コンピューター断層撮影データと高齢者の骨と筋肉の健康に関する日常的な測定値の比較 (SARCATAR)

加齢に伴う筋肉の消耗と骨量の減少は、高齢者の移動や自立に影響を与える重大な公衆衛生上の課題です。 筋力と筋肉量の低下であるサルコペニアは、特に認知症や認知障害のある人の転倒リスクを高めます。 これは合併症、独立性の低下、生活の質の低下につながります。 骨粗しょう症は転倒や自然発生による骨折のリスクを高めるため、早期の診断と予防が必要です。

たんぱく質の豊富な食事や筋力トレーニングなど、サルコペニアの効果的な治療法があるにもかかわらず、診断上の課題のため、この状態は依然として十分に認識されていません。 手の強度測定などの一般的な方法は、リウマチやパーキンソン病の人にとっては問題があり、不正確な結果が得られることがよくあります。 脚力や歩行速度の測定など、他の方法では調整やバランスが必要ですが、認知症や視覚障害のある人にとっては困難な場合があります。 多様な高齢化人口に合わせた診断ソリューションが必要です。

骨密度（BMD）が低いと骨粗鬆症や骨折リスクが高いことを示すため、骨密度（BMD）は高齢者の健康を評価するために非常に重要です。 従来、二重 X 線吸光光度計 (DEXA) によって測定されてきた BMD 評価は、運動障害、褥瘡、または認知症のある患者にとっては、長時間じっとしている必要があるため、困難な場合があります。

新しい AI ベースのアルゴリズムにより、日常的な CT スキャンから体の組織とパターンを自動的に評価できるようになり、人間の能力を超えた再現可能な結果が得られます。 AI は、腰椎 3 点 (L3) などの身体の特定の断面における筋肉量を定量化でき、これは全身の筋肉量と相関し、筋肉の健康状態を予測します。 大腿筋および大腰筋の CT 測定により、全身の骨格筋量を示すこともできます。 ヨーロッパのガイドラインでは、サルコペニアの早期診断における筋肉の定量化の必要性を強調しています。

AI で測定された筋肉量と機能的筋力評価を関連付けることは、サルコペニアの早期検出のための代替パラメーターを特定するのに役立ちます。 さらに、筋力の低下と相関する筋脂肪含有量の測定は、筋肉の健康状態を評価するために不可欠です。 サルコペニアの診断は依然として進化しており、老人病は複数の併存疾患のために適切な診断および治療戦略が必要な場合が多いため、革新的なアプローチが必要です。

骨粗鬆症診断の場合、AI は CT 画像から骨密度を表すハウンズフィールド単位 (HU) 値を決定し、DEXA の結果と相関させることができます。 これらの代替診断は現在のガイドラインに準拠し、最長 18 か月の適切な間隔で結果が得られる必要があります。

主要評価項目に基づいて、「筋肉が健康」な個人と「おそらくサルコペニア」の個人の有病率が記録されます。 さらに、骨粗鬆症のない個人、骨減少症のある個人、および骨粗鬆症が確認された個人の有病率が計算され、分析に含まれます。

二次評価項目では、機能的筋力測定値と遡及的な定量的 CT 結果を比較します。 この探索的分析では、AI アルゴリズムが機能と筋肉量を相関できるかどうかをテストします。 さらに、AI によって測定された筋肉の肥満 (筋脂肪症) は、筋肉の健康に関する新しい定量化可能な品質基準として機能する可能性があります。 多くの高齢者は、視覚障害、認知症、慢性痛、関節疾患、虚弱などの症状により、機能強度検査の要件を満たすことができないため、これは重要です。

骨粗鬆症の診断について、研究者らは、DEXA 測定による骨密度と、胸椎および腹椎の CT 由来の骨密度を相関させることを目指しています。 この探索的な代用測定方法は、既存の CT 画像から骨密度と健康状態についての洞察を提供する可能性があります。 CT ベースの診断は、DEXA スキャンのためにじっとしていられない人にとっての代替手段となる可能性があります。

デザイン：

この後ろ向き研究は単一のセンターで実施されます。 参加者は、CTおよびDEXAスキャンを受けた患者のデータベースを使用して特定されます。 サルコペニア治療群に含まれるには、参加者は入院後1か月以内にバーゼル大学病院の放射線科でCTスキャンを受けていなければならない。 骨粗鬆症の腕の場合、胸部および/または腹部の CT スキャンと DEXA スキャンが利用可能であり、相互に 18 か月以内に実施されなければなりません。

CT スキャンから得られた匿名化された DICOM データセットは、AI アルゴリズムによって分析されます。 データ分析には、Student の t 検定を使用した標準的な統計比較が含まれます。 アルゴリズムの値は参照標準と比較してテストされ、さまざまな病気についてその診断精度が評価されます。 このアルゴリズムは、104 の解剖学的構造、臓器、臓器グループでテストされています (Req-2022-00495)。

データの出所:

スイス最大の高齢者医療センターでは、研究者らは2017年7月1日から2022年12月31日までの期間に入院治療を受けていた65歳以上の高齢者患者を対象にしたいと考えている。 包括的な。

研究者らは、代替診断手順（探索的アプローチ）をテストすることで、より多くの人々、特に認知症、視覚障害、または術後の状態のために現在の診断手順に従うことができない人々にアプローチしたいと考えています。 これらの患者は特に転倒のリスクが大幅に高いため、これは非常に重要です。 この研究アプローチは、将来できるだけ多くの人々のための予防プログラムと個別化された治療法を検討するために、現実世界の課題に対処することを目的としています。

既存のデータを使用し、さらなる調査を省略することで、医療費の増加に伴う経済的側面も考慮されます。

科学的方法論と目標:

主要エンドポイントを評価するために CT によって決定できる量的変数の探索的分析:

• サルコペニア: CT で筋肉量と筋肉の脂肪率 (mm3 単位) および密度 (HU 単位) を評価します。
• 骨粗鬆症: CT で HU の骨密度/骨吸収を評価します。 筋肉の体積と密度の評価については、4000 人を超える患者の代表的なサンプルに対して実現可能性研究がすでに実施されており、筋肉の密度と体積の正規分布が示唆されています (21)。 この参照グループからの統計的偏差は、正規分布がない場合には t 検定またはウィルコクソン検定を使用して決定されます。 正規分布の検定は、コルモゴロフ・スミルノフ検定を使用して実行されます。 有意水準は α = 0.05 に設定されます。

骨粗鬆症の評価も同様に行われます。 HU の減衰と BMD の関係はすでに文献に記載されています (22) (18)。

代表的な結果を得るには、できるだけ多くの患者を含めることが不可欠です。どの健康関連の個人データに同意を与える必要がありますか? 一般的な同意フォーム「健康関連データおよびサンプルのさらなる使用に関する同意宣言」は、2020 年の初めに導入されました (テンプレートは PDF で添付)。 残念ながら、実際にはそれを実装するのは不合理であることが判明しました。 詳細については、広告第 34 条 a (9. 第 6 条に基づく例外的な認可の申請。 34HRA）。

研究者らはサンプルサイズを n=300 とみなしています。 参加者の同意が得られていないため、全員を対象に免除申請を行っております。

定量的、臨床データ:

両手の手筋力測定（上肢の筋力を評価するための老年期のルーチン評価）

• 歩行速度（下肢の可動性と筋力を評価するための老年期の日常的な評価。転倒の予測に重要）
• タイムアップ＆ゴー（下肢の筋力、協調性、バランス感覚を評価するための老年期のルーチン評価。転倒の予測に重要）
• 血清中のビタミンDレベル（高齢者では過小評価されているビタミンで、研究者らの緯度では多くの中間段階を経て皮膚が自然に日光にさらされ、腎機能が良好になることによって体自体によって生成され、骨と筋肉の健康に大きく寄与します。研究者らの場合）緯度（太陽光線の入射角）により、十分なビタミン D の生産は、屋外で十分な時間を過ごした 4 月から 10 月にのみ可能です。 しかし、年齢とともに、春から夏にかけてビタミンDを合成する能力も大幅に低下します。

イメージングによる定量的データ:

• 以前の骨密度の DEXA 測定値 (T スコア、Z スコア)
• 以前の CT スキャンで得られた筋肉量と筋肉内の脂肪含有量 (胸部、腹部、骨盤、脊椎と筋肉部分を表示)