Estimación y validación de puntos de corte de índice de masa muscular esquelética para la identificación de sarcopenia en adultos mayores chilenos / Validation of cut points of skeletal muscle mass index for identifying sarcopenia in chilean older people

Objetivos: Estimar y validar puntos de corte de índice de masa muscular esquelética (IMMAE) en adultos mayores chilenos, para el diagnóstico de sarcopenia Métodos: Estimación de puntos de corte para IMMAE determinados por DEXA y por ecuación antropométrica en un análisis secundario de datos transversales de 440 Adultos Mayores (AM) chilenos, y posterior validación transversal en una muestra de 164 AM. Se realizaron pruebas de rendimiento físico, auto-reporte de salud, antropometría y DEXA. Se definió la fuerza muscular disminuida por dinamometría de mano (AU)

Objectives: To estimate and validate cut-off points of skeletal muscle mass index (SMI) in Chilean population, for using in an algorithm for a diagnosis of sarcopenia developed by European Working Group on Sarcopenia in Older People (EWGSOP). Methods: Secondary analysis of Cross-sectional data in 440 Chilean older subjects to estimate cut-off points of SMI determined by DEXA and predicted by an anthropometric equation. Afterward a cross-sectional validation in a sample of 164 older people was performed. Anthropometric measures, self-reported health status, physical performance tests and DEXA were carried out. Decreased muscle strength was defined as handgrip strength (AU)

[Anthropometric model for the prediction of appendicular skeletal muscle mass in Chilean older adults]. / Predicción de la masa muscular apendicular esquelética basado en mediciones antropométricas en Adultos Mayores Chilenos.

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.

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.

[Validation of cut points of skeletal muscle mass index for identifying sarcopenia in Chilean older people]. / Estimación y validación de puntos de corte de índice de masa muscular esquelética para la identificación de sarcopenia en adultos mayores chilenos.

OBJECTIVES: To estimate and validate cut-off points of skeletal muscle mass index (SMI) in Chilean population, for using in an algorithm for a diagnosis of sarcopenia developed by European Working Group on Sarcopenia in Older People (EWGSOP). METHODS: Secondary analysis of Cross-sectional data in 440 Chilean older subjects to estimate cut-off points of SMI determined by DEXA and predicted by an anthropometric equation. Afterward a cross-sectional validation in a sample of 164 older people was performed. Anthropometric measures, self-reported health status, physical performance tests and DEXA were carried out. Decreased muscle strength was defined as handgrip strength <15 kg in women and <27 kg in male. Cut-off points of SMI were defined as values under 20th percentile for DEXA measures and estimated through ROC curves for the anthropometric model. Biological validity of the algorithm was tested by contrasting the diagnosis with physical performance tests and functionality. RESULTS: Cut-off points of SMI obtained by DEXA were 7.19 kg/m² in men and 5.77 kg/m² in women and 7.45 kg/ m² and 5.88 kg/m², respectively for the predicted by the model. Sensibility and specificity of estimations vs DEXA measures were 80% and 92% in men and 77% and 89% in women. CONCLUSIONS: We obtained cut-off points of SMI for DEXA and for a prediction equation for older adults Chilean, with good sensibility and specificity for the measurement by DEXA. It will allow to apply the EWGSOP algorithm to the early diagnosis of sarcopenia and to develop programs for prevention, delay or reversion this syndrome.

Objetivos: Estimar y validar puntos de corte de índice de masa muscular esquelética (IMMAE) en adultos mayores chilenos, para el diagnóstico de sarcopenia Métodos: Estimación de puntos de corte para IMMAE determinados por DEXA y por ecuación antropométrica en un análisis secundario de datos transversales de 440 Adultos Mayores (AM) chilenos, y posterior validación transversal en una muestra de 164 AM. Se realizaron pruebas de rendimiento físico, auto-reporte de salud, antropometría y DEXA. Se definió la fuerza muscular disminuida por dinamometría de mano.

Predicción de la masa muscular apendicular esquelética basado en mediciones antropométricas en Adultos Mayores Chilenos / Anthropometric model for the prediction of appendicular skeletal muscle mass in chilean older adults

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 (AU)

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 (AU)