• Lydia Lera Marqués

¿Por qué es importante la pesquisa de sarcopenia?

No es una consecuencia obligada del envejecimiento

Posible de prevenir, retardar su aparición e incluso revertirlo a través de intervenciones destinadas a mejorar la nutrición y actividad física (Fiatarone 1994; Albala 2011; Lauretani 2003)

No hay un consenso único sobre como diagnosticarla

Prevalencias descritas de sarcopenia

Edad Prevalencia de sarcopenia

60-70 años 5-13%

>80 años 11-50%

(Baumgartner et al. 1998; Cruz-Jentoftet al. 2010)

El diagnóstico de sarcopenia requiere la cuantificación de la masa muscular esquelética apendicular (MMA) para lo cual el método considerado como “Gold Standard” en los estudios clínicos, es la medición por DEXA.Todo lo anterior representa una dificultad en el sector público, considerando el costo y accesibilidad del DEXA

Función: dinamometría, capacidad de marcha, etcNo hay consenso único por lo que la prevalencia varía

mucho según método diagnóstico

Diagnóstico

Consenso europeo sobre definición y diagnóstico de sarcopenia

El Grupo de Trabajo sobre sarcopenia en AM (EWGSOP) desarrolló una definición clínica práctica y un criterio diagnóstico de consenso.

Disminución de la masa muscular

Disminución de la fuerza muscular

Disminución del rendimiento físico

(Cruz-Jentoft et al. 2010)

Velocidad de marcha

>0,8 m/s

Dinamometría (kg) Percentil 25 (P25)

Normal >P25

No sarcopenia

Baja ≤ P25

≤0,8 m/s

Indice de Masa muscular apendicular esquelética (kg/m2)

Baja

Sarcopenia

Normal

Algoritmo consenso europeo

Proyecto FONIS SA12I2337: “Elaboración de una metodología para la identificación de sarcopenia en adultos mayores chilenos usuarios de centros

de atención primaria de salud”

Objetivo General

Elaborar un indicador diagnóstico para la pesquisa de sarcopenia en Adultos Mayores usuarios de loscentros de atención primaria de salud.

• 1139 AM de 60 años y más, viviendo en la comunidad en el Gran Santiago, pertenecientes al sector público de salud y participantes de las cohortes SABE y ALEXANDROS (FONDECYT 1080589) evaluados entre 2008 y 2011

Población objetivo

• 440 AM autovalentes de los 1139 evaluados en el proyecto ALEXANDROS, con antropometría y funcionalidad completa y que aceptaron efectuarse un estudio de composición corporal por DEXA. La muestra es capaz de detectar una proporción esperada de sarcopenia de 50% o menor, con una amplitud de intervalo de confianza de 0.10, un nivel de confianza de 95% y un poder de 90% (Hulley et al, 2001).

Muestra

Etapa 1

Etapa 2

• AM de 60 años y más, inscritos en tres Centros de Atención Primaria de Salud de la comuna de Huechuraba (LaPincoya, Salvador Allende y El Barrero).

Población objetivo

• AM autovalentes (según criterio EFAM (Silva, 2003), en uso en CAPS).Criterio de inclusión

• Sospecha de demencia según test de screening validado en Chile (Quiroga, Albala et al, 2004).Criterio de exclusión

• 164 AM con características similares a los AM del proyecto ALEXANDROS. Muestra

Variables para la identificación de sarcopeniaMM medida por DEXA (“Gold Standard”). Para su cuantificacion se usa la MM apendicular (MMA). Para evitar distorsiones producidas por la talla se usa MMA/talla2 (índice de MMA)

Función:Mediciones antropométricas y fuerza muscular Pruebas de función de extremidades inferiores: velocidad de marcha de 3 metros, balance y sentadillas (Short Physical Performance Battery (SPPB) ) 0-12 puntos y Test Timed up &go (TUG) : 10.2 segundos

Covariables

Variables Sociodemográficasyde salud Variables nutricionales, MNA. Otras de Variables de Funcionalidad como AVD,

AIVD y AAVD SF 36-QoL

Análisis estadístico

Regresión lineal múltiple paso a paso. Métodos de concordancia (Kappa, Lin y Bland y Altman según tipo de variable). Sensibilidad, especificidad, valor predicativo positivo y valor predictivo negativo. Coeficiente de validez cruzada (cross-validitycoefficient), el coeficiente de reducción de la

validación cruzada (“Shrinkage”; Altman et al, 2000; Kleinbaum et al, 1988)

Curvas ROC (Steyerberg et al, 2001)

Los análisis estadísticos se realizarán con el STATA 12.0 (StataCorp. 2011. StataStatistical Software: Release 12. CollegeStation, TX: StataCorp LP.).

Paso 1

Desarrollo de una ecuación basada en variables antropométricas de fácil medición que estiman la MMA

Validación vs DEXA

Paso 2

Desarrollo del algoritmo diagnóstico

Método de análisis etapa 2

Validación transversal y ajuste del algoritmo desarrollado, usando la MM medida por DEXA, en una muestra de AM de la Comuna de Huechuraba

Resultados

Estadísticas descriptivas de las variables de la muestra etapa 1

Variables

(promedio±DE)

Hombres

n=218

Mujeres

n=398

Total

n=616

Edad (Años)

IC 95%

70,2±5,4

69,5-70,9

69,8±5,1

69,3-70,3

69,9±5,2

69,5-70,3

Talla (cm)

IC 95%

166,1±6,5

165,2-166,9

152,5±6,0**

151,9-153,1

157,3±9,0

156,6-158,0

Peso (Kg)

IC 95%

76,4±12,0

74,8-78,0

66,5±11,2**

65,4-67,6

70,0±12,4

69,0-71,0

BMI (Kg/m2)

IC 95%

27,7±3,8

27,2-28,2

28,6±4,3*

28,1-29,0

28,2±4,1

27,9-28,6

Altura de rodilla (cm)

IC 95%

52,1±2,5

51,7-52,4

47,5±2,4**

47,3-47,8

49,1±3,3

48,9-49,4

Circunferencia de brazo (cm)

IC 95%

30,5±3,2

30,1-30,9

30,3±3,3

30,0-30,7

30,4±3,3

30,1-30,7

Prueba t de Student paramuestrasindependientes: p>0.1; exceptocircunferencia de cintura: p>0.09

Ecuaciones de predicción Variables Muestra de

predicción n=308

Muestra de validación

n=308

Muestra Total n=616

Constante ± EE -7,625±2,48 -8,710±2,42 -7,646±1,71 Altura de rodilla ± EE 0,260±0,04 0,263±0,04 0,251±0,03 Peso ± EE 0,113±0,01 0,102±0,01 0,107±0,01 Circunferencia cadera ± EE -0,050±0,02 -0,018±0,02 -0,034±0,01 Circunferencia pantorrilla±EE 0,203±0,03 0,190±0,04 0,197±0,02 Dinamometría ± EE 0,059±0,01 0,035±0,01 0,047±0,01

Sexo (Hombre) ± EE 2,915±0,30 3,864±0,27 3,417±0,20 Edad ± EE -0,013±0,02 -0,024±0,02 -0,020±0,01

R2 0,8896 0,8913 0,8889

EEE 1,3553 1,3375 1,3458

Coeficiente de validez cruzada 0,9410 0,9409 Grado de encongimiento (Shrinkage)

0,004 0,006

Leyenda: EE: error estándar; R2: coeficiente de determinación; EEE: error estándar de estimación

Ecuación de predicción

MMA(kg)=0,107(peso)

+0,251(alt_rodilla)+0,197(circ_pantorrilla)+0,047(din)-0,034(circ_cadera)+3,4178(sexo=Hombre)-0,020(edad)-7,646

R2=0,89 ; EEE=1,346 kg

Note: Data must overlay dashed line for perfect concordanceF

itted

val

ues

asmfonis10 20 30

10

20

30

Concordancia (Lin, 1989)

MMA (DEXA)

MMA predicho o estimado

Nota: Los datos deben caer sobre la línea discontinua para que haya una concordancia perfecta

Masa muscular esquelética apendicular (MMA) por DEXA y su estimación por la ecuación de predicción

Prueba t de Student para muestras relacionadas por sexo: NS

1015

2025

30

60-69.9 70-79.9 >=80 60-69.9 70-79.9 >=80

Hombre Mujer

MMA DEXA MMA por modelo

Graphs by sexo

Masa muscular esquelética apendicular (MMA) por grupos de edad por DEXA y su estimación por la ecuación de predicción

Curvas ROC0.

000.

250.

500.

751.

00Se

nsiti

vity

0.00 0.25 0.50 0.75 1.001 - Specificity

Area under ROC curve = 0.8589

0.00

0.25

0.50

0.75

1.00

Sens

itivi

ty

0.00 0.25 0.50 0.75 1.001 - Specificity

Area under ROC curve = 0.8916

Hombres Mujeres

Hombres n= 148

Mujeres n= 292

Puntos de corte 7,45 kg/m2 5,88 kg/m2Sensibilidad

IC 95%82.5

67.2-92.775.7

64-85.2

EspecificidadIC 95%

80.671.8-87.5

86.481,2- 90,7

Puntos de corte propuestosCriterio y método de medición Estudio y grupo de

referenciaPuntos de corte por género

Masa muscular (DEXA) <p20 Estudio ALEXANDROS (n=655, edad 60-79 años) (Albala et al, 2011)

Hombres: 7,19 kg/m2

Mujeres:5,77 kg/m2

Masa muscular (ecuación de predicción)

Curva ROC: Estudio ALEXANDROS (n=655, edad 60-79 años) (Albala et al, 2011)

7,45kg/m2

Mujeres:5,88 kg/m2

Fuerza muscular (Dinamometría de mano)

<p25 Estudio SABE (n=1301) (Albala et al, 2000)

Hombres: < 27 kgMujeres:< 15 kg

Velocidad de marcha

>0,8 m/s

Dinamometría (kg) Percentil 25 (P25)

Normal >P25 >15 Kg mujeres >27 Kg hombres

No sarcopenia

Baja ≤ P25≤ 15 kg mujeres

≤ 27 kg hombres

≤0,8 m/s

Indice de Masa muscular apendicular esquelética (kg/m2)

Baja≤5, 88kg/m2 mujeres≤7,45 kg/m2 hombres

Sarcopenia

Normal >5, 88kg/m2 mujeres>7,45 kg/m2hombres

No sarcopenia

Algoritmo para pesquisar sarcopenia en CAPS

Ecuación de predicción

MMA(kg)=0,107(peso)

+0,251(alt_rodilla)+0,197(circ_pantorrilla)+0,047(din)-0,034(circ_cadera)+3,4178(sexo=Hombre)-0,020(edad)-7,646

R2=0,89 ; EEE=1,346 kg

Comparación MMA e IMMA por DEXA y por ecuación en muestra etapa 2, por sexo

Hombres Mujeres

DXA Ecuación DXA Ecuación

n=46 n=118

MMA 21.86±4.16 21.38±2.61 14.57±2.44 14.48±2.11

IC 95% 20.62-23.09 20.60-22.15 14.12-15.0 14.09-14.86

IMMA 8,02±1,14 7,93±0.78 6,48±0,89 6,44±0,76

IC 95% 7,69-8,37 7,70-8,17 6,32-6,64 6,30-6,57

t-student: p>0.16; promedio±DE; IC: intervalo de confianza

Validación de los puntos de corte del IMMA obtenidos por la ecuación vs los obtenidos por DXA

(hombres: 7,19 kg/m2; mujeres: 5,77 kg/m2)

Hombres n= 46

Mujeres n= 118

SensibilidadIC 95%

8044.4-97.5

76.956.4-91

EspecificidadIC 95%

91,777.5-98.2

89.180.9- 94.7

VPPP IC 95% 72.739-94

66.747.2-82.7

VPPNIC 95%

94.380.8-99.3

93.285.7-97.5

t-student: p>0.16

Sensibilidad, especificidad del algoritmo propuesto sarcopeniausando DXA vs la estimación por la

ecuación, en la muestra de la etapa 2SarcopeniaDXA vs ecuación

Hombres n=46

Mujeres n=118

Total n=164

SensibilidadIC 95%

8044.4-97,5

79.257.8-92.9

79.462,1-91,3

EspecificidadIC 95%

94,481,3-99,3

89,481,3- 94,8

90,884,4- 95.1

Área ROC IC 95%

0.87 0.74-1.0

0.84 0.75- 0.93

0.85 0.78- 0.92

VPPPIC 95%

8044.4-97.5

65.5 45.7-82.1

69.2 52.4-83

VPPNIC 95%

94.4 81.3-99.3

94.487.4-98.2

94.4 88.8-97.7

0

10

20

30

Hombres Mujeres Total

13.78 15.57 14.9912.76 13.87 13.51 Sarcopenia X ecuación

Sarcopenia X DXA

Prevalencia de sarcopenia obtenidausando la ecuación de predicción y por DEXA, porsexo

Variables 60-69n=398

70-79n=181

≥ 80n=25

Totaln=604

Con puntos de corte chilenos

10,6 17,1 32,1 13,5

Prevalencia de sarcopenia utilizando puntos de corte chilenos por edad

Conclusiones Se obtuvo una ecuación antropométrica para predecir

la masa muscular esquelética apendicular, mediante un modelo que utilizó DEXA como “Gold Standard”, en función de variables antropométricas, fáciles de obtener y de bajo costo, que nos permitirá calcular el índice de masa muscular para su utilización en la pesquisa de sarcopenia en CAPS.

Se obtuvieron puntos de corte para la masa magra apendicular para el DEXA y para la ecuación de predicción.

Conclusiones

Se validó en una muestra de 164 AM de la comuna de Huechuraba

El indicador propuesto para el diagnóstico de sarcopenia, es válido y seguro, de bajo costo, fácil de obtener, cuyos valores estimados muestran una alta concordancia con los valores obtenidos por el examen de densidad DEXA, el indicador puede ser utilizado en los Centros de Atención Primaria de Salud del país y en estudios poblacionales.

Equipo de investigación

Lydia Lera Marqués: Investigadora principalBárbara Ángel Badillo: Investigador alterno

Cecilia AlbalaBrevis: InvestigadorHugo Sánchez Reyes: InvestigadorAndrea Quiero Gelmi: Investigador

María José Hormazábal Gatica: CoordinadoraJeannette Lara Navarro: Secretaria

Guillermo Parra Pacheco: Personal de apoyoYaisyPicrinDuany: Colaborador

MUCHAS GRACIAS