DXA-Rectified Appendicular Lean Mass: Development of Ultrasound Prediction Models in Older Adults - 06/12/24

Doi : 10.1007/s12603-018-1053-1 
Takashi Abe 1, 4 , R.S. Thiebaud 2, J.P. Loenneke 1, E. Fujita 3, T. Akamine 3
1 Department of Health, Exercise Science, & Recreation Management, The University of Mississippi, 38677, University, MS, USA 
2 Department of Kinesiology, Texas Wesleyan University, 76105, Fort Worth, TX, USA 
3 Department of Sports and Life Sciences, National Institute of Fitness and Sports in Kanoya, 891-2311, Kagoshima, Japan 
4 224 Turner Center, 38677, University, MS, USA 

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.
Article gratuit.

Connectez-vous pour en bénéficier!

Abstract

Objective

Dual-energy X-ray absorptiometry (DXA)-derived appendicular lean soft tissue mass (aLM) is used to diagnose sarcopenia. However, DXA-derived aLM includes non-skeletal muscle components, such as fat-free component of adipose tissue fat cell. These components, if not accounted for, could falsely inflate the aLM in individuals with a high amount of adipose tissue mass. B-mode ultrasound accurately measures muscle size in older adults. We sought to develop regression-based prediction equations for estimating DXA-rectified appendicular lean tissue mass (i.e. DXA-derived aLM minus appendicular fat-free adipose tissue (aFFAT); abbreviated as aLM minus aFFAT) using B-mode ultrasound.

Design

Cross-sectional study.

Measurements

Three hundred and eighty-nine Japanese older adults (aged 60 to 79 years) volunteered in the study. aLM was measured using a DXA, and muscle thickness (MT) was measured using ultrasound at nine sites. An ordinary least-squares multiple linear regression model was used to predict aLM minus aFFAT from sex, age and varying muscle thicknesses multiplied by height. Based on previous studies, we chose to use 4 MT sites at the upper and lower extremities (4-site MT model) and a single site (1-site MT model) at the upper extremity to develop prediction models.

Results

The linear prediction models (4 site MT model; R2 = 0.902, adjusted R2 = 0.899, and 1-site MT model; R2 = 0.868, adjusted R2 = 0.866) were found to be stable and accurate for estimating aLM minus aFFAT. Bootstrapping (n=1000) resulted in optimism values of 0.0062 (4-site MT model) and 0.0036 (1-site MT model).

Conclusion

The results indicated that ultrasound MT combined with height, age and sex can be used to accurately estimate aLM minus aFFAT in older Japanese adults. Newly developed ultrasound prediction equations to estimate aLM minus aFFAT may be a valuable tool in population-based studies to assess age-related rectified lean tissue mass loss.

Le texte complet de cet article est disponible en PDF.

Key words : Aging, sarcopenia, skeletal muscle, ultrasonography


Plan


© 2023  © 2023 SERDI Publisher.. Publié par Elsevier Masson SAS. Tous droits réservés.
Ajouter à ma bibliothèque Retirer de ma bibliothèque Imprimer
Export

    Export citations

  • Fichier

  • Contenu

Vol 22 - N° 9

P. 1080-1085 - novembre 2018 Retour au numéro
Article précédent Article précédent
  • Relationship between Diet Quality, Physical Activity and Health-Related Quality of Life in Older Adults: Findings from 2007–2014 National Health and Nutrition Examination Survey
  • Furong Xu, S.A. Cohen, I.E. Lofgren, G.W. Greene, M.J. Delmonico, M.L. Greaney
| Article suivant Article suivant
  • Socioeconomic Position and Malnutrition among Older Adults: Results from the FRADEA Study
  • Emiel O. Hoogendijk, T. Flores Ruano, M. Martínez-Reig, M. López-Utiel, S. Lozoya-Moreno, E. Dent, P. Abizanda

Bienvenue sur EM-consulte, la référence des professionnels de santé.

Mon compte


Plateformes Elsevier Masson

Déclaration CNIL

EM-CONSULTE.COM est déclaré à la CNIL, déclaration n° 1286925.

En application de la loi nº78-17 du 6 janvier 1978 relative à l'informatique, aux fichiers et aux libertés, vous disposez des droits d'opposition (art.26 de la loi), d'accès (art.34 à 38 de la loi), et de rectification (art.36 de la loi) des données vous concernant. Ainsi, vous pouvez exiger que soient rectifiées, complétées, clarifiées, mises à jour ou effacées les informations vous concernant qui sont inexactes, incomplètes, équivoques, périmées ou dont la collecte ou l'utilisation ou la conservation est interdite.
Les informations personnelles concernant les visiteurs de notre site, y compris leur identité, sont confidentielles.
Le responsable du site s'engage sur l'honneur à respecter les conditions légales de confidentialité applicables en France et à ne pas divulguer ces informations à des tiers.


Tout le contenu de ce site: Copyright © 2025 Elsevier, ses concédants de licence et ses contributeurs. Tout les droits sont réservés, y compris ceux relatifs à l'exploration de textes et de données, a la formation en IA et aux technologies similaires. Pour tout contenu en libre accès, les conditions de licence Creative Commons s'appliquent.