Rol de la ecografía muscular en el estudio de la fragilidad en pacientes ancianos con diabetes: un estudio piloto
Autores: Simó-Servat, Andreu; Guevara, Ernesto; Perea, Verónica; Alonso, Núria; Quirós, Carmen; Puig-Jové, Carlos; Barahona, María-José
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 4
Citaciones: Sin citaciones
Antecedentes: La sarcopenia y la diabetes contribuyen al desarrollo de la fragilidad. Por lo tanto, se deben implementar métodos accesibles, como las ecografías musculares (MUS), para detectar la sarcopenia en la práctica clínica. Métodos: Realizamos un estudio piloto transversal que incluyó a 47 pacientes con diabetes (edad media: 77.72 +/- 5.08 años, peso medio: 75.8 kg +/- 15.89 kg, e índice de masa corporal: 31.19 +/- 6.65 kg/m) categorizados como frágiles según la Escala FRAIL o la Escala de Fragilidad Clínica y confirmados por el Fenotipo de Fragilidad de Fried o el Índice de Fragilidad de 36 ítems de Rockwood. Utilizamos el cuestionario SARC-F para identificar la sarcopenia. La Batería de Rendimiento Físico Breve (SPPB) y las pruebas de Levantarse y Andar (TUG) se utilizaron para evaluar el rendimiento físico y el riesgo de caídas, respectivamente. Además, se midieron otras variables: masa libre de grasa (FFM) e Índice de Riesgo de Sarcopenia (SRI) con el análisis de bioimpedancia (BIA); grosor muscular del muslo (TMT) del cuádriceps con MUS; y fuerza de agarre de la mano con dinamometría. Resultados: Observamos correlaciones entre el SARC-F y FFM (R = -0.4; < 0.002) y fuerza de agarre (R = -0.5; < 0.0002), así como entre el TMT y FFM de la pierna derecha (R = 0.4; < 0.02) y el SRI (R = 0.6; < 0.0001). Pudimos predecir la sarcopenia utilizando un modelo de regresión logística con una curva ROC (AUC = 0.78) que incluía FFM, fuerza de agarre y TMT. El punto de corte óptimo para la máxima eficiencia fue de 1.58 cm para TMT (sensibilidad = 71.4% y especificidad = 51.5%). Sin embargo, no observamos diferencias en el TMT entre grupos de mayor/menor fragilidad según el SARC-F, SPPB y TUG (> 0.05). Conclusiones: Las MUS, que se correlacionaron con la BIA (R = 0.4; < 0.02), complementaron el diagnóstico, identificando la sarcopenia regional del cuádriceps en pacientes frágiles con diabetes y mejorando la curva ROC a AUC = 0.78. Además, se obtuvo un punto de corte de TMT para el diagnóstico de sarcopenia de 1.58 cm. Se justifican estudios más grandes para validar la técnica MUS como estrategia de detección.
Descripción
Antecedentes: La sarcopenia y la diabetes contribuyen al desarrollo de la fragilidad. Por lo tanto, se deben implementar métodos accesibles, como las ecografías musculares (MUS), para detectar la sarcopenia en la práctica clínica. Métodos: Realizamos un estudio piloto transversal que incluyó a 47 pacientes con diabetes (edad media: 77.72 +/- 5.08 años, peso medio: 75.8 kg +/- 15.89 kg, e índice de masa corporal: 31.19 +/- 6.65 kg/m) categorizados como frágiles según la Escala FRAIL o la Escala de Fragilidad Clínica y confirmados por el Fenotipo de Fragilidad de Fried o el Índice de Fragilidad de 36 ítems de Rockwood. Utilizamos el cuestionario SARC-F para identificar la sarcopenia. La Batería de Rendimiento Físico Breve (SPPB) y las pruebas de Levantarse y Andar (TUG) se utilizaron para evaluar el rendimiento físico y el riesgo de caídas, respectivamente. Además, se midieron otras variables: masa libre de grasa (FFM) e Índice de Riesgo de Sarcopenia (SRI) con el análisis de bioimpedancia (BIA); grosor muscular del muslo (TMT) del cuádriceps con MUS; y fuerza de agarre de la mano con dinamometría. Resultados: Observamos correlaciones entre el SARC-F y FFM (R = -0.4; < 0.002) y fuerza de agarre (R = -0.5; < 0.0002), así como entre el TMT y FFM de la pierna derecha (R = 0.4; < 0.02) y el SRI (R = 0.6; < 0.0001). Pudimos predecir la sarcopenia utilizando un modelo de regresión logística con una curva ROC (AUC = 0.78) que incluía FFM, fuerza de agarre y TMT. El punto de corte óptimo para la máxima eficiencia fue de 1.58 cm para TMT (sensibilidad = 71.4% y especificidad = 51.5%). Sin embargo, no observamos diferencias en el TMT entre grupos de mayor/menor fragilidad según el SARC-F, SPPB y TUG (> 0.05). Conclusiones: Las MUS, que se correlacionaron con la BIA (R = 0.4; < 0.02), complementaron el diagnóstico, identificando la sarcopenia regional del cuádriceps en pacientes frágiles con diabetes y mejorando la curva ROC a AUC = 0.78. Además, se obtuvo un punto de corte de TMT para el diagnóstico de sarcopenia de 1.58 cm. Se justifican estudios más grandes para validar la técnica MUS como estrategia de detección.