Muscle matters in diabetes: Indonesian adaptation of the sarcopenia geriatric scale and its links to glycemic control and fatigue
Notice bibliographique
Résumé
Sarcopenia, marked by the progressive loss of muscle mass and function, is common in individuals with type 2 diabetes and is associated with fatigue, impaired glycemic control, and disability. However, culturally adapted screening tools for sarcopenia are scarce in Indonesia. This study aimed to adapt and validate the Indonesian version of the Sarcopenia Geriatric Scale (SARCO-GS-ID) and examine its associations with fatigue and glycemic control. A cross-sectional study was conducted among 125 adults with type 2 diabetes in two Indonesian outpatient clinics. The SARCO-GS was translated and culturally adapted following standard guidelines. Psychometric evaluations included content validity, exploratory factor analysis (EFA), internal consistency, test-retest reliability, and convergent and criterion validity. Multiple linear regression was performed to adjust for potential confounders. The SARCO-GS-ID demonstrated strong content validity (S-CVI = 0.91), internal consistency (Cronbach’s α = 0.82), and test-retest reliability (ICC = 0.89). EFA supported a two-factor structure reflecting subjective and objective domains, explaining 66.7% of the variance. Sarcopenia was present in 20.8% of participants and was associated with higher fatigue and poorer glycemic control (mean HbA1c = 8.7%) compared to non-sarcopenic individuals (HbA1c = 7.6%). However, these associations were attenuated when adjusted for BMI, comorbidities, and physical activity. The SARCO-GS-ID is a valid, reliable, and culturally appropriate tool for screening probable sarcopenia in Indonesian adults with type 2 diabetes. Its integration into routine care may support early detection and intervention, although confounding factors should be considered when interpreting associations with fatigue and metabolic outcomes.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 |
| 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 ».