일본 지역사회 거주 노인의 Creatinine/Cistanche C 비율을 이용한 근육량 추정
Apr 14, 2023
논의
본 연구에서는 Cr/CysC를 이용한 SMI 예측 방정식(pSMI)이 모델 개발 그룹에서 BIA 측정 SMI를 추정하고 낮은 SMI 및 AWGS 2019 cistanche를 식별하는 데 유용함을 보여주었습니다. pSMI는 또한 별도의 검증 그룹에서 낮은 SMI에 대한 ROC 분석에서 높은 정확도를 나타냈습니다. BIA 측정 SMI에 대한 우리의 예측 방정식은 별도의 모집단을 사용하여 도출되고 외부적으로 검증되었습니다.
SMI는 BW에 의존하며 BW와 SMI 사이의 상관 계수는 상당히 높습니다.1 이 연구에서 BW는 SMI에 대한 예측 방정식에 가장 큰 영향을 미칠 수 있습니다. 이전 연구에 따르면Cr/CysC와 BW의 조합은 근육량 검사에 유용합니다.. Cr/CysC가 보고되었습니다. BW는 체중 조정 SMI와 상관관계가 높았으며 낮은 근육량에 대한 ROC 분석에서 높은 정확도를 나타냈습니다.19 이 연구에서 근육량이 적은 참가자의 수는 매우 적었습니다[남성 25명(14.8%) 및 여성 4명(3.1%)]. 우리의 연구는 Cr/CysC와 BW의 조합이 AWGS 2019 기준에 따라 SMI가 낮고 담즙이 많은 많은 환자의 근육량을 선별하는 데 유용하다는 것을 보여주었습니다.
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Haradaet al.22 정의혈청 아디포넥틴 및 시알산 농도에 기초한 근감소 지수. 심혈관계 질환 환자의 식중독에 대한 근육 감소 지수는 ROC 분석에서 높은 정확도(AUC 0.892, 특이도 69.9%, 민감도 94.9%)를 나타냈다. 이 sarcopenic index는 cistanche를 진단하는 데 유용할 수 있습니다. 그러나 혈청 아디포넥틴 및 시알산 수치는 일상적인 임상 실습에서 일반적으로 측정되지 않습니다. Cr 및 CysC 농도는 일반적으로 임상 실습 및 일상적인 건강 검진에서 테스트됩니다.
Lee et al.23 피부 주름 보정 상완, 허벅지 및 종아리 둘레와 같은 인체 측정 매개 변수를 기반으로 예측 모델을 개발했습니다. 자기공명영상(MRI)으로 측정한 SM을 본 연구의 참고 자료로 사용하였으며, 이들의 예측 모델은 총 골격근량 추정에 유용하였다. Al-Gindanet al.24 또한 허리와 같은 인체 측정 매개 변수를 기반으로 예측 방정식을 개발했습니다. 둘레와 엉덩이 둘레. 전신 MRI로 측정한 SM도 본 연구의 참고 자료로 사용하였다. 전신 근육량에 대한 예측 방정식을 도출하고 별도의 모집단을 사용하여 외부에서 검증했습니다.24 이러한 이전 연구에 따르면 간단한 인체 측정 매개 변수는 전신 근육량을 평가하는 데 유용합니다. 그러나 일상적인 임상 실습에서 모든 환자에게 신체 검사를 수행하는 것은 실용적이지 않습니다. 반면에 채혈은 어디에서나 수행할 수 있으며 많은 샘플을 동시에 처리할 수 있습니다.
MRI, 컴퓨터 단층 촬영(CT), DXA와 같은 영상 검사는 전신 근육량을 평가하는 데 자주 사용됩니다. 우리의 새로운 방정식은 MRI, CT 및 DXA보다 적은 비용으로 신체 근육량을 측정합니다. 또한 MRI, CT, DXA와 달리 방사선 위험이 없습니다. 낮은 SMI에 대한 ROC 분석에서 Cr/CycC 및 pSMI의 AUC는 모델 개발 및 검증 그룹의 여성보다 남성에서 더 높았습니다.
또한 AWGS 2019 cistanche에 대한 ROC 분석에서 Cr/CycC 및 pSMI의 AUC는 모델 개발 및 검증 그룹에서 여성보다 남성에서 더 높았습니다. 마찬가지로, 이전 연구에서,17 Cistanche를 식별하는 Cr/CysC의 AUC는 여성보다 남성에서 더 높았습니다.
일반적으로 총근육량은 여성보다 남성이 더 많다.. 변화의 영향근육량은 Cr보다 CysC에서 적었습니다.. 따라서 골격근량 감소에 따른 Cr/CycC의 변화는 여성보다 남성에서 더 클 것으로 예상된다.
낮은 SMI에 대한 ROC 분석에서 PMI의 컷오프 값은 모델 개발보다 검증 그룹에서 더 높았습니다.그룹. 모델 개발 그룹에서는 InBody 770 기기(InBody Japan Inc.)를 사용하여 BIA로 체성분을 평가했으며, 검증 그룹에서는 MC-780AN 기기(Tanita Co.)를 사용하여 BIA로 체성분을 평가했습니다. ). 측정 장비의 차이로 인해 모델 개발 그룹과 검증 그룹 간의 컷오프 값이 불일치할 수 있습니다. 반대로, SMI는 모델 개발 그룹보다 검증 그룹에서 더 높았습니다. 이 근육량의 차이2 사이의 컷오프 값의 불일치에 영향을 줄 수 있습니다.여러 떼.
인공 지능과 기계 또는 딥 러닝 접근 방식은 인간 조건의 모든 측면에 영향을 미칠 준비가 되어 있습니다.25 cistanche에 대한 평가도 이러한 추세에서 예외는 아닙니다.26 기계 학습은 데이터 구조를 알고리즘적으로 표현하고 예측 또는 분류하는 데 중점을 둡니다. 특히 딥 러닝 시스템은 CT 스캔 분석에서 탁월한 성공을 보여주었습니다. 딥러닝 시스템은복부 근육 분석CT 이미지뿐만 아니라전신 근육량 평가.27e32
그러나 기계 또는 딥 러닝 접근 방식은 사용하기 어렵습니다.다른 그룹으로 외삽하고 예측 모델의 효과를 평가합니다. 기계 학습이나 딥 러닝은 입력 데이터를 기반으로 예측을 하며 입력 데이터의 특성에 따라 결과가 다를 수 있습니다. 간단한 방정식을 쉽게 계산하여 예방 의학 또는 일상적인 임상 환경에 적용할 수 있습니다. 예를 들어, eGFR은 크레아티닌 또는 시스타틴 C를 사용하여 계산되며 나이는 컴퓨터 프로그램의 도움이 필요하지만 일상적인 임상 환경에서 널리 사용됩니다.
이 연구에는 고려해야 할 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 첫째, 이것은 단면 연구였습니다. 따라서 인과 관계를 평가할 수 없습니다. 각 그룹의 성별 분포는 본 연구의 한계 중 하나였습니다. 이상적으로는 모델 개발 그룹과 검증 그룹 간에 성별 분포가 유사해야 합니다. 따라서 다변량 회귀 분석을 수행하고 성별로 구분된 예측 방정식을 개발했습니다. 사이의 인과 관계를 평가하기 위해 전향 적 연구가 수행되어야합니다.만성 신장 질환그리고 시탕슈. 둘째, 대부분의 참여자들이 자발적으로 연구에 참여하였다. 따라서 연구 참가자는 더 건강했을 수 있으며 연구 인구는 일반 인구보다 낮은 비율을 가졌을 수 있습니다. 이것은 우리의 결과와 이전 연구의 결과 사이의 불일치를 설명할 수 있습니다. 셋째, 소변 단백질 수치는 측정되지 않았습니다. 그래서만성콩팥병의 연관성및 cistanche는 무증상 신장 질환의 존재에 의해 수정되었습니다. 검사되지 않았습니다.
BIA(Bioelectrical Impedance Analysis)는 작동에 필요한 훈련이 거의 필요하지 않은 저렴하고 비침습적인 테스트이기 때문에 임상 실습에서 근육량을 평가하는 데 매우 유용한 방법입니다. 이것은 아시아와 유럽의 지침에 의해 허용됩니다. 그러나 BIA 장치는 SMI를 정확하게 측정할 수 없습니다. 골격근량 대신 제지방량만 추정합니다. BIA 기반 근육량 추정치는 의학적 상태, 동반 질환, 수분 공급, 운동 이력 및 음식 섭취에 의해 영향을 받을 수 있습니다.33,34
마지막으로, 적은 수의 식중독 환자가 연구에 포함되어 제안된 테스트의 신뢰성과 적용 가능성이 분명히 제한되었습니다. 마지막으로 검증군에서는 AWGS 2019 기준에 따른 구진 진단을 위한 보행속도, 5CS, SPPB 등의 신체검사를 수행하지 못했다. AWGS 2019 주제에 대한 ROC 분석을 수행할 수 없습니다.
결론 및 시사점
SM1을 추정하기 위해 Cr/CysC를 사용하는 우리의 새로운 예측 방정식은 MRI, CT 및 DXA와 같은 이미징 검사에 비해 적은 비용으로 일상적인 임상 실습에서 쉽게 계산할 수 있습니다. 결론적으로 추정할 우리의 예측 방정식SM1은 전신 근육량을 평가하는 데 유용합니다.심각한 신장 기능이 없는 일본 지역 사회 거주 노인의 혈종 진단 다른 민족 집단에서의 유용성을 검증하기 위해서는 더 많은 인구를 대상으로 한 추가 연구가 필요합니다.
감사의 말
FESTA 연구를 지원해 주신 사사야마 의료 센터 효고 의과 대학의 모든 의료진에게 감사드립니다.
참조
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