髋部骨折患者的肌肉减少症与骨矿物质密度的关系

介绍

肌肉减少症是一种进行性且常见的骨骼肌疾病，会导致与年龄相关的肌肉力量和质量进行性丧失，并与跌倒、骨折、身体残疾和死亡等结果的可能性增加相关。 据估计，老年人肌肉减少症的总体患病率约为 10-40%。 骨质疏松症和肌肉减少症是老年常见病，具有相似的病因和危险因素。 这些疾病的同时发生增加了跌倒、骨折和死亡率的发生率。 虽然 EWGSOP2 和 AWGS 指南建议使用生物阻抗分析、双 X 射线吸收测定法 (DXA)、计算机断层扫描和磁共振成像等经过验证的技术来评估肌少症，但这些技术在某些临床情况下可能不可行。 国际物理与康复医学会 (ISPRM) 提出了一种不同的算法，通过使用超声波（美国）测量大腿前部肌肉厚度来诊断肌肉减少症。 这种方法很容易获得，不涉及辐射，并且成本较低。

该研究使用超声波大腿调整比（STAR）来研究髋部骨折患者的肌肉减少症和骨矿物质密度（BMD）之间的联系。 此外，该研究还探讨了社会人口因素、实验室结果、合并症和这些测量结果之间的关联。

2 材料与方法

2.1. 研究设计和人群

对土耳其卡斯塔莫努一家三级医院骨科诊所就诊的髋部骨折患者进行了一项观察性横断面研究。 该研究得到了当地机构审查委员会的批准（2024-KAEK-26-01，2024 年 2 月 7 日）。 所有参与者都获得了书面知情同意书。 从2023年5月到2023年11月，在住院的前24小时内连续招募受试者。 肌肉减少症是使用 ISarcoPRM 算法诊断的，该算法考虑了低握力和低 STAR 值。 纳入标准包括用手测力计检测到低肌肉力量以及计划进行髋部骨折手术的患者。 排除标准包括末期疾病、急性或慢性神经肌肉疾病以及创伤性或病理性髋部骨折。

2.2 握力

使用 Jamar 测力计（基线液压手测力计，纽约州欧文顿）测量握力，参与者用双手进行两次试验。 获得的最高值用于分析。 土耳其人的临界值女性<22公斤，男性<32公斤。

2.3.实验室数据

卡斯塔莫努研究和培训医院实验室服务是一家获得土耳其认证系统认证的医学实验室服务机构，可现场进行实验室分析。 收集总蛋白、白蛋白和 25-OH-维生素 D3 (25[OH]D) 水平。 总蛋白的正常范围是 6.6-8.3 g/dl，白蛋白的正常范围是 3.5-5.2 g/dl，对于 25[OH]D 水平：缺乏 (<20 ng/dl)、不足 (20-30 ng/dl) 或正常 (>30 ng/dl)。

2.4. 双能 X 射线吸收测定法 (DXA)

使用相同的 DXA（Stratos DR (DMS) Mauguio，法国）获得非骨折近端股骨颈 BMD (g/cm2) 和 T 分数。 世界卫生组织 (WHO) 根据患者的腰椎、股骨颈和/或总髋骨矿物质密度 (BMD) 对患者进行分类。 如果患者的 T 评分超过 -1 标准差 (SD)，则患者被归类为正常；如果 T 评分落在 -2.5 SD 和 -1 SD 之间，则被归类为骨质减少；如果等于或低于 - 2.5 SD，则被归类为骨质疏松。 由于只有少数受试者出现骨质疏松症，因此在我们的人群分类中添加了“严重”骨质减少（-2.5 SD<T 评分≤-2.0 SD）。

2.5. 肌肉超声（美国）测量

美国（Mylab 25Gold，Esaote，热那亚，意大利）的评估计划由相同的临床医生使用 B 模式下的 5-15 MHz 线性探头进行，该技术在之前的研究中报告过。 患者仰卧位，超声探头垂直放置，轻微施压，评估非骨折肢体的大腿前部肌肉厚度，位于髂前上棘和髌骨近端之间。 一旦确定了肌肉组织，就测量股骨皮质和最浅层肌肉筋膜之间的距离 (7)。 测量结果是由两位不同的临床医生在两个不同的场合进行的。 计算一组四次连续测量的平均值来评估 STAR 值。

2.6.肌肉减少症诊断

根据 ISarcoPRM 算法，使用低握力（女性 < 22 kg，男性 <32 kg）和低 STAR 值（女性 <1，男性 <1.4）诊断肌少症。 椅子站立测试也被推荐作为评估大腿前部肌肉功能的力量和性能测试，但不适合本研究的髋部骨折人群。 利用 STAR 值来确认诊断。 计算方法是用大腿前部肌肉厚度（mm）除以体重值（kg/m2）。 根据先前的研究，该研究使用已确定的超声大腿调整比率值，女性患者为 1.0，男性受试者为 1.4。

2.7.统计分析

使用 SPSS v22（SPSS Inc.，芝加哥，伊利诺伊州，美国）软件包进行统计分析。 定量数据通过平均值±标准差和中位数（最小值-最大值）进行总结，而定性数据则描述为频率和百分比。 进行 Shapiro-Wilk 检验来评估数据的正态分布，而 Levene 检验则检验方差的同质性。 使用两侧独立 t 检验来比较肌肉减少症患者和正常患者之间的观察平均值。 线性回归和皮尔逊系数用于研究关联性并检查参数变量之间的关系。 Spearman 的 rho 用于研究非参数变量之间的关联。