Ways to optimize the assessment of lean body mass in hemodialysis patients

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The aim. To conduct a comparative analysis of the effectiveness of methods for assessing lean body mass in haemodialysis patients.

Patients and methods. A total of 317 patients receiving treatment with programmatic bicarbonate haemodialysis in 9 haemodialysis centers in 5 regions of the European part of the Russian Federation were examined for 8.2 ± 5.1 years, among them 171 women and 146 men, the average age was 57.1 ± 11.3 years. Dual-energy X-ray absorptiometry and bioimpedancemetry were used to assess lean body mass.

Results. The results of determining the total lean body mass obtained from the results of dual-energy X-ray absorptiometry and bioimpedancemetry were compared using the Bland-Altman method. The correlation coefficient between the indicators was r = 0.994, p < 0.0001, delta (M ± σ) was –0.48 ± 0.91 kg, CI 95% (–0.71)–(–0.26) kg.

Conclusion. Dual-energy X-ray absorptiometry has no significant advantages compared with bioimpedancemetry when evaluating lean body mass in haemodialysis patients.

About the authors

Juliia V. Lavrishcheva

Almazov National Medical Research Centre of the Ministry of Healthcare of the Russian Federation

Author for correspondence.
Email: lavrischeva@gmail.com

Nephrologist

Russian Federation, Saint Petersburg

Aleksandr A. Jakovenko

Pavlov First Saint Petersburg State Medical University

Email: leptin-rulit@mail.ru

Candidate of Medical Science, Associate Professor

Russian Federation, Saint Petersburg

References

  1. Kittiskulnam P, Chertow GM, Carrero JJ, et al. Sarcopenia and its individual criteria are associated, in part, with mortality among patients on hemodialysis. Kidney Int. 2017;92(1):238-247. https://doi.org/10.1016/j.kint.2017.01.024.
  2. Giglio J, Kamimura MA, Lamarca F, et al. Association of Sarcopenia with Nutritional Parameters, Quality of Life, Hospitalization, and Mortality Rates of Elderly Patients on Hemodialysis. J Ren Nutr. 2018;28(3):197-207. https://doi.org/10.1053/j.jrn.2017.12.003.
  3. Bataille S, Serveaux M, Carreno E, et al. The diagnosis of sarcopenia is mainly driven by muscle mass in hemodialysis patients. Clin Nutr. 2017;36(6):1654-1660. https://doi.org/10.1016/j.clnu.2016.10.016.
  4. Messina C, Maffi G, Vitale JA, et al. Diagnostic imaging of osteoporosis and sarcopenia: a narrative review. Quant Imaging Med Surg. 2018;8(1):86-99. https://doi.org/10.21037/qims.2018.01.01.
  5. Battaglia Y, Galeano D, Cojocaru E, et al. Muscle-wasting in end stage renal disease in dialysis treatment: a review. G Ital Nefrol. 2016;33(2).
  6. Cruz-Jentoft AJ, Baeyens JP, Bauer JM, et al. Sarcopenia: European consensus on definition and diagnosis: Report of the European Working Group on Sarcopenia in Older People. Age Ageing. 2010;39(4):412-423. https://doi.org/10.1093/ageing/afq034.
  7. Arias-Guillen M, Perez E, Herrera P, et al. Bioimpedance spectroscopy as a practical tool for the early detection and prevention of protein-energy wasting in hemodialysis patients. J Ren Nutr. 2018;28(5):324-332. https://doi.org/10.1053/j.jrn.2018.02.004.
  8. Guglielmi G, Ponti F, Agostini M, et al. The role of DXA in sarcopenia. Aging Clin Exp Res. 2016;28(6):1047-1060. https://doi.org/10.1007/s40520-016-0589-3.
  9. Popovic V, Zerahn B, Heaf JG. Comparison of dual energy X-ray absorptiometry and bioimpedance in assessing body composition and nutrition in peritoneal dialysis patients. J Ren Nutr. 2017;27(5):355-363. https://doi.org/10.1053/j.jrn.2017.03.003.
  10. Kittiskulnam P, Carrero JJ, Chertow GM, et al. Sarcopenia among patients receiving hemodialysis: weighing the evidence. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2017;8(1):57-68. https://doi.org/10.1002/jcsm.12130.
  11. Dehesa-Lopez E, Correa-Rotter R, Olvera-Castillo D, et al. Transcultural adaptation and validation of the Mexican version of the kidney disease questionnaire KDQOL-SF36 version 1.3. Qual Life Res. 2017;26(1):193-198. https://doi.org/10.1007/s11136-016-1365-8.
  12. Cao L, Morley JE. Sarcopenia is recognized as an independent condition by an international classification of disease, tenth revision, clinical modification (ICD-10-CM) Code. J Am Med Dir Assoc. 2016;17(8):675-677. https://doi.org/10.1016/j.jamda.2016.06.001.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download
2. Fig. 1. Comparative analysis of total muscle mass values measured using dual-energy X-ray absorptiometry and bioimpedansometry

Download (120KB)
Indexing metadata

Copyright (c) 2019 Lavrishcheva J.V., Jakovenko A.A.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».