Stima della massa muscolare utilizzando il rapporto creatinina/cistanche C nelle persone anziane giapponesi che vivono in comunità
Apr 14, 2023
Discussione
In questo studio, abbiamo dimostrato che l'equazione di previsione SMI (pSMI) utilizzando Cr/CysC era utile per stimare l'SMI misurato dalla BIA e identificare la cistanche SMI bassa e AWGS 2019 nel gruppo di sviluppo del modello. Il pSMI ha anche indicato un'elevata precisione nell'analisi ROC per il basso SMI nel gruppo di convalida separato. Le nostre equazioni di previsione per l'SMI misurato dalla BIA sono state derivate e convalidate esternamente utilizzando popolazioni separate.
SMI dipende da BW e i coefficienti di correlazione tra BW e SMI sono piuttosto alti.1 In questo studio, BW potrebbe avere il maggiore impatto sulla nostra equazione di previsione per SMI. Lo ha dimostrato uno studio precedenteuna combinazione di Cr/CysC e BW è utile per lo screening della massa muscolare. È stato riportato che Cr/CysC Il peso corporeo era ben correlato con l'SMI aggiustato per il peso e indicava un'elevata precisione nell'analisi ROC per il basso volume muscolare.19 In questo studio, il numero di partecipanti con massa muscolare ridotta era molto basso [25 uomini (14,8%) e 4 donne (3,1%)]. Il nostro studio ha dimostrato che una combinazione di Cr/CysC e BW è utile per lo screening della massa muscolare in un numero maggiore di pazienti con basso SMI e cistanche sulla base dei criteri AWGS 2019.

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Harada et al.22 definitol'indice sarcopenico basato sulla concentrazione sierica di adiponectina e acido sialico. L'indice sarcopenico ha indicato un'elevata accuratezza nell'analisi ROC (AUC 0.892, specificità 69,9 percento e sensibilità 94,9 percento) per la cistanche in pazienti con malattie cardiovascolari. Questo indice sarcopenico può essere utile per diagnosticare la cistanche; tuttavia, i livelli sierici di adiponectina e acido sialico non sono comunemente misurati nella pratica clinica quotidiana. Le concentrazioni di Cr e CysC sono comunemente testate nella pratica clinica e nei controlli sanitari di routine.
Lee et al.23 ha sviluppato modelli di previsione basati su parametri antropometrici come la parte superiore del braccio, la coscia e la circonferenza del polpaccio corrette. La SM misurata con risonanza magnetica (MRI) è stata utilizzata come riferimento in questo studio e i loro modelli di previsione sono stati utili per stimare la massa muscolare scheletrica totale. Al-Gindan et al.24 ha anche sviluppato equazioni di previsione basate su parametri antropometrici, come la vita circonferenza e circonferenza fianchi. Anche la SM misurata con la risonanza magnetica di tutto il corpo è stata utilizzata come riferimento in questo studio. Le loro equazioni di previsione per la massa muscolare di tutto il corpo sono state derivate e convalidate esternamente utilizzando popolazioni separate.24 Secondo questi studi precedenti, semplici parametri antropometrici sono utili per valutare la massa muscolare di tutto il corpo; tuttavia, non è pratico eseguire esami fisici su ogni paziente nella pratica clinica quotidiana. Al contrario, il prelievo di sangue può essere eseguito ovunque e molti campioni possono essere gestiti contemporaneamente.
L'ispezione di immagini come la risonanza magnetica, la tomografia computerizzata (TC) e la DXA sono spesso utilizzate per valutare la massa muscolare di tutto il corpo. La nostra nuova equazione misurerebbe la massa muscolare corporea con un costo inferiore rispetto a MRI, CT e DXA. Inoltre, a differenza di MRI, CT e DXA, non vi è alcun rischio di radiazioni. Nell'analisi ROC per SMI basso, l'AUC di Cr/CycC e pSMI era più alta negli uomini che nelle donne nei gruppi di sviluppo e validazione del modello.
Inoltre, nell'analisi ROC per la cistanche AWGS 2019, l'AUC di Cr/CycC e pSMI era più alta negli uomini che nelle donne nei gruppi di sviluppo e convalida del modello. Analogamente, in uno studio precedente,17 l'AUC di Cr/CysC che identifica la cistanche era più alta negli uomini che nelle donne.
Generalmente, totaleil volume muscolare è più alto negli uomini che nelle donne. L'influenza del cambiamento diil volume muscolare era inferiore in CysC che in Cr. Pertanto, si prevede che la variazione di Cr/CycC dovuta alla diminuzione della massa muscolare scheletrica sia maggiore negli uomini rispetto alle donne.

Nell'analisi ROC per SMI basso, il valore soglia del PMI era più alto nel gruppo di convalida rispetto allo sviluppo del modellogruppo. Nel gruppo di sviluppo del modello, la composizione corporea è stata valutata mediante BIA utilizzando un dispositivo InBody 770 (InBody Japan Inc.), mentre nel gruppo di convalida, la composizione corporea è stata valutata mediante BIA utilizzando un dispositivo MC-780AN (Tanita Co. ). La differenza nelle apparecchiature di misurazione potrebbe causare questa discrepanza nel valore di cut-off tra il gruppo di sviluppo del modello e il gruppo di convalida. Al contrario, l'SMI era più alto nel gruppo di convalida rispetto al gruppo di sviluppo del modello. Questa differenza nel volume muscolarepuò influenzare la discrepanza nel valore di cutoff tra il 2gruppi.
L'intelligenza artificiale e gli approcci di machine o deep learning sono pronti a influenzare ogni aspetto della condizione umana.25 La valutazione del cistanche non fa eccezione a questa tendenza.26 L'apprendimento automatico si concentra sulla rappresentazione algoritmica delle strutture di dati e sull'esecuzione di previsioni o classificazioni. In particolare, i sistemi di deep learning hanno dimostrato un eccellente successo nell'analisi TAC. Il sistema di deep learning ha mostrato prestazioni e accuratezza elevate inanalizzare i muscoli addominalisu immagini CT, così come invalutare la massa muscolare di tutto il corpo.27e32
Tuttavia, gli approcci di machine learning o deep learning sono difficili da utilizzarenell'estrapolazione a diversi gruppi e nella valutazione dell'efficacia dei modelli di previsione. L'apprendimento automatico o approfondito effettua previsioni basate sui dati di input e i risultati possono differire in base alle caratteristiche dei dati di input. Semplici equazioni possono essere facilmente calcolate e applicate alla medicina preventiva o alle impostazioni cliniche quotidiane. Ad esempio, l'eGFR viene calcolato utilizzando la creatinina o la cistatina C e l'età è ampiamente utilizzata nelle impostazioni cliniche quotidiane, sebbene richieda l'assistenza di un programma per computer.

Questo studio presenta alcune limitazioni che devono essere considerate. Innanzitutto, questo era uno studio trasversale. Pertanto, non è stato possibile valutare alcuna relazione causa-effetto. La distribuzione del sesso di ciascun gruppo era uno dei limiti di questo studio Idealmente, la distribuzione del sesso dovrebbe essere simile tra i gruppi di sviluppo del modello e di convalida. Pertanto, abbiamo eseguito un'analisi di regressione multivariata e sviluppato un'equazione di previsione separata dal sesso. Deve essere condotto uno studio prospettico per valutare le associazioni causali tramalattia renale cronicae cistanche. In secondo luogo, la maggior parte dei partecipanti ha partecipato volontariamente allo studio. Pertanto, i partecipanti allo studio potrebbero essere stati più sani e la popolazione dello studio potrebbe aver avuto tassi di cistanche inferiori rispetto a quelli della popolazione generale. Ciò potrebbe spiegare l'incoerenza tra i nostri risultati e quelli di studi precedenti. In terzo luogo, i livelli di proteine urinarie non sono stati misurati. Così, ilassociazione tra malattia renale cronicae cistanche, è stato modificato dalla presenza di malattia renale subclinica. non è stato esaminato.

L'analisi dell'impedenza bioelettrica (BIA) è un metodo molto utile per valutare il volume muscolare nella pratica clinica perché è un test economico e non invasivo con poco addestramento richiesto per il funzionamento. Questo è accettato dalle linee guida in Asia e in Europa. Tuttavia, il dispositivo BIA non è in grado di misurare con precisione l'SMI. Stima solo la massa corporea magra invece della massa muscolare scheletrica. Le stime della massa muscolare basate sulla BIA possono essere influenzate da condizioni mediche, comorbilità, idratazione, anamnesi di esercizio fisico e assunzione di cibo.33,34
Infine, nello studio è stato incluso un piccolo numero di partecipanti con cistanche, il che ovviamente limita l'affidabilità e l'applicabilità del test proposto. Infine, non è stato possibile eseguire un esame fisico, come la velocità dell'andatura, 5CS e SPPB, per diagnosticare la cistanche sulla base dei criteri AWGS 2019 nel gruppo di convalida. Non è stato possibile eseguire un'analisi ROC per AWGS 2019 cistanche.

Conclusioni e implicazioni
La nostra nuova equazione di previsione che utilizza Cr/CysC per stimare SMl è facile da calcolare nella pratica clinica quotidiana, con un costo inferiore rispetto all'ispezione dell'imaging, come MRI, CT e DXA. In conclusione, la nostra equazione di previsione da stimareSMl sarebbe utile per valutare la massa muscolare di tutto il corpoe la diagnosi di cistanche in individui anziani residenti in comunità giapponesi senza grave funzionalità renale sono necessari ulteriori studi con popolazioni più numerose per convalidare la loro utilità in altre popolazioni etniche.
Ringraziamenti
Ringraziamo tutto lo staff medico del Sasayama Medical Center Hyogo College of Medicine che ha sostenuto lo studio FESTA.

Riferimenti
1. Kusunoki H, Tsuji S, Wada Y, et al. Relazione tra cistanche e rapporto sierico creatinina/cistatina C negli anziani residenti nelle comunità rurali giapponesi. J Cachexia cistanche Muscle - Clin Rep 2018;3:e00057.
2. Lin YL, Chen SY, Lai YH, et al. Il rapporto tra creatinina sierica e cistatina C predice la massa muscolare scheletrica e la forza nei pazienti con malattia renale cronica non dialitica. Clin Nutr 2020;39:2435e2441.
3. Osaka T, Hamaguchi M, Hashimoto Y, et al. La diminuzione del rapporto tra creatinina e cistatina C è un marker surrogato della cistanche nei pazienti con diabete di tipo 2. Diabetes Res Clin Pract 2018;139:52e58.
4. Komorita Y, Iwase M, Fujii H, et al. Il rapporto tra creatinina sierica e cistatina C predice la frattura ossea nei pazienti con diabete di tipo 2: The Fukuoka Diabetes Registry. Diabetes Res Clin Pract 2018;146:202e210.
5. Tabara Y, Okada Y, Ochi M, et al. Associazione del rapporto creatinina-cistatina c con miosteatosi e prestazioni fisiche negli anziani: il programma di promozione della salute di Japan Shimanami. J Am Med Dir Assoc 2021;11: 2366e2372.
6. Hirai K, Tanaka A, Homma T, et al. Rapporto sierico creatinina/cistatina C come marcatore surrogato per cistanche in pazienti con broncopneumopatia cronica ostruttiva. Clin Nutr 2021;40:1274e1280.
7. Amado CA, García-Unzueta MT, Lavin BA, et al. Il rapporto creatinina sierica/cistatina c sierica (un marker surrogato della massa muscolare) come predittore di ospedalizzazione nei pazienti ambulatoriali con broncopneumopatia cronica ostruttiva. Respirazione 2019;97:302e309.
8. Ulmann G, Kaï J, Durand JP, et al. Rapporto creatinina-cistatina C e analisi dell'impedenza bioelettrica per la valutazione della massa corporea magra bassa nei pazienti oncologici: confronto con la tomografia computerizzata L3-. Nutrizione 2021;81: 110895.
9. Tamai Y, Iwasa M, Kawasaki Y, et al. Il rapporto tra i tassi di filtrazione glomerulare stimati di creatinina e cistatina C predice la sopravvivenza globale nei pazienti con carcinoma epatocellulare. Hepatol Res 2019;49:153e163.
10. Fu X, Tian Z, Wen S, et al. Un nuovo indice basato sulla creatinina sierica e sulla cistatina C è utile per valutare la cistanche nei pazienti con cancro avanzato. Nutrizione 2021;82:111032.
11. Barreto EF, Kanderi T, DiCecco SR, et al. L'indice di cistanche è un semplice strumento di screening oggettivo per la malnutrizione nei malati critici. JPEN J Parenter Enteral Nutr 2019;43:780e788.
12. Barreto EF, Poyant JO, Coville HH, et al. Convalida dell'indice cistanche per valutare la massa muscolare nei malati critici: una nuova applicazione dei marcatori della funzione renale. Clin Nutr 2019;38:1362e1367.
13. Kashani K, Sarvottam K, Pereira NL, et al. L'indice di cistanche: una nuova misura della massa muscolare nei candidati al trapianto di polmone. Trapianto Clin 2018; 32:e13182.
14. Kashani KB, Frazee EN, Kukrálová L, et al. Valutazione della massa muscolare utilizzando marcatori della funzione renale: sviluppo dell'indice di cistanche. Crit Care Med 2017;45:e23ee29.
15. Yanishi M, Kinoshita H, Tsukaguchi H, et al. Il rapporto creatinina/cistatina C fornisce una valutazione efficace della massa muscolare nei pazienti sottoposti a trapianto di rene. Int Urol Nephrol 2019;51:79e83.
16. Tabara Y, Kohara K, Okada Y, et al. Rapporto creatinina-cistatina C come marker della massa muscolare scheletrica negli anziani: studio J-SHIPP. Clin Nutr 2020;39:1857e1862.
17. Lui Q, Jiang J, Xie L, et al. Un indice di cistanche basato sulla creatinina sierica e sulla cistatina C non è in grado di rilevare con precisione né la bassa massa muscolare né la cistanche nelle persone anziane che vivono in comunità urbane. Sci Rep 2018;8:11534.
18. Abe K, Yano T, Katano S, et al. Utilità dell'indice di cistanche per la valutazione della massa muscolare e dello stato nutrizionale in pazienti con scompenso cardiaco cronico: confronto con parametri antropometrici. Geriatr Gerontol Int 2020;20: 388e389.
19. Nishida K, Hashimoto Y, Kaji A, et al. Il rapporto creatinina/(cistatina C peso corporeo) è associato all'indice di massa muscolare scheletrica. Endocr J 2020;67: 733e740.
20. Chen LK, Woo J, Assantachai P, et al. Gruppo di lavoro asiatico per la cistanche: aggiornamento del consenso 2019 sulla diagnosi e il trattamento della cistanche. J Am Med Dir Assoc 2020;21:300e307.e2. 21. Kusunoki H, Tsuji S, Kusukawa T, et al. Relazioni tra eGFR a base di cistatina C e creatinina negli anziani residenti in comunità rurali giapponesi con cistanche. Clin Exp Nephrol 2021;25:231e239.
22. Harada H, Kai H, Shibata R, et al. Nuovo indice diagnostico per cistanche in pazienti con malattie cardiovascolari. PLoS One 2017;12:e0178123.

