Association of CKD with Sarcopenia: A Population-Wide Study
Notice bibliographique
Résumé
Background: Sarcopenia, defined as the loss of muscle mass, is a growing public health concern and is an underrecognized problem in adults with Chronic Kidney Disease (CKD). The diagnosis of sarcopenia can be made via measurement of appendicular lean mass index (ALMi, indexed to height by m2), traditionally obtained through whole-body dual-energy X-ray absorptiometry (DXA) scans, however these are not frequently performed. As a result, large population-based studies examining the relationship between CKD and sarcopenia are lacking. Methods: Using Manitoba longitudinal administrative health data, we identified adults who had at least one DXA scan linkable to serum creatinine values within 365 days, between 2007 and 2022. Serum creatinine was used to calculate estimated glomerular filtration rate, and estimated ALMi (eALMi) was calculated through central DXA scans via a previously developed algorithm. Linear, logistic, and Cox proportional hazards models were executed to examine the relationship between CKD, sarcopenia, and adverse clinical outcomes. Results: Our cohort contained 24,660 individuals (64.4 ± 12.5 years, 84.4% female), with 3,204 individuals (13.0%) having eALMi indicating sarcopenia. 22,648 individuals (91.8%) had eGFR > 60, and 2,012 (8.2%) had eGFR < 60. After adjustment for age, sex, estimated central mass index, and comorbid conditions, the presence of eGFR < 60 was associated with higher odds of sarcopenia (OR: 1.39; 95% CI: 1.16–1.67). In individuals with two DXA scans (n=2,985), eGFR < 60 at baseline was associated with a larger decline in eALMi compared to individuals with preserved eGFR (OR: 1.61; 95% CI: 1.05–2.45). Both sarcopenia and declining eALMi were also associated with adverse clinical outcomes including hospitalization and emergency room visits, home care use, long-term care use, and all-cause mortality. Conclusion: Our results show that CKD is associated with sarcopenia and leads to more rapid declines in appendicular lean mass over time. These findings further validate our central DXA based measurement of eALMi and sarcopenia and highlight the importance preservation of muscle mass in individuals with CKD, especially in those with reduced eGFR. Funding: Government Support – Non-U.S.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».