越南老年慢性肌肉骨骼疾病门诊患者中肌少症的相关因素:一项横断面研究

Factors Associated with Sarcopenia Among Vietnamese Elderly Outpatients with Chronic Musculoskeletal Disorders: A Cross-Sectional Study

作者信息Nguyen The Diep, Tien Van Nguyen, Nguyen Trong Duynh
PMID42452598
发布时间2026-07-01
DOI10.3390/jcm15135138

实验完整度

中

研究为横断面设计,有明确的参与者和抽样方法,使用AWGS 2019标准进行肌少症分类,并进行了多变量回归和CHAID分析,但未涉及功能验证或机制验证,且存在数据缺失。

主要模型

越南Thai Binh总医院肌肉骨骼门诊老年患者(≥60岁) KOA和慢性脊柱疼痛共病患者

重点核对

参与者的年龄、性别、教育程度、职业、体重指数、吸烟、饮酒、跌倒史、睡眠质量(PSQI评分)、合并症、疼痛严重程度和衰弱状态 AWGS 2019分类:低肌肉质量(ASMI<7.0 kg/m²男性,<5.7 kg/m²女性)、低握力(<28 kg男性,<18 kg女性)、低步速(<1.0 m/s) 多变量逻辑回归模型中的事件数(36)和回归系数数(8) 研究样本无法重建预期的原始数据(如连续年龄、ASMI、握力值)

摘要

背景/目标:肌少症可能加重患有膝骨关节炎(KOA)和慢性脊柱疼痛的老年人的活动限制和跌倒易感性。本项对先前报道或基本重叠队列的二次分析,估算了符合亚洲肌少症工作组(AWGS)2019标准的比例,并探讨了在选定的越南门诊患者样本中的额外调整后关联。方法:一项基于医院的二次横断面分析纳入了88名年龄≥60岁(平均年龄70.5±6.7岁;69名女性,78.4%)并存KOA和慢性脊柱疼痛的门诊患者,于2024年5月至10月在Thai Binh总医院通过便利抽样招募。源记录核实确认所有分析参与者均具有两种诊断。使用InBody 770、InGrip手握测力计和15英尺步行测试分别评估其肌肉质量、握力和步速。预设的主要分类采用AWGS 2019。在修订过程中考虑了AWGS 2025框架,但无法进行数值重新分类,因为保留的参与者级分析数据集包含推导出的AWGS 2019结果和回归及CHAID分析中使用的协变量,但不包含原始连续年龄、四肢骨骼肌质量指数、握力值,或足以独立重建AWGS 2019状态或应用AWGS 2025阈值的完整原始成分记录。多变量逻辑回归和CHAID被视为探索性分析。结果:在AWGS 2019标准下,36/88名参与者(40.9%)患有肌少症,其中15名(17.0%)患有严重肌少症。所有88名参与者均同时患有KOA和慢性脊柱疼痛;因此,诊断类别亚组比较不适用。在探索性调整分析中,年龄>70岁(调整后优势比[AOR]:9.00,95%置信区间[CI]:2.40–33.60)、跌倒史(AOR:6.33,95% CI:2.77–14.45)、低教育程度(AOR:2.86,95% CI:1.46–5.61)和较高的匹兹堡睡眠质量指数得分(AOR:1.16,95% CI:1.02–1.32)仍与肌少症相关。宽的置信区间和每个回归系数约4.5个事件表明存在大量不精确性。结论:这份二次报告提供了特定环境的描述性证据,而非独立复制、经过验证的预测工具或对原始AWGS成分测量的完全可审计重建。由于无法从保留的数据集和原始成分记录中重建AWGS 2025重新分类,AWGS 2019估计不应被视为与更新框架下产生的估计直接互换。观察到的关联和样本内亚组模式需要在更大、前瞻性可审计的研究中加以确认。

实验结论

提炼研究问题、关键发现与证据,快速把握文章的核心贡献。

研究问题
探索越南老年慢性肌肉骨骼疾病门诊患者中肌少症的患病率及其相关因素。
核心机制
文中未明确说明。
主要证据
基于88名参与者的横断面数据,通过AWGS 2019标准评估肌少症,并采用多变量逻辑回归分析关联因素。
研究意义
为当地肌少症患病率提供描述性证据,并识别可能用于未来病例发现研究的临床和社会特征,但未提出预测模型或临床决策工具。

研究路径

按研究推进顺序梳理实验设计、验证步骤与关键观察。

1

样本招募与数据收集

获取符合条件的老年门诊患者样本,并收集横断面数据。

从Thai Binh总医院肌肉骨骼部门招募了88名参与者,符合年龄≥60岁、KOA和慢性脊柱疼痛的诊断。通过结构化访谈和标准化临床评估收集数据。

2

肌少症评估

评估参与者的肌肉质量、握力和步速,以确定肌少症状态。

使用InBody 770生物电阻抗分析测量肌肉质量;使用InGrip手握测力计测量握力;使用15英尺步行测试测量步速。

3

因素关联分析

探索肌少症与人口统计学、临床和社会因素之间的关联。

进行双变量分析,然后进行多变量逻辑回归以估计调整后的优势比。拟合CHAID决策树以描述样本内模式。

研究方法

按研究目的归类文中使用的方法,便于定位所需技术。

产品清单

实验环节名称品牌货号
InBody 770InBody Co., Ltd.--
InGrip手握测力计InBody Co., Ltd.--
SPSS统计软件27.0IBM Corp.--

关键环节

汇总复现实验时建议重点确认的条件及原文阅读提示。

环节核对要点
参与者选择
年龄≥60岁;KOA(ACR标准)和慢性脊柱疼痛的诊断;排除标准;便利抽样
阅读提示:见2.2节,表1和图1
肌少症评估
InBody 770测量肌肉质量;InGrip测力计测量握力;15英尺步行测试测量步速;AWGS 2019阈值
阅读提示:见2.3节
变量测量
年龄分组(60-65、66-70、>70);教育(小学以下 vs 小学及以上);跌倒史(过去12个月);PSQI评分;疼痛严重程度(VAS 7-10 vs <7)
阅读提示:见2.3节和表3-6
统计建模
事件数(36)和回归系数数(8);CHAID树未经过验证;AOR和95%CI的解释
阅读提示:见2.6节和表6