在初级保健中使用SARC-F筛查肌少症风险及其与实验室参数的关系

《Scandinavian Journal of Primary Health Care》：Screening for sarcopenia risk using SARC-F and its relationship with laboratory parameters in primary care

　　

背景/目的 在初级保健中，肌少症筛查受限于时间和工作量。本研究的目的在于调查SARC-F（Strength, Assistance with walking, Rise from a chair, Climb stairs, and Falls）定义的肌少症风险与常规实验室参数之间的关系。同时，研究人员旨在确定研究人群中SARC-F定义的肌少症风险的患病率。材料与方法 数据收集自?zmir两家家庭健康中心登记的65岁及以上个体（n=396），这些个体具有完整的SARC-F和实验室数据。肌少症风险定义为SARC-F评分≥4。研究人员从电子记录中获取人口统计学、临床和常规实验室数据。采用多变量逻辑回归、Pearson卡方检验和Mann-Whitney U检验进行统计分析。p值<0.05被认为具有统计学意义。结果 研究纳入396名个体，平均年龄70±6.3岁，其中55.1%为女性。16.9%的参与者存在肌少症风险（女性20.6%，男性12.3%）。多变量逻辑回归分析显示，年龄增加（OR=1.250，95% CI=1.177–1.327）、女性性别（OR=2.284，95% CI=1.057–4.934）、BMI（身体质量指数）升高（OR=1.106，95% CI=1.026–1.193）、低铁蛋白（OR=0.992，95% CI=0.985–1.000）和低白蛋白（OR=0.777，95% CI=0.693–0.871）水平与肌少症风险增加相关。结论 研究人员的研究结果表明，肌少症风险在初级保健中可能是一种相当常见的临床状况。当增加的临床需求和时间限制妨碍使用SARC-F等测试时，常规实验室测试可能有助于识别有肌少症风险的个体。

肌少症（sarcopenia）是一种以骨骼肌质量、力量和功能进行性丧失为特征的肌肉疾病，严重威胁老年人群的独立生活能力。在初级保健环境中，肌少症的筛查常因时间与工作量限制而被忽视，导致高危个体未能及时识别，进而增加跌倒、骨折、生活质量下降、功能依赖、住院及死亡风险。尽管SARC-F（Strength, Assistance with walking, Rise from a chair, Climb stairs, and Falls）问卷作为一种简便、经济、省时的筛查工具被欧洲老年肌少症工作组（EWGSOP2）和亚洲肌少症工作组（AWGS）推荐用于病例发现，但在家庭医生需同时管理多种慢性病筛查的背景下，对每位门诊患者实施SARC-F仍不现实。目前，基于社区初级保健的肌少症风险患病率数据缺乏，且实验室参数与SARC-F定义风险的关系尚未明确。

为此，研究人员于土耳其?zmir的两家家庭健康中心（FHC）开展了一项横断面研究，旨在探讨SARC-F定义的肌少症风险与常规实验室参数之间的关联，并确定研究人群中该风险的患病率。研究共纳入396名65岁及以上个体（平均年龄70±6.3岁，女性55.1%），所有参与者均具有完整的SARC-F评分及实验室数据。肌少症风险定义为SARC-F评分≥4分。研究人员从电子病历中收集人口统计学、临床及常规实验室数据，采用多变量逻辑回归、Pearson卡方检验及Mann-Whitney U检验进行统计分析。研究结果发表于《Scandinavian Journal of Primary Health Care》。

研究人员采用的主要关键技术方法包括：①横断面研究设计，基于伊兹密尔两家FHC的电子健康记录；②使用SARC-F问卷评估肌少症风险，该问卷包含力量、行走、从椅子起身、爬楼梯及跌倒史5个问题，总评分≥4分定义为高风险；③从电子病历中提取常规实验室参数，包括血常规（如血红蛋白HGB、红细胞RBC、平均红细胞体积MCV等）、炎症指标（中性粒细胞/淋巴细胞比值NLR、血小板/淋巴细胞比值PLR）、白蛋白、铁蛋白、总胆固醇及天冬氨酸转氨酶/丙氨酸转氨酶比值（De Ritis比值）；④统计分析采用多变量逻辑回归模型，纳入年龄、性别、BMI、白蛋白、铁蛋白、总胆固醇、De Ritis比值及慢性病数量等变量，以识别独立相关因素。

研究结果：

**Participants’ demographic, clinical, and biochemical characteristics**
通过比较有风险组（SARC-F评分≥4）与无风险组的人口学及临床特征发现：肌少症风险的患病率为16.9%（女性20.6%，男性12.3%）。年龄≥75岁、BMI≥35 kg/m²、慢性病数量≥3项者风险显著增高（p<0.001）。单变量分析显示，有风险组年龄更大（中位差异显著）、女性比例更高、BMI更高、慢性病数量更多。

**Participants’ hematological parameters**
血液学参数分析显示，有风险组的RBC、MCV、MCHC、MCH、HGB及HCT值显著低于无风险组，而红细胞分布宽度（RDW）显著升高（p<0.05）。

**Participants’ inflammatory parameters**
炎症相关指标中，有风险组的NLR及PLR显著高于无风险组（p<0.05），但其他炎症参数如C反应蛋白（CRP）未纳入分析。

**Multivariable logistic regression analysis**
多变量逻辑回归分析结果：年龄每增加1岁，肌少症风险增加25.0%（OR=1.250，95% CI=1.177–1.327）；女性风险为男性的2.284倍（OR=2.284，95% CI=1.057–4.934）；BMI每增加1个单位，风险增加10.6%（OR=1.106，95% CI=1.026–1.193）；白蛋白每增加1个单位，风险降低22.3%（OR=0.777，95% CI=0.693–0.871）；铁蛋白每增加1个单位，风险降低0.8%（OR=0.992，95% CI=0.985–1.000）。而De Ritis比值、总胆固醇、NLR、PLR及慢性病数量未进入最终模型。

讨论部分指出，研究结果与既往报道一致，即肌少症风险随年龄增长而升高，女性患病率高于男性，且肥胖（高BMI）是重要危险因素。然而，与多数住院患者研究不同，本研究中低铁蛋白水平与高风险相关，研究人员推测这可能源于研究对象为社区人群，而非慢性炎症状态下的患者。血清白蛋白作为营养和炎症标志物，在有风险组中显著降低，且不受慢性病状态影响，提示其在社区筛查中具有价值。NLR和PLR虽有趋势但未达统计学显著，可能与人群炎症水平较低有关。De Ritis比值也未显示显著关联。

研究结论翻译：
**结论**
研究人员的研究结果表明，肌少症风险在初级保健中可能是一种相当常见的临床状况。当增加的临床需求和时间限制妨碍使用SARC-F等测试时，常规实验室测试可能有助于识别有肌少症风险的个体。然而，由于该疾病尚无基于循证的药物治疗，临床医生即使在关注实验室指标时，也不应忽略提供基本建议，如体力活动。