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)

Diagnóstico 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, etc No hay consenso único por lo que la prevalencia varía mucho según método 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)

Algoritmo consenso europeo 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

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.

Etapa 1 Población objetivo Muestra 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 2 Población objetivo Criterio de inclusión Criterio de exclusión 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 sarcopenia MM 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 Prueba t de Student paramuestrasindependientes: p>0.1; exceptocircunferencia de cintura: p>0.09

Ecuaciones de predicción 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

Concordancia (Lin, 1989) Nota: Los datos deben caer sobre la línea discontinua para que haya una concordancia perfecta MMA predicho o estimado MMA (DEXA)

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

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

Curvas ROC Hombres Mujeres Hombres n= 148 Mujeres n= 292   Hombres n= 148 Mujeres n= 292 Puntos de corte 7,45 kg/m2 5,88 kg/m2 Sensibilidad IC 95% 82.5 67.2-92.7 75.7 64-85.2 Especificidad 80.6 71.8-87.5 86.4 81,2- 90,7

Puntos de corte propuestos Criterio y método de medición Estudio y grupo de referencia Puntos 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 5,88 kg/m2 Fuerza muscular (Dinamometría de mano) <p25 Estudio SABE (n=1301) (Albala et al, 2000) < 27 kg < 15 kg

Algoritmo para pesquisar sarcopenia en CAPS 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

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 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 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 Sensibilidad IC 95% 80 44.4-97.5 76.9 56.4-91 Especificidad 91,7 77.5-98.2 89.1 80.9- 94.7 VPPP IC 95% 72.7 39-94 66.7 47.2-82.7 VPPN 94.3 80.8-99.3 93.2 85.7-97.5 t-student: p>0.16

Sensibilidad, especificidad del algoritmo propuesto sarcopeniausando DXA vs la estimación por la ecuación, en la muestra de la etapa 2 Sarcopenia DXA vs ecuación Hombres n=46 Mujeres n=118 Total n=164 Sensibilidad IC 95% 80 44.4-97,5 79.2 57.8-92.9 79.4 62,1-91,3 Especificidad 94,4 81,3-99,3 89,4 81,3- 94,8 90,8 84,4- 95.1 Área ROC 0.87 0.74-1.0 0.84 0.75- 0.93 0.85 0.78- 0.92 VPPP 44.4-97.5 65.5 45.7-82.1 69.2 52.4-83 VPPN 94.4 81.3-99.3 87.4-98.2 88.8-97.7

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

Prevalencia de sarcopenia utilizando puntos de corte chilenos por edad Variables 60-69 n=398 70-79 n=181 ≥ 80 n=25 Total n=604 Con puntos de corte chilenos 10,6 17,1 32,1 13,5

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 principal Bárbara Ángel Badillo: Investigador alterno Cecilia AlbalaBrevis: Investigador Hugo Sánchez Reyes: Investigador Andrea Quiero Gelmi: Investigador María José Hormazábal Gatica: Coordinadora Jeannette Lara Navarro: Secretaria Guillermo Parra Pacheco: Personal de apoyo YaisyPicrinDuany: Colaborador  

MUCHAS GRACIAS