Sarcopenia in elderly patients with type 2 diabetes: risk factors

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

Aim – to determine the risk factors for sarcopenia in elderly patients with type 2 diabetes (T2DM).

Material and methods. The study included 395 elderly patients with T2DM (mean age 65.1 ± 2.7 years). The probable sarcopenia group (n = 185) included participants with low muscle strength, the control group (n = 210) included participants without sarcopenia. In all participants we registered the anthropometric indicators; fasting blood glucose; glycated hemoglobin (HbA1c); albumen; creatinine; body composition; handgrip strength. The food diary was used to calculate total daily calories, the amount of carbohydrates, proteins and fats eaten per day, as well as the proportion of calories provided by these macronutrients.

Results. Compared with the controls, the male and female patients with probable sarcopenia were older (p<0.001) and had lower waist-to-hip ratio (p=0.038 and p=0.018, respectively) and BMI (p=0.001 and p<0.001 respectively), eGFR (p=0.030 and p=0.018, respectively), bone mineral content (p<0.001), basal metabolic rate (p=0.016 and p<0.001, respectively), appendicular skeletal muscle mass (p=0.043 and p<0.001, respectively), appendicular musculoskeletal mass index (p=0.002 and p<0.001, respectively) and muscle quality (p<0.001), high fasting plasma glucose (p=0.017 and p=0.007, respectively) and HbA1c (p<0.001 and p=0.004, respectively). In men with probable sarcopenia, the percentage of calories provided by carbohydrates was lower (p=0.041), while the percentage provided by fats (p= 0.012) was higher than in the control group.

Conclusion. The multivariate logistic regression analysis showed that age (OR = 1.517, 95% CI: 1.127-2.043, p=0.006), male sex (OR = 0.196, 95% CI: 0.142-0.271, p<0.001), BMI≥ 28 kg/m2 (OR = 0.683, 95% CI: 0.467-0.998, p=0.049), HbA1c level ≥ 10% (OR = 1.396, 95% CI: 1.018-1.915, p=0.038), diabetic nephropathy (OR = 1.439, 95% CI: 1.033-2.006, p=0.031) and decreased serum albumin (OR = 0.917, 95% CI: 0.883-0.953, p<0.001) were risk factors associated with low muscle strength in patients with type 2 diabetes type.

About the authors

Svetlana V. Bulgakova

Samara State Medical University

Author for correspondence.
Email: s.v.bulgakova@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0027-1786

PhD, Associate professor, Head of the Department of endocrinology and geriatrics

Russian Federation, Samara

Dmitrii P. Kurmaev

Samara State Medical University

Email: d.p.kurmaev@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-4114-5233

PhD, assistant of the Department of endocrinology and geriatrics

Russian Federation, Samara

Ekaterina V. Treneva

Samara State Medical University

Email: e.v.treneva@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0003-0097-7252

PhD, Associate professor, Department of endocrinology and geriatrics

Russian Federation, Samara

Lyudmila A. Sharonova

Samara State Medical University

Email: l.a.sharonova@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-8827-4919

PhD, Associate professor, Department of endocrinology and geriatrics

Russian Federation, Samara

Yuliya A. Dolgikh

Samara State Medical University

Email: yu.a.dolgikh@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0001-6678-6411

PhD, assistant of the Department of endocrinology and geriatrics

Russian Federation, Samara

Olga V. Kosareva

Samara State Medical University

Email: o.v.kosareva@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5754-1057

PhD, Associate professor, Department of endocrinology and geriatrics

Russian Federation, Samara

Igor V. Makarov

Samara State Medical University

Email: i.v.makarov@samsmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-1068-3330

PhD, Professor, Head of the Department of surgery of the Institute of Pediatrics

Russian Federation, Samara

References

  1. Schaap LA, van Schoor NM, Lips P, Visser M. Associations of sarcopenia definitions, and their components, with the incidence of recurrent falling and fractures: the longitudinal aging study Amsterdam. Biological Sciences and Medical Sciences. 2018;73(9):1199-1204. https://doi.org/10.1093/gerona/glx245
  2. Leong DP, Teo KK, Rangarajan S, et al. Prognostic value of grip strength: findings from the prospective urban rural epidemiology (PURE) study. Lancet. 2015;386(9990):266-273. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(14)62000-6
  3. Cruz-Jentoft AJ, Bahat G, Bauer J, et al. Sarcopenia: revised European consensus on definition and diagnosis. Age and Ageing. 2019;48(1):16-31. https://doi.org/10.1093/ageing/afy169
  4. Bulgakova SV, Chetverikova IS, Treneva EV, Kurmaev DP. Senior asthenia and type 2 diabetes: two related conditions? Clinical gerontology. 2022;28(3-4):60-67. (In Russ.). [Булгакова С.В., Четверикова И.С., Тренева Е.В., Курмаев Д.П. Старческая астения и сахарный диабет типа 2: два взаимосвязанных состояния? Клиническая геронтология. 2022;28(3-4):60-67]. https://doi.org/10.26347/1607-2499202203-04060-067
  5. WHO Expert Consultation. Appropriate body-mass index for Asian populations and its implications for policy and intervention strategies. Lancet. 2004;363(9403):157-163. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(03)15268-3
  6. Lynch NA, Metter EJ, Lindle RS, et al. Muscle quality. I. Age-associated differences between arm and leg muscle groups. Journal of Applied Physiology. 1999;86(1):188-194. https://doi.org/10.1152/jappl.1999.86.1.188
  7. He Q, Wang X, Yang C, et al. Metabolic and Nutritional Characteristics in Middle-Aged and Elderly Sarcopenia Patients with Type 2 Diabetes. J Diabetes Res. 2020:6973469. https://doi.org/10.1155/2020/6973469
  8. Kim KS, Park KS, Kim MJ, et al. Type 2 diabetes is associated with low muscle mass in older adults. Geriatrics and Gerontology International. 2014;14:115-121. https://doi.org/10.1111/ggi.12189
  9. Ogama N, Sakurai T, Kawashima S, et al. Association of glucose fluctuations with sarcopenia in older adults with type 2 diabetes mellitus. Journal of Clinical Medicine. 2019;8(3):319-334. https://doi.org/10.3390/jcm8030319
  10. Argiles JM, Campos N, Lopez-Pedrosa JM, et al. Skeletal muscle regulates metabolism via interorgan crosstalk: roles in health and disease. Journal of the American Medical Directors Association. 2016;17(9):789-796. https://doi.org/10.1016/j.jamda.2016.04.019
  11. Mesinovic J, Zengin A, de Courten B, et al. Sarcopenia and type 2 diabetes mellitus: a bidirectional relationship. Diabetes, Metabolic Syndrome and Obesity: Targets and Therapy. 2019;12:1057-1072. https://doi.org/10.2147/DMSO.S186600
  12. Kurmaev DP, Bulgakova SV, Treneva EV. Sarcopenic obesity – a current problem of modern geriatrics. Russian Journal of Geriatric Medicine. 2022;(4):228-235. (In Russ.). [Курмаев Д.П., Булгакова С.В., Тренева Е.В. Саркопеническое ожирение – актуальная проблема современной гериатрии. Российский журнал гериатрической медицины. 2022;(4):228-235]. https://doi.org/10.37586/2686-8636-4-2022-228-235
  13. Srikanthan P, Hevener AL, Karlamangla AS. Sarcopenia exacerbates obesity-associated insulin resistance and dysglycemia: findings from the national health and nutrition examination survey III. PLoS One. 2010;5(5):e10805. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0010805
  14. Pereira FB, Leite AF, De Paula AP. Relationship between pre-sarcopenia, sarcopenia and bone mineral density in elderly men. Archives of Endocrinology and Metabolism. 2015;59(1):59-65. https://doi.org/10.1590/2359-3997000000011
  15. Kurmaev DP, Bulgakova SV, Treneva EV, et al. Body composition, physical and functional parameters of elderly and old women with type 2 diabetes mellitus and dynapenia. Current problems of health care and medical statistics. 2023;(1):224-239. (In Russ.). [Курмаев Д.П., Булгакова С.В., Тренева Е.В., и др. Состав тела, физические и функциональные параметры женщин пожилого и старческого возраста с сахарным диабетом 2 типа на фоне динапении. Современные проблемы здравоохранения и медицинской статистики. 2023;(1):224-239]. https://doi.org/10.24412/2312-2935-2023-1-224-239
  16. American Diabetes Association. 4. Lifestyle Management: Standards of Medical Care in Diabetes-2018. Diabetes Care. 2018;41(Suppl 1):S38-S50. https://doi.org/10.2337/dc18-S004
  17. Chew-Harris JS, Florkowski CM, Elmslie JL, et al. Lean mass modulates glomerular filtration rate in males of normal and extreme body composition. International Medicine Journal. 2014;44(8):749-756. https://doi.org/10.1111/imj.12479
  18. Chung HS, Hwang SY, Choi JH, et al. Effects of low muscle mass on albuminuria and chronic kidney disease in patients with type 2 diabetes: the Korean sarcopenic obesity study (KSOS). Biological Sciences and Medical Sciences. 2018;73(3):386-392. https://doi.org/10.1093/gerona/glx055
  19. De Cosmo S, Menzaghi C, Prudente S, Trischitta V. Role of insulin resistance in kidney dysfunction: insights into the mechanism and epidemiological evidence. Nephrology, Dialysis, Transplantation. 2013;28(1):29-36. https://doi.org/10.1093/ndt/gfs290
  20. Satoh M. Endothelial dysfunction as an underlying pathophysiological condition of chronic kidney disease. Clinical and Experimental Nephrology. 2012;16(4):518-521. https://doi.org/10.1007/s10157-012-0646-y
  21. Timmerman KL, Volpi E. Endothelial function and the regulation of muscle protein anabolism in older adults. Nutrition, Metabolism, and Cardiovascular Diseases. 2013;23:S44-S50. https://doi.org/10.1016/j.numecd.2012.03.013

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Copyright (c) 2023 Bulgakova S.V., Kurmaev D.P., Treneva E.V., Sharonova L.A., Dolgikh Y.A., Kosareva O.V., Makarov I.V.

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 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».