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文章基本信息

  • 标题:Predicción de la masa muscular apendicular esquelética basado en mediciones antropométricas en Adultos Mayores Chilenos
  • 其他标题:Anthropometric model for the prediction of appendicular skeletal muscle mass in Chilean older adults
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  • 作者:Lera, Lydia ; Albala, Cecilia ; Ángel, Bárbara
  • 期刊名称:Nutrición Hospitalaria
  • 印刷版ISSN:0212-1611
  • 出版年度:2014
  • 卷号:29
  • 期号:3
  • 页码:611-617
  • DOI:10.3305/NH.2014.29.3.7062
  • 出版社:Aula Médica Ediciones
  • 摘要:Objetivos: Desarrollar un modelo antropométrico de predicción de masa muscular apendicular esquelética (MMAE), en adultos mayores chilenos. Métodos: La muestra estudiada corresponde a 616 adultos > 60 años (69,9 ± 5,2 años), 64,6% mujeres, autovalentes, viviendo en la comunidad en Santiago, Chile, participantes del estudio ALEXANDROS. Se efectuaron mediciones antropométricas, dinamometría de mano, pruebas de movilidad y densitometría ósea (DEXA). Mediante modelos de regresión lineal paso a paso se relacionó la MMAE obtenida por DEXA con variables antropométricas, edad y sexo. La muestra se dividió en forma aleatoria en dos submuestras, obteniéndose ecuaciones de predicción para ambas, que se validaron mutuamente por doble validación cruzada. La alta correlación entre los valores de MMAE observados y pronosticados en ambas submuestras y el bajo grado de contracción permitieron desarrollar la ecuación de predicción final con la muestra total. Resultados: El coeficiente de validez cruzada entre las ecuaciones de predicción obtenidas en las dos submuestras fue 0,941 y 0,9409 y el grado de contracción 0,004 y 0,006. La ecuación de predicción final, en la muestra total, fue: MMAE (kg) = 0,107(peso kg) + 0,251(altura rodilla cm) + 0,197(circunferencia pantorrilla cm) + 0,047(dinamometría kg) - 0,034(circunferencia cadera cm) + 3,417(sexo) - 0,020 (edad años) - 7,646 (R² = 0,89). La MMAE estimada y la medida por DEXA fueron similares (16,8±4,0 vs 16,9±3,7) y concordantes según los métodos de Bland y Altman (IC 95%: -2,6 -2,7) y Lin (coeficiente correlación concordancia = 0,94). Conclusiones: Se obtuvo una ecuación antropométrica para determinar la masa MMEA, de gran utilidad en la pesquisa de sarcopenia en adultos mayores.
  • 其他摘要:Objectives: To develop a predictive model of appendicular skeletal muscle mass (ASM) based on anthropometric measurements in elderly from Santiago, Chile. Methods: 616 community dwelling, non-disabled subjects > 60 years (mean 69.9 ± 5.2 years) living in Santiago, 64.6% female, participating in AlEXANDROS study. Anthropometric measurements, handgrip strength, mobility tests and DEXA were performed. Step by step linear regression models were used to associate ASM from DEXA with anthropometric variables, age and sex. The sample was divided at random into two to obtain prediction equations for both subsamples, which were mutually validated by double cross-validation. The high correlation between the values of observed and predicted MMAE in both sub-samples and the low degree of shrinkage allowed developing the final prediction equation with the total sample. Results: The cross-validity coefficient between prediction models from the subsamples (0.941 and 0.9409) and the shrinkage (0.004 and 0.006) were similar in both equations. The final prediction model obtained from the total sample was: ASM (kg) = 0.107(weight in kg) + 0.251 (knee height in cm) + 0.197 (Calf Circumference in cm) +0.047 (dynamometry in kg) - 0.034 (Hip Circumference in cm) + 3.417 (Man) - 0.020 (age years) - 7.646 (R² = 0.89). The mean ASM obtained by the prediction equation and the DEXA measurement were similar (16.8 ± 4.0 vs 16.9 ± 3.7) and highly concordant according Bland and Altman (95% CI: -2.6 -2.7) and Lin (concordance correlation coefficient = 0.94) methods. Conclusions: We obtained a low cost anthropometric equation to determine the appendicular skeletal muscle mass useful for the screening of sarcopenia in older adults.
  • 关键词:Adulto mayor;Sarcopenia;Mediciones antropométricas;Ecuaciones de predicción
  • 其他关键词:Older adults;Sarcopenia;Anthropometric measurements;Prediction equations
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