Влияние саркопении и коморбидности на прогнозируемый риск смерти у людей пожилого и старческого возрастов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Обоснование. В последние годы увеличилась продолжительность жизни людей с коморбидной патологией, влияющей при пожилом возрасте на клинические исходы, в том числе повышение риска смерти, недостаточно изученные у пациентов с саркопенией.

Цель исследования — изучить частоту и структуру коморбидных состояний и оценить вклад саркопении при прогнозировании риска смерти у людей в возрасте 65 лет и старше.

Материалы и методы. В исследование включены 230 человек 65 лет и старше: 70 мужчин и 160 женщин, обратившихся за консультативной помощью в медицинское учреждение Санкт-Петербурга. Медиана возраста пациентов — 75 (68–79) лет. Саркопению диагностировали по критериям European Working Group on Sarcopenia in Older People 2 (2018). Коморбидность и прогнозируемый риск смерти изучали по шкале Charlson (Charlson comorbidity index).

Результаты. Железодефицитную анемию и хроническую болезнь почек С3а–С3б у пациентов при наличии саркопении выявляли чаще (р < 0,001 и р = 0,031 соответственно), а ожирение — реже (р < 0,001). У пациентов с саркопенией коморбидность по индексу Charlson была тяжелой [5 (4–6) баллов], а риск смерти от всех причин был в 8,89 (95 % доверительный интервал 3,95–20,2) раза выше, чем у пациентов без саркопении (р < 0,001).

Заключение. Выявлена клиническая значимость коморбидной патологии и спрогнозирована высокая вероятность смерти при наличии саркопении у лиц в возрасте 65 лет и старше. Это дает возможность своевременно проводить мероприятия, позволяющие отсрочить летальный исход.

Об авторах

Юлия Александровна Сафонова

Северо-Западный государственный медицинский университет им. И.И. Мечникова

Автор, ответственный за переписку.
Email: jula_safonova@mail.ru
ORCID iD: 0000-0003-2923-9712
SPIN-код: 9690-6636

д-р мед. наук, доцент

Россия, Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Cruz-Jentoft A.J., Bahat G., Bauer J., et al. Sarcopenia: revised European consensus on definition and diagnosis // Age Ageing. 2019. Vol. 48, N. 1. Р. 16–31. doi: 10.1093/ageing/afy169
  2. Guerra G.S, Berbiche D., Vasiliadis H.M. Measuring multimorbidity in older adults: comparing different data sources // BMC Geriatr. 2019. Vol. 19, N. Р. 166. doi: 10.1186/s12877-019-1173-4
  3. Makovski T.T., Schmitz S., Zeegers M.P., et al. Multimorbidity and quality of life: Systematic literature review and meta-analysis // Ageing Res Rev. 2019. Vol. 53. P. 100903. doi: 10.1016/j.arr.2019.04.005
  4. Buja A., Rivera M., De Battisti E., et al. Multimorbidity and hospital admissions in high-need, high-cost elderly patients // J Aging Health. 2020. Vol. 32, N. 5–6. Р. 259–268. doi: 10.1177/0898264318817091
  5. Gruneir A., Bronskill S.E., Maxwell C.J., et al. The association between multimorbidity and hospitalization is modified by individual demographics and physician continuity of care: a retrospective cohort study // BMC Health Serv Res. 2016. Vol. 16. Р. 154. doi: 10.1186/s12913-016-1415-5
  6. Nunes B.P., Flores T.R., Mielke G.I., et al. Multimorbidity and mortality in older adults: A systematic review and meta-analysis // Arch Gerontol Geriatr. 2016. Vol. 67. Р. 130–138. doi: 10.1016/j.archger.2016.07.008
  7. Ткачева О.Н. Перспективы развития гериатрической службы в Российской Федерации // Справочник поликлинического врача. 2017. № 5. С. 9–11. EDN: YKJZLR
  8. Hernández B., Reilly R.B., Kenny R.A. Investigation of multimorbidity and prevalent disease combinations in older Irish adults using network analysis and association rules // Sci Rep. 2019. Vol. 9, N. 1. Р. 14567. doi: 10.1038/s41598-019-51135-7
  9. Garin N., Koyanagi A., Chatterji S., et al. Global multimorbidity patterns: a cross-sectional, population-based, multi-country study // J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2016. Vol. 71, N. 2. Р. 205–214. doi: 10.1093/gerona/glv128
  10. Gong G., Wan W., Zhang X., et al. Correlation between the Charlson comorbidity index and skeletal muscle mass/physical performance in hospitalized older people potentially suffering from sarcopenia // BMC Geriatr. 2019. Vol. 19, N. 1. Р. 367. doi: 10.1186/s12877-019-1395-5
  11. Sobestiansky S., Michaelsson K., Cederholm T. Sarcopenia prevalence and associations with mortality and hospitalisation by various sarcopenia definitions in 85-89 year old community-dwelling men: a report from the ULSAM study // BMC Geriatr. 2019. Vol. 19, N. 1. Р. 318. doi: 10.1186/s12877-019-1338-1
  12. Martinez B.P., Batista A.K., Gomes I.B., et al. Frequency of sarcopenia and associated factors among hospitalized elderly patients // BMC Musculoskelet Disord. 2015. Vol. 16. Р. 108. doi: 10.1186/s12891-015-0570-x
  13. Ерохина А.С., Голованова Е.Д. Взаимосвязь коморбидности и саркопении: влияние на смертность и выживаемость // Врач. 2021. Т. 32, № 6. С. 60–64. EDN: EVIIJJ doi: 10.29296/25877305-2021-06-11
  14. Vetrano D.L., Landi F., Volpato S., et al. Association of sarcopenia with short- and long-term mortality in older adults admitted to acute care wards: Results from the CRIME Study // J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2014. Vol. 69, N. 9. Р. 1154–1161. doi: 10.1093/gerona/glu034
  15. Locquet M., Beaudart C., Hajaoui M., et al. Three-Year adverse health consequences of sarcopenia in community-dwelling older adults according to 5 diagnosis definitions // J Am Med Dir Assoc. 2019. Vol. 20, N. 1. Р. 43–46.e2. doi: 10.1016/j.jamda.2018.06.004
  16. Veronese N., Demurtas J., Soysal P., et al. Sarcopenia and health-related outcomes: an umbrella review of observational studies // Eur Geriatr Med. 2019. Vol. 10, N. 6. Р. 853–862. doi: 10.1007/s41999-019-00233-w

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
2. Рис. 1. Частота хронических заболеваний у людей 65 лет и старше

Скачать (269KB)
3. Рис. 2. Вероятность риска смерти в зависимости от наличия саркопении с 95 % доверительными интервалами

Скачать (48KB)
4. Рис. 3. Вероятность риска смерти в разных возрастных группах с 95 % доверительными интервалами

Скачать (82KB)

© Эко-Вектор, 2024

Ссылка на описание лицензии: https://eco-vector.com/for_authors.php#07
 


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».