Prevalence and risk factors of sarcopenia in Asian adults with type 2 diabetes: A systematic review and meta‐analysis
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Aims/Introduction Middle‐aged and elderly individuals in Asia with type 2 diabetes mellitus have an increased risk of developing sarcopenia. This systematic review and meta‐analysis aimed to estimate sarcopenia prevalence and identify key risk factors among middle‐aged and elderly type 2 diabetes mellitus persons in Asia. Materials and Methods We searched PubMed , Embase, Cochrane Library, Web of Science, and CINAHL up to August 2025. Observational studies on persons aged ≥45 with type 2 diabetes mellitus reporting sarcopenia prevalence and risk factors were included. Quality was assessed using the Newcastle–Ottawa Scale, and random‐effects models calculated pooled estimates. Results A total of 43 studies with sarcopenia prevalence in type 2 diabetes mellitus ranging from 4.0% to 50.0% were included. The pooled prevalence among individuals with type 2 diabetes mellitus was 17 (14–21%), 13 (8–18%), and 17% (14–21%) for overall, middle‐aged, and elderly individuals, respectively, with no significant difference between the middle‐aged and elderly individuals. Sarcopenia was higher in Southeast Asia (28%). Key risk factors included advanced age ( OR = 1.12), elevated HbA 1c ( OR = 1.11), diabetes‐related complications (nephropathy OR = 1.76 and neuropathy OR = 3.28), and a higher body fat percentage in men ( OR = 1.26) and women ( OR = 1.27). In contrast, protective factors included a higher BMI ( OR = 0.66), a better Mini Nutritional Assessment score ( OR = 0.37), and the use of metformin ( OR = 0.26). Conclusions Sarcopenia is common in middle‐aged and older Asian adults with type 2 diabetes mellitus. Interventions targeting glycemic control, complications, body composition, nutrition, and metformin may help reduce risk. This study highlights the importance of early sarcopenia screening and prevention, especially in middle‐aged individuals with type 2 diabetes mellitus. Further studies are needed to establish causal relationships for prevention.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,006 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| 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 ».