниже у пациентов с пресаркопенией, в отличие от людей без нее. Диагностическая значимость полученных факторов риска путем бинарной логистической регрессии оценена с помощью ROC-анализа. Площадь под ROC-кривой, соответствующей взаимосвязи объединенных параметров БИАСТ: ФУ, СММ, дСММ, АКМ, и вероятность исхода р составили 0,772 ± 0,04. Пороговое значение вероятности р в точке cut-off составляла 0,54. Значения р, равные или превышающие данное значение, соответствовали прогнозу наличия пресаркопении. Чувствительность и специфичность составили 78,2 и 66,7% соответственно с 95% доверительным интервалом 0,694–0,85.

Заключение. В проведенном исследовании выделены универсальные границы как для мужчин, так и для женщин показателей ФУ, СММ, дСММ, АКМ, вошедшие в прогностическую модель для диагностики пресаркопении у пациентов с СД 2. Наличие информации о пороговых значениях основных показателей биоимпедансного состава тела у пациентов с пресаркопенией и СД 2 существенно расширяет исследовательские и диагностические возможности в медицине старения. Интерпретация этих данных перспективна и в дальнейших исследованиях.

Об авторах

Руслан Николаевич Объедков

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова

Email: rn.obedkov98@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-8689-6623

ординатор каф. госпитальной терапии им. акад. Г.И. Сторожакова лечебного фак-та

Россия, Москва

Евгений Иванович Дедов

Российский национальный исследовательский медицинский университет им. Н.И. Пирогова; Городская клиническая больница им. В.М. Буянова

Email: rn.obedkov98@gmail.com
ORCID iD: 0000-0002-9118-3708

д-р мед. наук, проф. каф. госпитальной терапии им. акад. Г.И. Сторожакова лечебного фак-та; врач-ревматолог

Россия, Москва; Москва

Ирина Геннадьевна Пшенникова

Городская клиническая больница им. В.М. Буянова; Российский биотехнологический университет

Автор, ответственный за переписку.
Email: rn.obedkov98@gmail.com
ORCID iD: 0009-0005-0776-0955

врач-эндокринолог, зав. эндокринологическим отд-нием; ассистент кафедры эндокринологии Медицинского института непрерывного образования

Россия, Москва; Москва

Список литературы

  1. Gaba A, Kapus O, Cuberek R, et al. Comparison of multi- and single-frequency bioelectrical impedance analysis with dual-energy X-ray absorptiometry for assessment of body composition in post-menopausal women: Effects of body mass index and accelerometer-determined physical activity. J Hum Nutr Diet. 2015;28(4):390-400. doi: 10.1111/jhn.12257
  2. Kohli K, Corns R, Vinnakota K, et al. A bioimpedance analysis of head-and-neck cancer patients undergoing radiotherapy. Curr Oncol. 2018;25(3):e193-9. doi: 10.3747/co.25.3920
  3. Николаев Д.В., Щелыкалина С.П. Лекции по биоимпедансному анализу состава тела человека. М.: РИО ЦНИИОИЗ МЗ РФ, 2016 [Nikolaev DV, Shchelykalina SP. Lektsii po bioimpedansnomu analizu sostava tela cheloveka. Moscow: RIO TsNIIOIZ MZ RF, 2016 (in Russian)].
  4. Драпкина О.М., Максимова О.А., Шептулина А.Ф., Джиоева О.Н. Биоимпедансный анализ состава тела: что важно знать терапевту? Профилактическая медицина. 2022;25(10):91-6 [Drapkina OM, Maksimova OA, Sheptulina AF, Dzhioeva ON. Bioimpedance analysis of body composition: What should general practitioner know? Russian Journal of Preventive Medicine. 2022;25(10):91-6 (in Russian)]. doi: 10.17116/profmed20222510191
  5. Aleixo GFP, Shachar SS, Nyrop KA, et al. Bioelectrical impedance analysis for the assessment of sarcopenia in patients with cancer: A systematic review. Oncologist. 2020;25(2):170-82. doi: 10.1634/theoncologist.2019-0600
  6. Cruz-Jentoft AJ, Bahat G, Bauer J, et al. Sarcopenia: Revised European consensus on definition and diagnosis. Age Ageing. 2019;48(1):16-31. doi: 10.1093/ageing/afy169
  7. Chen LK, Liu LK, Woo J, et al. Sarcopenia in Asia: Consensus report of the Asian Working Group for Sarcopenia. J Am Med Dir Assoc. 2014;15:95-101
  8. Sergi G, De Rui M, Veronese N, et al. Assessing appendicular skeletal muscle mass with bioelectrical impedance analysis in free-living Caucasian older adults. Clin Nutr. 2015;34(4):667-73. doi: 10.1016/j.clnu.2014.07.010
  9. Курмаев Д.П., Булгакова С.В., Захарова Н.О. Биоимпедансный фазовый угол как маркер саркопении у женщин старческого возраста с полиморбидной патологией. Альманах клинической медицины. 2021;49(4):245-53 [Kurmayev DP, Bulgakova SV, Zakharova NO. Bioimpedance phase angle as a marker of sarcopenia in elderly women with multiple comorbidities. Almanac of Clinical Medicine. 2021;49(4):245-53 (in Russian)]. doi: 10.18786/2072-0505-2021-49-026
  10. Izzo A, Massimino E, Riccardi G, et al. A narrative review on sarcopenia in type 2 diabetes mellitus: Prevalence and associated factors. Nutrients. 2021;13(1):183. doi: 10.3390/nu13010183
  11. Алгоритмы специализированной медицинской помощи больным сахарным диабетом. Под ред. И.И. Дедова, М.В. Шестаковой, А.Ю. Майорова. 11-й вып. М.: ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр эндокринологии» Минздрава России, 2023 [Algoritmy spetsializirovannoi meditsinskoi pomoshchi bol'nym sakharnym diabetom. Pod red I.I. Dedova, M.V. Shestakovoi, A.Iu. Maiorova. 11-i vyp. Moscow: FGBU «Natsional'nyi meditsinskii issledovatel'skii tsentr endokrinologii» Minzdrava Rossii, 2023 (in Russian)]. doi: 10.14341/DM13042
  12. Wu H, Ding P, Wu J, et al. Phase angle derived from bioelectrical impedance analysis as a marker for predicting sarcopenia. Front Nutr. 2022;9:1060224. doi: 10.3389/fnut.2022.1060224
  13. Hirose S, Nakajima T, Nozawa N, et al. Phase angle as an indicator of sarcopenia, malnutrition, and cachexia in inpatients with cardiovascular diseases. J Clin Med. 2020;9(8):2554. doi: 10.3390/jcm9082554
  14. de Amorim GJ, Calado CKM, Souza de Oliveira BC, et al. Sarcopenia in non-dialysis chronic kidney disease patients: Prevalence and associated factors. Front Med (Lausanne). 2022;9:854410. doi: 10.3389/fmed.2022.854410
  15. Yamada M, Kimura Y, Ishiyama D, et al. Phase angle is a useful indicator for muscle function in older adults. J Nutr Health Aging. 2019;23(3):251-5. doi: 10.1007/s12603-018-1151-0
  16. Kołodziej M, Kozieł S, Ignasiak Z. The use of the bioelectrical impedance phase angle to assess the risk of sarcopenia in people aged 50 and above in Poland. Int J Environ Res Public Health. 2022;19(8):4687. doi: 10.3390/ijerph19084687
  17. Basile C, Della-Morte D, Cacciatore F, et al. Phase angle as bioelectrical marker to identify elderly patients at risk of sarcopenia. Exp Gerontol. 2014;58:43-6. doi: 10.1016/j.exger.2014.07.009

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Предикторы пресаркопении по данным БИАСТ.

Скачать (103KB)
Метаданные
3. Рис. 2. ROC-кривая диагностической способности логистической регрессионной модели прогноза пресаркопении по результатам БИАСТ.

Скачать (56KB)
Метаданные
4. Рис. 3. ROC-кривая соответствия пороговых границ чувствительности и специфичности ФУ (a), СММ (b), дСММ (c), АКМ (d) для диагностики пресаркопении.

Скачать (169KB)
Метаданные

© ООО "Консилиум Медикум", 2025

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.

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».