Распространенность синдрома старческой астении и его влияние на функциональный статус в зависимости от используемой диагностической модели: результаты исследования «Хрусталь»

Обложка

Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

Введение. Распространенность синдрома старческой астении зависит от используемых для ее выявления моделей, возраста, экономической ситуации, социального статуса, а также доли мужчин и женщин в исследуемой популяции. Диагностическая ценность различных моделей синдрома старческой астении в разных популяциях неодинакова.

Цель исследования — оценить распространенность синдрома старческой астении при использовании четырех разных диагностических моделей и их чувствительность для выявления лиц, зависимых от посторонней помощи.

Материалы и методы. Случайная выборка из 611 людей в возрасте от 65 лет и старше. Использованные модели: модель «Возраст не помеха», Остеопоротический индекс старческой астении (SOF Frailty Index, Study of Osteoporotic Fractures Frailty Index), Гронингенский индикатор хрупкости, модель Л. Фрид. Оцениваемые параметры: нутритивный статус, анемия, функциональный статус, депрессия, деменция, хронические заболевания, сила сжатия, уровень физического функционирования.

Результаты. Распространенность синдрома старческой астении, выявленного с помощью фенотипических моделей, составила от 16,6 до 20,4 %, с помощью моделей накопления дефицитов — 32,6 %. Синдром старческой астении вне зависимости от модели был ассоциирован с увеличением распространенности основных гериатрических синдромов: недержания мочи, снижения слуха и зрения, снижения уровня физического функционирования, мальнутриции и риска развития недостаточности питания, снижения когнитивных функций и развития зависимости от посторонней помощи (p < 0,05). Отрицательная прогностическая значимость моделей «Возраст не помеха», SOF Frailty Index и Гронингенского опросника хрупкости для выявления лиц, зависимых от посторонней помощи, была 86–90 %.

Заключение. Распространенность синдрома старческой астении в зависимости от примененной модели составила 16,6–32,6 %. Диагностические модели «Возраст не помеха», SOF Frailty Index и Гронингенский индикатор хрупкости обладают высокой отрицательной прогностической значимостью для выявления лиц со сниженным функциональным статусом. Вне зависимости от модели синдром старческой астении тесно связан с повышением частоты основных гериатрических синдромов.

Об авторах

Анна Владимировна Турушева

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

Автор, ответственный за переписку.
Email: anna.turusheva@gmail.com
ORCID iD: 0000-0003-3347-0984
SPIN-код: 9658-8074
Scopus Author ID: 57189466350
ResearcherId: U-3654-2017

канд. мед. наук, доцент

Россия, 191015, Санкт-Петербург, Кирочная ул., д. 41

Елена Владимировна Фролова

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

Email: elena.frolova@szgmu.ru
ORCID iD: 0000-0002-5569-5175
SPIN-код: 1212-0030
Scopus Author ID: 37037140300
ResearcherId: O-4134-2014

д-р мед. наук, профессор

Россия, 191015, Санкт-Петербург, Кирочная ул., д. 41

Татьяна Андреевна Богданова

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

Email: olentanya@mail.ru
SPIN-код: 4126-6041

MD

Россия, 191015, Санкт-Петербург, Кирочная ул., д. 41

Список литературы

  1. Fedarko N.S. The biology of aging and frailty // Clin. Geriatr. Med. 2011. Vol. 27, No. 1. P. 27−37. doi: 10.1016/j.cger.2010.08.006
  2. Ткачева О.Н., Котовская Ю.В., Рунихина Н.К. и др. Клинические рекомендации «Старческая астения» // Российский журнал гериатрической медицины. 2020. № 1. C. 11−46. doi: 10.37586/2686-8636-1-2020-11-46
  3. Турушева А.В., Фролова Е.В., Дегриз Ж.М. Эволюция теории старческой астении // Вестник Северо-Западного государственного медицинского университета им. И.И. Мечникова. 2017. Т. 9, № 1. С. 117–124.
  4. O’Caoimh R., Sezgin D., O’Donovan M.R. et al. Prevalence of frailty in 62 countries across the world: a systematic review and meta-analysis of population-level studies // Age Ageing. 2021. Vol. 50, No. 1. P. 96−104. doi: 10.1093/ageing/afaa219
  5. Ткачева О.Н., Рухнина Н.К., Остапенко В.С. и др. Валидация опросника для скрининга синдрома старческой астении в амбулаторной практике // Успехи геронтологии. 2017. Т. 30, № 2. С. 236−242.
  6. Fried L.P., Tangen C.M., Walston J. et al. Frailty in older adults: evidence for a phenotype // J. Gerontol. A. Bio.l Sci. Med. Sci. 2001. Vol. 56, No. 3. P. 146−156. doi: 10.1093/gerona/56.3.m146
  7. Turusheva A., Frolova E., Korystina E. et al. Do commonly used frailty models predict mortality, loss of autonomy and mental decline in older adults in northwestern Russia? A prospective cohort study // BMC Geriatr. 2016. Vol. 16, No. 1. P. 98. doi: 10.1186/s12877-016-0276-4
  8. Steverink N, Slaets J. Measuring frailty: Developing and testing the GFI (Groningen frailty indicator) // Gerontologist. 2001. No. 44. P. 236−237.
  9. Ensrud K.E., Ewing S.K., Taylor B.C. et al. Comparison of 2 frailty indexes for prediction of falls, disability, fractures, and death in older women // Arch. Intern. Med. 2008. Vol. 168, No. 4. P. 382−389. doi: 10.1001/archinternmed.2007.113
  10. Guralnik J.M., Simonsick E.M., Ferrucci L. et al. A short physical performance battery assessing lower extremity function: association with self-reported disability and prediction of mortality and nursing home admission // J. Gerontol. 1994. Vol. 49, No. 2. P. 85−94. doi: 10.1093/geronj/49.2.m85
  11. Mahoney F.I., Barthel D.W. Functional evaluation: The Barthel index // Md. State Med. J. 1965. No. 14. P. 61–65.
  12. Turusheva A., Frolova Е., Degryse J.M. Age-related normative values for handgrip strength and grip strength’s usefulness as a predictor of mortality and both cognitive and physical decline in older adults in northwest Russia // J. Musculoskelet Neuronal. Interact. 2017. Vol. 17, No. 1. P. 417−432.
  13. Thompson M.Q., Theou O., Solomon Yu. et al. Frailty prevalence and factors associated with the Frailty Phenotype and Frailty Index: Findings from the North West Adelaide Health Study // Australas J. Ageing. 2018. Vol. 37, No. 2. P. 120−126. doi: 10.1111/ajag.12487
  14. Siriwardhana D.D., Hardoon S., Rait G. et al. Prevalence of frailty and prefrailty among community-dwelling older adults in low-income and middle-income countries: a systematic review and meta-analysis // BMJ Open. 2018. Vol. 8, No. 3. P. e018195. doi: 10.1136/bmjopen-2017-018195
  15. Ekram A.R.M.S., Ryan J., Britt C. et al. Frailty status and all-cause mortality in the community-dwelling older people: an umbrella review // Innov. Aging. 2020. Vol. 16, No. 4 (Suppl. 1). P. 488–489. doi: 10.1093/geroni/igaa057.1580
  16. Vermeiren S., Vella-Azzopardi R., Beckwée D. et al. Frailty and the prediction of negative health outcomes: a meta-analysis // J. Am. Med. Dir. Assoc. 2016. Vol. 17, No. 12. P. 1163.e1–1163.e17. doi: 10.1016/j.jamda.2016.09.010
  17. Kojima G., Taniguchi Yu., Iliffe S., Walters K. Frailty as a predictor of alzheimer disease, vascular dementia, and all dementia among community-dwelling older people: a systematic review and meta-analysis // J. Am. Med. Dir. Assoc. 2016. Vol. 17, No. 10. P. 881–888. doi: 10.1016/j.jamda.2016.05.013
  18. Rezaei-Shahsavarloo Z., Atashzadeh-Shoorideh F., Gobbens R.J.J. et al. The impact of interventions on management of frailty in hospitalized frail older adults: a systematic review and meta-analysis // BMC Geriatr. 2020. Vol. 20, No. 1. P. 526. doi: 10.1186/s12877-020-01935-8

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Турушева А.В., Фролова Е.В., Богданова Т.А., 2021

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии 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».