The Association Between Diabetes Mellitus and Risk of Sarcopenia: Accumulated Evidences From Observational Studies
Notice bibliographique
Résumé
Aim: We performed a meta-analysis of observational studies to evaluate the association between the presence of sarcopenia and HbA1c, prediabetes, diabetes and diabetic complications. Method: The PubMed, Embase, Cochrane and Web of Science databases were searched from inception to May 2021. We included full-text English language articles that reported the prevalence of sarcopenia in patients with and without diabetes. Quality assessment was performed according to the Newcastle- Ottawa scale for observational studies. Results: Sixteen studies were included in the meta-analysis. Three studies showed that high HbA1c levels lead to loss of muscle mass, and one study involving prediabetes showed that people with prediabetes had lower muscle mass, strength, and performance than non-diabetic population. Seven studies showed that people with diabetes had a higher risk of sarcopenia than those without diabetes (combined OR: 2.09, 95% CI:1.62-2.70). The remaining five studies suggested that diabetic complications increased the risk of sarcopenia (combined OR: 2.09,95% CI:1.62-2.70). Conclusion: High HbA1c levels, prediabetes, diabetes and diabetes complications were associated with an increased risk of sarcopenia. Therapeutic strategies addressed to avoid the conversion of IGT to diabetes and to optimize glycemic control are warranted to prevent or arrest sarcopenia in the diabetic population.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».