Screening of sarcopenia of haemodialysis patients


Cite item

Full Text

Abstract

The informativity of the screening method of sarcopenia «Strength, Assistance, Rise, Climb, Fall» in haemodialysis patients was evaluated. When diagnosing sarcopenia according to the recommendations of the European Working Group on Sarcopenia in Older People, the screening method studied showed a sarcopenia diagnosis accuracy index of 53%, that is, using this method eliminated rather than confirming the diagnosis of sarcopenia. Due to the low level of the sarcopenia diagnosis accuracy index for the screening method under investigation, at the second stage of the study, an attempt was made to develop a highly sensitive and specific screening method for sarcopenia in haemodialysis patients. In the course of the study, a screening method for «Screening of sarcopenia haemodialysis patients» sarcopenia was formed. This method includes two questions asked to the patient, anamnestic data (hemodialysis therapy experience), as well as two laboratory indicators (level of prealbumin and serum C-reactive protein), where each indicator has a score from 0 to 2. As a result of screening, the patient can score a maximum of 10 points. A total score of more than 5 indicates a high risk of sarcopenia in this patient. When diagnosing sarcopenia according to the recommendations of the European Working Group on Sarcopenia in Older People, the developed method demonstrated a sensitivity of 89% with a specificity of 73,5%, the overall accuracy index was 77%.

About the authors

Yu V Lavrishcheva

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
Санкт-Петербург

A N Belskykh

Военно-медицинская академия им. С.М. Кирова

Email: vmeda-nio@mil.ru
Санкт-Петербург

A A Yakovenko

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова

Санкт-Петербург

A Sh Rumyantsev

Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова

Санкт-Петербург

References

  1. Barbosa-Silva, T.G. Enhancing SARC-F: Improving Sarcopenia Screening in the Clinical Practice / T.G. Barbosa-Silva [et al.] // J. Am. Med. Dir. Assoc. - 2016. - № 17 (12). - Р. 1136-1141.
  2. Battaglia, Y. Muscle-wasting in end stage renal disease in dialysis treatment: a review. / Y. Battaglia [et al.] // G. Ital. Nefrol. - 2016. - № 33 (2). - Р. 11-14.
  3. Cruz-Jentoft, A.J. Sarcopenia: European consensus on definition and diagnosis: Report of the European Working Group on Sarcopenia in Older People / A.J. Cruz-Jentoft [et al.] // Age Ageing. - 2010. - № 39 (4). - Р. 412-423.
  4. Giglio, J. Association of Sarcopenia With Nutritional Parameters, Quality of Life, Hospitalization, and Mortality Rates of Elderly Patients on Hemodialysis / J. Giglio [et al.] // J. Ren Nutr. - 2018. - № 28 (3). - Р. 197-207.
  5. Guerri, S. Quantitative imaging techniques for the assessment of osteoporosis and sarcopenia / S. Guerri [et al.] // Quant Imaging Med. Surg. - 2018. - № 8 (1). - Р. 60-85.
  6. Kittiskulnam, P. Sarcopenia and its individual criteria are associated, in part, with mortality among patients on hemodialysis / P. Kittiskulnam [et al.] // Kidney Int. - 2017. - № 92 (1). - Р. 238-247.
  7. Messina, C. Diagnostic imaging of osteoporosis and sarcopenia: a narrative review / C. Messina [et al.] // Quant Imaging Med Surg. - 2018. - № 8 (1). - Р. 86-99.
  8. Sergi, G. Imaging of sarcopenia / G. Sergi [et al.] // Eur. J. Radiol. - 2016. - № 85 (8). - Р. 1519-1524.

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML

Copyright (c) 2020 Lavrishcheva Y.V., Belskykh A.N., Yakovenko A.A., Rumyantsev A.S.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».