Este estudio transversal describe las asociaciones condicionales a covariables entre la relación de la masa muscular esquelética apendicular y el área de grasa visceral, y la densidad mineral ósea en adultos con diabetes tipo 2.
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Artículo de investigación
Este estudio transversal describe las asociaciones condicionales a covariables entre la relación de la masa muscular esquelética apendicular y el área de grasa visceral, y la densidad mineral ósea en adultos con diabetes tipo 2.
La fragilidad ósea es común en la diabetes mellitus tipo 2 (DM2), pero el índice de masa corporal por sí solo no captura el equilibrio entre la masa muscular apendicular y la adiposidad visceral. Este estudio transversal retrospectivo examinó la asociación entre la relación entre la masa muscular esquelética apendicular y el área de grasa visceral (SVR) y la densidad mineral ósea (BMD) en adultos hospitalizados con DM2. Un total de 2.820 registros se incluyeron en los análisis descriptivos, y 2.798 registros con datos completos de BMD y covariables del Modelo 5 se incluyeron en los análisis de regresión. La masa muscular esquelética apendicular y el área de grasa visceral se obtuvieron mediante análisis multifrecuencia de impedancia bioeléctrica, mientras que la BMD de la columna lumbar, el cuello femoral y la cadera total se midieron mediante absorciometría de rayos X de doble energía. En modelos lineales completamente ajustados, cada aumento de 1 DE en SVR se asoció con una mayor BMD en la columna lumbar (0,017 g/cm2; IC del 95 %, 0,007–0,027; P = 0,001), en el cuello femoral (0,027 g/cm2; IC del 95 %, 0,019–0,035; P < 0,001) y en la cadera total (0,028 g/cm2; IC del 95 %, 0,020–0,036; P < 0,001). Las gráficas por terciles específicos por sexo no reprodujeron el patrón monótono observado con los terciles globales, que presentaban un fuerte desequilibrio por sexo. Los modelos de spline cúbico natural detectaron no linealidad en los tres sitios (todos los P para no linealidad < 0,001), con una BMD predicha en aumento que se aplanaba a valores más altos de SVR. Los intervalos de confianza robustos HC3 fueron similares a las estimaciones principales. Estos hallazgos describen asociaciones condicionales transversales y no establecen causalidad, resistencia ósea, predicción de fracturas ni un umbral clínico de SVR.
La osteoporosis se caracteriza por una masa ósea baja, deterioro de la microarquitectura ósea y mayor susceptibilidad a fracturas por fragilidad1,2. El riesgo de fractura está influenciado por la edad, el sexo, la predisposición heredada, la composición corporal y las enfermedades metabólicas3. En la diabetes mellitus tipo 2 (DM2), la densidad mineral ósea aparente (DMO) puede mantenerse o aumentar a pesar de un mayor riesgo de fractura; por lo tanto, en esta población la DMO debe interpretarse como un fenotipo esquelético más que como una medida directa de la resistencia ósea o de la probabilidad de fractura4.
El músculo, el tejido adiposo y el hueso forman un sistema musculoesquelético-metabólico interdependiente. La pérdida de músculo esquelético puede reducir la carga mecánica y alterar la señalización de miocinas, mientras que la adiposidad visceral puede contribuir a vías inflamatorias y de adipocinas relacionadas con la remodelación ósea5,6. Dado que el índice de masa corporal (IMC) y las mediciones de la cintura no cuantifican por separado el músculo apendicular y la grasa visceral, una razón compuesta de composición corporal podría proporcionar información complementaria, aunque siga siendo una exposición estadística en lugar de un mecanismo biológico distinto7,8.
La comunicación músculo-ósea proporciona un contexto biológico adicional para evaluar medidas compuestas de composición corporal en relación con la DMO9. Estudios previos han examinado directamente la RMM con respecto a la DMO. Liu et al. evaluaron la asociación entre la relación entre la masa muscular esquelética apendicular y el área de grasa visceral (RMM) con la DMO y la osteoporosis en una población adulta general, mientras que Guo et al. estudiaron a 422 pacientes chinos con DM2 y reportaron asociaciones dependientes de la edad y el sexo con la DMO y la probabilidad estimada de fractura en 10 años10,11.
La novedad de este estudio radica en su evaluación exhaustiva de la relación músculo-grasa visceral (SVR) en una cohorte amplia de adultos con DM2. Al examinar la densidad mineral ósea en tres sitios esqueléticos clínicamente relevantes e incorporar ajuste secuencial de covariables, análisis estandarizados y estratificados por sexo, evaluación simultánea de los componentes musculares y de grasa visceral, modelado no lineal mediante splines y análisis de sensibilidad robustos, este estudio proporciona una caracterización más rigurosa y contextualizada clínicamente de la asociación entre el equilibrio de la composición corporal y la salud esquelética en la DM2. El presente estudio amplía la literatura existente utilizando un conjunto de datos más amplio procedente de pacientes hospitalizados en un solo centro de endocrinología (2.820 registros), tres resultados específicos de densidad mineral ósea (BMD) según el sitio, ajuste secuencial de covariables, análisis estandarizados y estratificados por sexo, modelos simultáneos de masa muscular esquelética apendicular (ASM) y área de grasa visceral (VFA), y pruebas prescritas de interacción en subgrupos. Los autores no tienen conocimiento de superposición entre la cohorte actual y las bases de datos reportadas en esos estudios. Se planteó la hipótesis de que una SVR más alta estaría positivamente asociada con la densidad mineral ósea en la columna lumbar, el cuello femoral y la cadera total.
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Este estudio retrospectivo fue aprobado por el Comité de Ética del Hospital Popular Segundo de Changzhou (número de aprobación: KY017-01) y se realizó de acuerdo con la Declaración de Helsinki. Se dispensó el requisito de consentimiento informado por escrito debido a que el análisis utilizó registros clínicos anonimizados. El estudio incluyó registros desde 2017 hasta 2022.
Diseño del estudio y registros
Este análisis transversal retrospectivo utilizó registros de pacientes hospitalizados del Departamento de Endocrinología del Segundo Hospital Popular de Changzhou, Hospital Afiliado N.º 3 de la Universidad Médica de Nanjing. El archivo de selección contenía 3.495 registros tras la limpieza preliminar, y la unidad de análisis fue el registro de un paciente hospitalizado. La diabetes tipo 2 (T2DM) se definió mediante el diagnóstico hospitalario documentado en el historial médico electrónico.
Se excluyeron registros por edad menor de 18 años o mayor de 80 años; alanina aminotransferasa o aspartato aminotransferasa de al menos 120 U/L; filtrado glomerular estimado (eGFR) por debajo de 30 mL/min/1.73 m2; hemoglobina por debajo de 90 g/L; hormona estimulante de la tiroides por debajo de 0,3 µIU/L o de al menos 10 µIU/L; o infección crónica activa documentada, enfermedad inflamatoria, malignidad, inmovilidad física extrema, u otra condición que se esperara distorsionara sustancialmente la evaluación de la composición corporal o de la densidad mineral ósea (BMD). Un total de 366 registros se eliminaron porque la información clave de laboratorio o sobre la composición corporal era incompleta, y 309 se eliminaron según criterios clínicos o de calidad de datos preespecificados, quedando 2.820 registros para los análisis descriptivos. Veintidós registros no tenían los tres puntos finales de BMD y se excluyeron de la regresión, quedando 2.798 registros completos para cada modelo de sitio esquelético.
Las variables estructuradas se exportaron del registro médico electrónico y se curaron. Las definiciones de las variables y los resúmenes de calidad de los datos se revisaron independientemente, y cualquier discrepancia se resolvió por consenso antes del análisis estadístico.
Mediciones clínicas y de laboratorio
Se extrajeron de los registros médicos electrónicos la edad, el sexo, la duración de la diabetes, el estado respecto al tabaquismo, el consumo de alcohol, la presión arterial y las mediciones antropométricas. El peso corporal y la estatura se midieron con equipos calibrados mientras los participantes llevaban ropa ligera y sin zapatos. El IMC se calculó como el peso en kilogramos dividido por la estatura en metros al cuadrado. La circunferencia de la cintura se midió al nivel del ombligo, la circunferencia de la cadera en la protrusión glútea máxima, y la relación cintura-cadera como la circunferencia de la cintura dividida por la circunferencia de la cadera. La presión arterial en reposo se obtuvo tras 10 minutos de reposo sentado utilizando un esfigmomanómetro automático.
Todas las mediciones clínicas, de laboratorio, de composición corporal y de DMO se obtuvieron durante la misma hospitalización de referencia. Se recogió sangre venosa tras un ayuno nocturno dentro de las 24 horas siguientes al ingreso.
Ensaios sanguíneos
Se recogieron muestras de sangre venosa tras un ayuno nocturno dentro de las 24 h del ingreso. La hemoglobina se midió utilizando un analizador hematológico automatizado. La alanina aminotransferasa, aspartato aminotransferasa, gamma-glutamil transferasa, ácido úrico sérico, creatinina, triglicéridos, colesterol total, colesterol de lipoproteínas de alta densidad y colesterol de lipoproteínas de baja densidad se midieron utilizando un analizador bioquímico automatizado. La hemoglobina glucosilada (HbA1c) se determinó mediante cromatografía líquida de alta resolución. La hormona estimulante de la tiroides, la triyodotironina libre y la tiroxina libre se cuantificaron mediante inmunoensayo quimioluminiscente. La tasa de filtración glomerular estimada (eGFR) se calculó utilizando la ecuación de creatinina de la Colaboración de Epidemiología de Enfermedades Renales Crónicas (CKD-EPI) 2021.
Densidad mineral ósea y composición corporal
La densidad mineral ósea areal se midió en la columna lumbar, el cuello del fémur y la cadera total izquierda utilizando un sistema de absorciometría dual con rayos X y se expresó en g/cm2. Se utilizaron protocolos estándar de adquisición anteroposterior para la columna lumbar y el fémur proximal. Antes de la exploración, los participantes retiraron objetos metálicos y fueron posicionados en decúbito supino por técnicos radiológicos capacitados. Para la adquisición de la columna lumbar, se apoyaron las piernas inferiores para reducir la lordosis lumbar, y las vértebras lumbares se incluyeron dentro de la región de análisis predefinida. Para la adquisición del fémur proximal, la pierna izquierda fue rotada internamente y estabilizada mediante el dispositivo de posicionamiento proporcionado por el fabricante, con el fin de obtener regiones estandarizadas del cuello del fémur y de la cadera total.
Todos los escáneres fueron revisados por operadores capacitados en busca de movimiento del paciente, interferencia metálica, adquisición incompleta, posicionamiento anatómico y colocación de la región de interés. Los escáneres con movimiento significativo, errores de posicionamiento o artefactos que pudieran invalidar la estimación de la DMO se repitieron cuando fue clínicamente factible o se excluyeron del conjunto de datos analítico. Se realizaron calibraciones diarias con fántoma y controles rutinarios de calidad antes de la exploración clínica, según las instrucciones del fabricante y los procedimientos operativos estándar del hospital. Las imágenes se analizaron utilizando el software de análisis proporcionado por el fabricante.
La composición corporal se evaluó mediante un analizador de impedancia bioeléctrica multifrecuencia. El dispositivo utiliza un análisis de impedancia bioeléctrica multifrecuencia segmental directo con un sistema de electrodos táctiles de ocho puntos y mediciones de impedancia a 1, 5, 50, 250, 500 y 1.000 kHz. Las mediciones se realizaron por la mañana tras un ayuno nocturno y después de orinar, antes del desayuno y antes de cualquier actividad física intensa. Los participantes fueron evaluados descalzos y con ropa ligera. Las palmas de las manos y las plantas de los pies se limpiaron antes de la medición para asegurar un contacto adecuado con los electrodos. Los participantes permanecieron de pie con los talones correctamente colocados sobre los electrodos de los pies, sujetaron los electrodos manuales con los pulgares sobre los contactos designados, mantuvieron los brazos extendidos lejos del tronco y permanecieron inmóviles y en silencio durante toda la medición.
La masa muscular esquelética apendicular y el área de grasa visceral se obtuvieron del informe de composición corporal generado por el dispositivo. El área de grasa visceral fue una estimación derivada de un algoritmo patentado basado en las mediciones de impedancia bioeléctrica y las características de los participantes; no se cuantificó directamente mediante tomografía computarizada, resonancia magnética o absorciometría de rayos X de energía dual. La relación músculo graso visceral (SVR) se calculó como la masa muscular esquelética apendicular (kg) dividida entre el área de grasa visceral estimada por análisis de impedancia bioeléctrica (BIA) (cm2), con unidades de kg/cm2. En la cohorte descriptiva de 2.820 registros, el valor bruto de SVR fue de 0,207 ± 0,090 kg/cm2 (mediana, 0,195; rango, 0,063–0,766), y los puntos de corte globales por terciles fueron 0,1518 y 0,2361 kg/cm2. El área de grasa visceral varió entre 18,9 y 270,6 cm2; no hubo valores de área de grasa visceral iguales a cero o negativos. No se aplicó ningún umbral preespecificado para valores muy bajos de área de grasa visceral, regla de winsorización ni criterio adicional de exclusión para relaciones extremas; todos los valores finitos se analizaron. La SVR se interpretó como una exposición compuesta en forma de razón que refleja la masa muscular en relación con la adiposidad visceral, y no como un mecanismo biológico independiente. La SVR estandarizada por cohorte se calculó como (SVR − media de la cohorte)/desviación estándar de la cohorte.
Análisis estadístico
Las variables continuas se resumieron como media ± desviación estándar (DE) o mediana (rango intercuartílico), y las variables categóricas como n (%). Entre los terciles de SVR, las variables continuas aproximadamente normales se compararon mediante análisis de varianza, las variables asimétricas mediante la prueba de Kruskal-Wallis, y las variables categóricas mediante la prueba de chi-cuadrado. El modelo lineal principal para cada punto final de DMO fue: DMO = β0 + β1(puntaje z de SVR) + β2(edad) + β3(sexo) + β4(IMC) + β5(relación cintura-cadera) + β6(duración de la diabetes) + β7(hemoglobina) + β8(TFGe) + β9(alanina aminotransferasa [ALT]) + β10(aspartato aminotransferasa [AST]) + ε. Los Modelos secuenciales 1-5 mantuvieron las definiciones reportadas en Tabla 2. La edad y el sexo se consideraron factores de confusión demográficos. El IMC y la relación cintura-cadera se incluyeron como covariables de tamaño corporal y adiposidad central, pero podrían estar parcialmente en la vía que vincula la composición corporal con la DMO. La duración de la diabetes, la hemoglobina, el TFGe, la ALT y la AST se incluyeron como covariables de estado clínico y también podrían ser correlatos descendentes. Por consiguiente, el Modelo 5 estima una asociación condicional a covariables, más que un efecto causal total.
Se consideró aceptable un VIF inferior a 5. Dado que los tres modelos principales utilizaron los mismos 2.798 registros y la misma matriz de diseño, los VIF fueron idénticos en todos los puntos finales de la DMC: duración de la diabetes 1,25, hemoglobina 1,57, tasa de filtración glomerular estimada 1,64, índice de masa corporal 2,01, edad 2,13, relación cintura-cadera 2,50, sexo 2,51, AST 2,80, ALT 3,05 y respuesta virológica sostenida estandarizada 3,48.
Los modelos por subgrupos utilizaron el conjunto de covariables del Modelo 5 tras eliminar la variable de estratificación: se eliminó el sexo de los modelos estratificados por sexo, la edad de los modelos estratificados por edad, el IMC de los modelos estratificados por IMC, la duración de la diabetes de los modelos estratificados por duración y el eTFG de los modelos estratificados por función renal. La categoría de control glucémico no fue una covariable del Modelo 5, por lo que se mantuvieron las covariables del Modelo 5 en ese análisis. Los modelos estratificados por sexo y la interacción por sexo utilizaron puntuaciones z de SVR específicas por sexo; todos los demás análisis por subgrupos utilizaron el SVR estandarizado de la cohorte. Cada modelo de interacción incluyó indicadores del subgrupo y términos producto de SVR por subgrupo, y se comparó con el modelo correspondiente de efectos principales mediante una prueba F anidada. Se aplicó la corrección de Benjamini-Hochberg a la familia completa de 18 pruebas de interacción (tres puntos finales de DMO × seis factores de subgrupo).
No se realizó un cálculo previo de potencia porque se analizaron todos los registros elegibles del período retrospectivo fijo. La precisión se evaluó utilizando intervalos de confianza del 95 % bilaterales. Los supuestos del modelo lineal se evaluaron mediante gráficos de residuos frente a valores ajustados, gráficos cuantil-cuantil (Q–Q), escala-ubicación, distancia de Cook, Breusch–Pagan y diagnósticos de residuos estudentizados. Se calcularon intervalos de confianza robustos frente a heterocedasticidad con el método HC3 como análisis de sensibilidad. La no linealidad se evaluó comparando el Modelo 5 con un término de exposición de trazador cúbico natural con 3 grados de libertad [df] mediante una prueba F parcial; análisis con 4 grados de libertad y percentiles centrales del 2º al 98º evaluaron la sensibilidad de la forma. Las predicciones promedio de la población se presentaron a lo largo de los percentiles 2º–98º del SVR crudo.
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Selección de registros y muestras analíticas
Entre 3.495 registros de pacientes hospitalizados con DT2 disponibles tras la limpieza preliminar, se excluyeron 366 debido a que campos clave de laboratorio o de composición corporal estaban incompletos, y 309 fueron excluidos según criterios clínicos o de calidad de datos preespecificados, quedando 2.820 registros para los análisis descriptivos. Dentro de esta cohorte, 22 registros carecían de los tres puntos finales de DMO y fueron excluidos del análi...
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En este análisis transversal retrospectivo, una FRS más alta se asoció con una DMO areal más alta en la columna lumbar, el cuello femoral y la cadera total tras el ajuste por covariables. El patrón aparente a nivel mundial y por fertilidad coincidió con un marcado desequilibrio por sexo y no se reprodujo en las gráficas sin ajustar específicas por sexo, lo que resalta la importancia de los análisis ajustados continuos. Los análisis con splines sugirieron asociaciones crecientes que se aplanaron a valores más altos de FRS...
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Los autores declaran que no tienen intereses competidores.
Esta investigación fue financiada por el Proyecto de Investigación Clínica del Centro Médico de Changzhou, Universidad Médica de Nanjing (Número de subvención CMCB202407).
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| Nombre | Empresa | Número de catálogo | Comentarios |
|---|---|---|---|
| Analizador automático de química | Siemens | ADVIA 2400 | Ensayos bioquímicos |
| Analizador automático de hematología | Sysmex | XN-2800 | Mediciones de hemoglobina y recuento sanguíneo completo |
| Esfigmomanómetro automático | Omron | U703 | Medición de la presión arterial en reposo |
| Analizador de inmunoensayo con quimioluminiscencia | Siemens | ADVIA Centaur XPT | Mediciones de hormonas tiroideas |
| Escáner de absorciometría dual con rayos X | Hologic | EXPLORER | Mediciones de densidad mineral ósea en columna lumbar, cuello femoral y cadera total |
| Báscula de altura y peso | Hengqi Inc. | RGZ-120-RT | Mediciones antropométricas |
| Analizador de cromatografía líquida de alta eficacia | TOSOH | G8-90SL | Medición de HbA1c |
| Analizador multifrecuencial de impedancia bioeléctrica | Biospace | InBody 720 | Mediciones de masa muscular esquelética apendicular y área de grasa visceral |
| Software estadístico R | R Foundation for Statistical Computing | Version 4.6.0 | Análisis estadístico y generación de figuras |
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