Een abonnement op JoVE is vereist om deze inhoud te bekijken. Log in of start vandaag met uw gratis proefperiode.

Methodenartikel

Glykemische impact op symptomen van artrose van de knie op fysieke, radiografische en inflammatoire markers bij personen van 50 jaar en ouder met diabetes

1.4K weergaven

⸱

DOI:

10.3791/67521

⸱

7 maart 2025

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Centre for Healthy Ageing and Wellness, Faculty of Health Sciences, Universiti Kebangsaan Malaysia, 2Department of Radiology, Hospital Canselor Tuanku Muhriz UKM, 3Laboratory of Natural Products, Institute of Bioscience, Universiti Putra Malaysia, 4Ageing and Age-Associated Disorders Research Group, Department of Medicine, Faculty of Medicine, University of Malaya, 5Department of Medical Sciences, School of Medical and Health Sciences, Sunway University

In dit artikel

Samenvatting

Hier presenteren we een protocol om de glykemische controle te beoordelen met behulp van capillaire bloedglucose (CBG) en geglyceerde hemoglobine A1C (HbA1C) niveaus. Deze studie onderzoekt de impact van hyperglykemie op de symptomen van artrose van de knie (KOA), fysieke prestaties, fysieke activiteitsniveau, radiografische ernst en ontsteking bij oudere volwassenen met diabetes.

Samenvatting

Deze studie onderzoekt de invloed van hyperglykemie op aan knieartrose (KOA) gerelateerde symptomen, fysieke prestaties, fysieke activiteitsniveau, radiografische ernst en ontsteking bij oudere volwassenen. Langdurige hyperglykemische toestanden dragen bij aan geavanceerde vorming van glycatie-eindproducten (AGE), wat de KOA-symptomen verergert. Capillaire bloedglucose (CBG) en geglyceerde hemoglobine A1C (HbA1C) spiegels worden vaak gebruikt in laboratoriumtests voor glykemische beoordeling, wat duidelijke voordelen en beperkingen biedt. Deelnemers werden verdeeld in goede en slechte glykemische controlegroepen op basis van hun CBG- en HbA1C-waarden. De klinische ernst en fysieke activiteit van KOA werden gemeten met behulp van de knieblessure en artrose outcome score (KOOS) en de internationale vragenlijst over fysieke activiteit. Fysieke prestaties werden gemeten met handknijpkracht, loopsnelheid, time-up-and-go (TUG) en 5 keer zitten-naar-staan (5STST). Er werden röntgenfoto's van de knie gemaakt en er werd een serumenzymgekoppelde immunosorbenttest (ELISA)-analyse uitgevoerd voor IL-1β, IL-4, CRP, NF-KB en AGE. Driehonderd gerekruteerde deelnemers (gemiddelde leeftijd [SD] = 66,40 jaar (5,938) met CBG, met een nuchtere bloedsuikerspiegel > 7,0 mmol/L en willekeurige bloedsuikerspiegel > 11,1 mmol/L, (N = 254) werden vergeleken met KOOS-pijn (p=0,008) en symptomen (p=0,017) en 5STST (p=0,015); terwijl HbA1c > 6,3% (N = 93) werd vergeleken met 5STST (p=0,002), en AGE's (p=0,022) op basis van de Mann Whitney U-test. Logistische regressie onthulde significante associaties tussen glykemische controle en spierkracht van de onderste ledematen, radiologische ernst, laboratoriummarkers en tussen glykemische status en KOOS-pijn en -symptomen. Deze associaties bleven echter niet significant na correctie voor BMI. Alleen al een slechte glycemische status werd in verband gebracht met een betere functie in sport- en recreatiedomeinen na aanpassing van de antidiabetica, wat wijst op ontstekingsremmende en pijnstillende effecten die het effect van een hoge bloedsuikerspiegel maskeerden. Toekomstige studies zouden het voorspellende vermogen van glykemische beoordeling voor een slechte kniefunctie en fysieke prestaties kunnen onderzoeken, terwijl rekening wordt gehouden met de effecten van de medicatie.

Inleiding

Artrose van de knie (KOA) neemt in prevalentie toe met de leeftijd, waarbij de knie een belangrijk dragend gewricht is1. KOA manifesteert zich meestal met stijfheid en chronische pijn in het kniegewricht, wat de mobiliteit beperkt, de kwaliteit van leven vermindert en het risico op hart- en vaatziekten verhoogt2. Diabetes mellitus, die ook verband houdt met leeftijd, draagt bij aan het risico op de ontwikkeling van KOA, aangezien verhoogde glucose- en lipidenspiegels de vorming van geavanceerde glycatie-eindproducten (AGE) bevorderen, wat leidt tot chronische gewrichtsontsteking en kraakbeendegeneratie3. Ondanks de beschikbaarheid van gezondheidszorg zijn twee op de vijf Maleisiërs met diabetes mellitus niet op de hoogte van hun diagnose, terwijl 56% van de gediagnosticeerde personen er niet in slaagde de bloedsuikerspiegel goed onder controle te houden4. Acute hyperglykemie kan leiden tot een hyperglykemische hyperosmolaire toestand, die levensbedreigend is, terwijl chronische hyperglykemie leidt tot perifere neuropathie, nefropathie, retinopathie en hart- en vaatziekten5.

Perifere neuropathie, een microvasculaire complicatie die het gevolg is van een slechte glykemische controle en leidt tot veranderde pijnmechanismen, kan kniepijn bij KOA6 overdrijven. De aanwezigheid van diabetes bij personen met KOA wordt in verband gebracht met een verminderd bewegingsbereik in het kniegewricht, verminderde kniefunctie, verhoogde radiografische veranderingen en een slechtere kwaliteit van leven7. De verminderde fysieke prestaties als gevolg van de effecten van diabetes op KOA worden gekenmerkt door verminderde spierkracht en coördinatie8. Bewijs van magnetische resonantiebeeldvorming van degeneratieve veranderingen geassocieerd met kraakbeen- en meniscusschade, zoals verminderde gewrichtsruimte en verkeerde uitlijning, lijkt ernstiger te zijn bij personen met diabetes9.

Slechte glykemische controle is gekoppeld aan opgereguleerde degeneratieve enzymen en ontstekingsfactoren in gewrichtsvloeistof van de knie. Verhoogde cytokines en eiwitten bij diabetes, zoals IL-1β, IL-4, IL-6, nucleaire factor-κB (NF-KB) en tumornecrosefactor-alfa (TNF-α), zijn geassocieerd met KOA-pathofysiologie10,11. In de chondrocyten leidt een defecte glucosetransporter tot opgereguleerde glycolyse, polyolroutes, proteïnekinase C en pentoseroutes en uiteindelijk tot een hoge productie van reactieve zuurstofsoorten10.

Nuchtere en willekeurige bloedglucose geven een schatting van de huidige glycemische status en het vermogen om glucose te verwerken met betrekking tot insulineresistentie12. Geglyceerd hemoglobine A (HbA1c) is een maat voor de glykemische controle van de afgelopen drie maanden. Dit geeft echter geen details over acute fluctuaties13. Capillaire bloedglucosetesten bieden onmiddellijke beoordelingen van de glykemische status aan het bed of in de kliniek, wat heeft geleid tot discussies over hun waarde bij het bepalen van glykemische controle en het voorspellen van het risico op complicaties14,15. Deze studie heeft dus tot doel het verband op te helderen tussen glykemische controle bepaald met HbA1c en verhoogde bloedglucose bepaald met capillaire bloedglucose (CBG) met de Knee Injury and Osteoarthritis Outcome Scores (KOOS), fysieke prestaties, fysieke activiteitsniveau, radiografische ernst en ontstekingsmarkers bij personen met KOA.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

Het onderzoeksprotocol was in overeenstemming met de Verklaring van Helsinki en werd goedgekeurd door de Ethische Commissie van de Universiti Kebangsaan Malaysia (referentienummer: JEP-2022-001).

1. Werving van deelnemers

  1. Selecteer door middel van gemakssteekproeven de onderzoekspopulatie van thuiswonende volwassenen met KOA van 50 jaar en ouder in Kuala Lumpur en Selangor. Geworven deelnemers uit seniorenorganisaties en diabetes- en orthopedische klinieken.
    OPMERKING: De aanwezigheid van KOA wordt gedefinieerd met zelfgerapporteerde, door een arts gediagnosticeerde KOA of die voldoen aan de klinische onderzoekscriteria van het American College of Rheumatology (ACR)16.
  2. Sluit geïnstitutionaliseerde oudere volwassenen of mensen met ernstige psychische stoornissen en diabetes type 1 uit.
  3. Door te verwijzen naar gepubliceerde literatuur over cross-sectionele cohorten uit vergelijkbare settings, identificeert u de effectgrootte, die in deze studie de oneven verhouding is. Bereken de steekproefomvang, die een macht van 80% biedt om de nulhypothese te verwerpen, met behulp van G*Power 3.117.
  4. Leg de onderzoeksdoelstellingen uit en verkrijg geïnformeerde toestemming voordat de gegevens worden verzameld.

2. Gegevensverzameling - Vragenlijst

  1. Vragenlijsten afnemen, waaronder sociodemografisch, KOOS18 en de International Physical Activity Questionnaire (IPAQ)19.
  2. Bereken de totaalscores voor elk van de vijf KOOS-domeinen die zijn afgeleid van de 42 items en zet de scores om in een schaal van 0-100 percentages, waarbij nul staat voor geen problemen en 100 voor extreme problemen voor elk domein.
  3. Bereken het metabolische equivalent van taak (MET) voor IPAQ-domeinen door de benodigde tijd in minuten en het aantal dagen per week te vermenigvuldigen, rekening houdend met de standaard van elk domein.
    OPMERKING: Het totale aantal MET's dat wijst op fysieke activiteitsniveaus is 3,3 (MET wandelactiviteit), + 4 (MET activiteit met matige intensiteit), + 8 (MET hoge intensiteit).

3. Gegevensverzameling - Fysieke prestaties

  1. Meet de hoogte met een stadiometer. Verkrijg het lichaamsgewicht en de body mass index (BMI) met een lichaamssamenstellingsanalysator. Zorg ervoor dat deelnemers zware kleding, metalen accessoires en schoenen verwijderen.
  2. Meet de taille-, heup- en kuitomtrek met behulp van een meetlint. Noteer de meting in centimeters ter hoogte van de navel in rust voor de middelomtrek en de meting ter hoogte van het maximale achterste uitsteeksel van de billen voor heupomtrek20. Meet de kuitomtrek op de grootste afmeting van de lange as, waarbij de deelnemers met gestrekte rug en beide voeten op de grond zitten21.
  3. Geef instructies aan de deelnemers over het uitvoeren van de fysieke prestatietests: handknijpkrachttest (HGS)22, timed up and go-test (TUG)23, zes-meter looptest24 en vijf keer zit-sta-test (5STST)25.
    1. Zorg ervoor dat de prestatie-instelling vrij is van obstakels en gevaren. Wacht 1 minuut gestandaardiseerde rustperioden tussen tests26.
  4. Voer de handknijpkrachttest uit.
    1. Instrueer de deelnemer om te gaan zitten met de schouders geadduceerd in de neutrale positie, met de elleboog gebogen in een hoek van 90°.
    2. Informeer hen om tijdens de test geen snelle wringende of schokkende bewegingen uit te voeren.
    3. Meet driemaal de maximale sterkte met de handgreepdynamometer voor elke hand en selecteer de grootste maat in kg.
  5. Voer de getimede up-and-go-test uit.
    1. Instrueer de deelnemer om rechtop te gaan zitten met de rug in contact met de rugleuning van de stoel, de armen op de armleuningen en de voeten plat op de grond.
    2. Noteer met behulp van een stopwatch de tijd die nodig is om op te staan, 3 m te lopen, een U-bocht te maken, terug te lopen naar de stoel en weer te gaan zitten. Begin met timen wanneer de rug van de deelnemer het contact met de rugleuning van de stoel verliest en stop met timen zodra de rug van de deelnemer de rugleuning van de stoel raakt.
    3. Herhaal dit twee keer en noteer de laagste tijd in seconden als eindresultaat.
  6. Beoordeel de loopsnelheid.
    1. Meet een loopbrug van 10 m af en plaats markeringen met plakband op 2 m van elk uiteinde van de loopbrug om de punten aan te geven waar de metingen beginnen en eindigen.
    2. Laat de deelnemers in hun normale tempo over een loopbrug van 10 m lopen.
    3. Start de timer zodra de deelnemer de eerste 2 m overschrijdt en stop de timer op de 8 m-lijn.
    4. Bereken de loopsnelheid met behulp van de snelheidsformule (m/s), waarbij 6 m wordt gedeeld door de tijd die nodig is in seconden.
  7. Voer de vijfvoudige zit-naar-stand-test uit.
    1. Instrueer de deelnemers om 5 keer zo snel mogelijk op te staan en te gaan zitten met evenwicht.
    2. Noteer de tijd die nodig is om 5 herhalingen te voltooien en selecteer de laagste tijd in seconden uit de drie proeven.

4. Gegevensverzameling - Röntgenfoto van de knie

  1. Maak een afspraak, datum en tijd voor deelnemers om het ziekenhuis te bezoeken voor een radiografisch onderzoek van beide knieën, met behulp van de staande anteroposterieure gewichtdragende weergave.
  2. Dien radiografische beelden in bij de radioloog, die de Kellgren- en Lawrence-classificatie aan elke knie27 zal bepalen en toewijzen.
    OPMERKING: Het classificatiesysteem heeft cijfers van 0 tot 4, waarbij hogere cijfers duiden op toenemende ernst van KOA op basis van kenmerken: vorming van osteofyten, periarticulaire beenbeentjes, veranderde vorm van de botuiteinden, vernauwing van de gewrichtsruimte en subchondrale sclerose.
  3. Noteer het toegewezen cijfer en zorg ervoor dat de score aan de juiste knie wordt toegekend.

5. Gegevensverzameling - Capillaire bloedafname voor beoordeling van de glykemische status

  1. Handen wassen en chirurgische handschoenen aantrekken. Reinig de vinger van de deelnemer met een alcoholdoekje en laat de vinger aan de lucht drogen.
  2. Bereid de glucometer voor door de teststrip in te brengen.
  3. Selecteer een lancetapparaat en zorg ervoor dat het ongebruikt en verzegeld is.
  4. Verbreek de verzegeling van het lancet en prik in de vinger met het nieuwe lancetapparaat, knijp in de vinger om een klein bloedscheutje te produceren en raak de druppel bloed aan met de teststrip.
  5. Gebruik controleoplossingen voor kwaliteitsborging, laat de oplossing op de teststrip vallen en controleer of deze volgens de fabrikant binnen het verwachte bereik ligt.
  6. Noteer de bloedglucosespiegel die door de glucometer wordt weergegeven. Vraag de deelnemer wanneer zijn laatste maaltijd was en noteer of deze meer dan 8 uur voor het tijdstip van de afname is genuttigd.
    OPMERKING: Nuchtere bloedsuikerspiegel vereist dat deelnemers ten minste 8 uur vasten vóór deze procedure, terwijl willekeurige bloedsuikerspiegel dat niet doet.
  7. Gooi het lancet veilig weg in een naaldenbak en geef de deelnemer een wattenstaafje om druk uit te oefenen op het prikgebied op de vinger om hemostase te garanderen.
  8. Handen wassen na de ingreep. Ruim eventueel gemorste bloed op.

6. Gegevensverzameling - Afname van veneuze bloedcellen voor de beoordeling van de glykemische controle

  1. Handen wassen en chirurgische handschoenen aantrekken.
  2. Identificeer een geschikte ader van de rechter of linker antecubitale fossa. Breng een tourniquet aan op de bovenarm van de geselecteerde arm en identificeer een geschikte ader door palpatie.
  3. Reinig de huid rond de geselecteerde ader met een alcoholdoekje en laat het aan de lucht drogen.
  4. Verzamel veneuze bloedmonsters met een vlindernaald van 23 g met behulp van twee flessen gewone bloedbuisjes van 6 ml. Label de buisjes met de unieke identificatiecode van de deelnemer.
  5. Gooi scherpe voorwerpen en klinisch afval veilig weg en was de handen.
  6. Vervoer bloedmonsters naar het laboratorium in een koelbox met een ijspak. Plaats de bloedmonsters in hun verzamelbuisjes in een centrifuge en centrifugeer gedurende 10 minuten op 604 x g .
  7. Verdeel het serum met een micropipet in microcentrifugebuisjes van 1,5 ml en label de buisjes met datum, identificatiecode en type monster voordat u ze bij -80 °C bewaart.

7. ELISA-bepaling

  1. Bereken het serumvolume dat nodig is voor de ELISA-test op basis van de handleiding van de fabrikant. Voer een optimalisatietest uit om de optimale concentratie te bepalen; herhaal dit voor respectievelijk IL-1β, IL-4, CRP, NF-KB en AGE's.
  2. Ontdooi het serum en breng de ELISA-reagentia op kamertemperatuur (RT). Label ondertussen microcentrifugebuisjes voor standaarden, monsters en blanco.
  3. Bereid werkoplossingen voor volgens de instructies van de fabrikant voor het verdunningsmiddel, detectie-antilichamen, substraat en wasbuffer uit de voorraadoplossingen, indien nodig.
  4. Voer tweevoudige seriële verdunningen uit voor de standaarden met het gegeven standaardverdunningsmiddel. Referentiestandaard van elke marker: IL-1β = 500 pg/ml, IL-4 = 2000 pg/ml, CRP = 25 ng/ml, NF-κB = 10 ng/ml, AGEs = 4800 ng/L. Het standaard verdunningsmiddel dient ook als blanco.
  5. Verdun het serummonster voor een geoptimaliseerde test indien nodig.
    1. Gebruik voor de IL-1β-, IL-4- en NF-κB-ELISA-test nette serummonsters. Voor CRP, verdun met 1000x met referentieverdunningsmiddel. Pipetteer 100 μL monsters in de put en dupliceer ze allemaal.
    2. Gebruik voor de ELISA-test van AGE's een serummonster van 2x verdunning, pipetteer 40 μL monster in de put en dupliceer elk.
  6. Vervang de pipetpunten tussen verschillende monsters of reagentia. Gebruik een meerkanaalspipet om randeffecten te voorkomen.
  7. Incubeer volgens de door de fabrikant voorgestelde tijd en temperatuur en verzegel de plaat voor elke incubatie met een nieuw zelfklevend deksel.
  8. Voor deze sandwich ELISA, incubeer monster en standaard naar de voorgecoate putjes, gevolgd door detectie-antilichaam, geconjugeerd secundair antilichaam, substraat en ten slotte stopoplossing. Voeg elke oplossing toe in dezelfde volgorde als voorheen.
  9. Decanteer en was putjes met behulp van een wasbuffer tussen de incubatie volgens de handleiding van de fabrikant. Tik de putjes tegen schoon absorberend papier om de wasbuffer te verwijderen, maar zorg ervoor dat de putjes niet uitdrogen voordat de volgende oplossing wordt toegevoegd.
  10. Lees de putjes af met een microplaatlezer bij 450 nm. Registreer en bereken met behulp van een logistieke curve met vier parameters (4PL), een kwantitatieve methode om de concentratie uit te zetten en te bepalen aan de hand van symmetrische sigmoïdale kalibratoren28. Gebruik het gemiddelde voor elk monster voor analyse.

8. Statistische analyse

OPMERKING: Analyseer gegevens met behulp van de juiste software voor gegevensanalyse (SPSS versie 20 is hier gebruikt). Categoriseer de onderzoekspopulatie in twee groepen: 1) goede glykemische controle, 2) slechte glykemische controle (slechte glykemische status = nuchtere bloedsuikerspiegel meer dan 7,0 mmol/L of willekeurige bloedsuikerspiegel hoger dan 11,1 mmol/L; Slechte glykemische controle = HbA1c hoger dan 6,3%).

  1. Open de software om variabelen te maken op basis van datum, identificatiecode van de deelnemers, sociodemografische variabelen, vragenlijstitems en gemeten parameters.
    1. Selecteer Variabele weergave. Voeg in de kolom Naam een beschrijving in of geef de naam weer in de kolom Label.
    2. Selecteer Type > meten. Voor gecodeerde categorische variabelen zoekt u de representatieve numerieke code en de waarde ervan in de kolom Waarden. Selecteer Ok.
  2. Toets de verzamelde gegevens in de software in, waarbij elke rij één deelnemer vertegenwoordigt.
    1. Selecteer Gegevensweergave. Toets de representatieve numerieke codes in de kolom voor het numerieke type en de namen of beschrijvingen voor het tekenreekstype.
  3. Controleer de normaliteit van continue variabelen om parametrische testaannames te bepalen.
    1. Selecteer Beschrijvende statistieken > analyseren > Verkennen. Voeg continue variabelen in het veld Afhankelijke lijst in.
    2. Selecteer Plots > Normaliteitsplots met tests > Ga verder > OK. Voor een steekproefomvang van meer dan 50 raadpleegt u de p-waarde in de Kolmogorov-Smirnov-test; Een significante p-waarde verwerpt de nulhypothese waarin gegevens normaal gesproken verdeeld zijn.
  4. Voer de Mann-Whitney U-test uit voor niet-parametrische variabelen om te testen op significante verschillen tussen de groepen.
    1. Selecteer > niet-parametrische tests analyseren > Instellingen > kies tests > pas tests aan > Mann-Whitney U (2 voorbeelden).
    2. Ga naar Velden en voeg continue variabelen in het veld Testvelden in.
    3. Voeg categorische groep voor CBG of HbA1c in het veld Groepen > uitvoeren.
  5. Voer een chi-kwadraattest uit voor categorische variabelen om te testen op significante verschillen tussen de groepen.
    1. Selecteer Beschrijvende statistieken > analyseren > Kruistabellen > Statistieken > Chi-kwadraat > Doorgaan.
    2. Selecteer Cellen weergeven. Selecteer Waargenomen in het veld Tellingen en selecteer Kolom in het veld Percentage. Selecteer vervolgens Doorgaan.
    3. Voeg categorische variabelen in het veld Rij(en) en categorische groep voor CBG of HbA1c in het veld Kolom(men) > OK.
  6. Transformeer continue afhankelijke variabelen in binaire groepen om je voor te bereiden op logistische regressie.
    1. Selecteer Transformeren > Coderen in verschillende variabelen en voeg continue variabelen in het veld Invoervariabelen > Uitvoervariabelen.
    2. Voeg de nieuwe variabelenaam in bij het veld Naam. Voeg een nieuw label in het veld Label > Wijzig > oude en nieuwe waarden.
    3. Voeg onder de drempelwaarde van het afkappunt in het veld Bereik, LAAGSTE t/m waarde in, en koppel deze aan nul in het veld Waarde Nieuwe waarde als dit een goed resultaat aangeeft.
    4. Selecteer Toevoegen > voeg het afkappunt in het veld Bereik, waarde hoewel HOOGSTE en koppel deze aan een afkappunt in het veld Waarde van Nieuwe waarde > Toevoegen > Doorgaan > OK.
  7. Afkappunten voor afhankelijke variabelen:
    - KOOS pain domein < 86,1%, Symptomen domein < 85,7%, Activiteit van het dagelijks leven domein <86,8%, Sport domeinen < 85,0%, Kwaliteit van leven domein < 87,5%
    - Slechte HGS: Man < 28 kg, Vrouw < 18 kg
    - Slechte TUG > 8.00 s
    - Slechte loopsnelheid < 1,13 ms-1
    - Slechte 5TSTS >12.80 s
    - Lage fysieke activiteit, IPAQ MET < 3000
    - Matige tot ernstige radiografische KOA, Kellgren en Lawrence beoordelingsschaal > 2
    - Hoge IL-1β > 11,9 pg/ml
    - Hoge IL-4 > 5 pg/ml
    - Hoge CRP > 8 ng/ml
    - Hoge LEEFTIJD > 900 ng/L
    - Hoge NF-κB > 3 ng/ml
  8. Voer meerdere logistische regressies uit om odds ratio's te verkrijgen. Pas het logistische model aan met verstorende factoren op basis van de kenmerken van significante deelnemers.
    1. Selecteer > regressie analyseren > binaire logistiek. Voeg een binaire afhankelijke variabele in het veld Afhankelijk in.
    2. Voeg de CBG- of HbA1c-variabele in het veld Covariabelen in.
    3. Selecteer Categorisch en breng categorische variabelen over naar het veld Categorische covariaten. Selecteer vervolgens Referentiecategorie als Eerste > Wijzigen > Doorgaan.
    4. Selecteer Opties > CI voor exp(B): 95% > Doorgaan > OK.
  9. Herhaal de procedure voor aangepaste modellen, maar voeg significante verstorende factoren toe aan het veld Covariabelen.
  10. Presenteer variabelen als gemiddelde (standaarddeviatie) voor continue variabelen of mediaan (interkwartielbereik) bij gebruik van een niet-parametrische test, en getal (percentage) voor categorische variabelen. Rapporteer oneven ratio's (OR) met 95% betrouwbaarheidsintervallen (BI) en bestempel de p-waarde onder 0,05 als statistisch significant.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

Kenmerken van de deelnemers
Tabel 1 geeft een overzicht van de kenmerken van de deelnemers op basis van de glycemische status met FPBS en HbA1c. Figuur 1 illustreert het totale aantal deelnemers dat in elke fase is opgenomen op basis van variabele inclusiecriteria. Van de in totaal 300 gerekruteerde deelnemers werd capillaire bloedglucosebemonstering verkregen van 254 personen voor FPBS, terwijl veneuze bloedafname werd ...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

Veneuze bloedafname heeft vaak de voorkeur voor laboratoriumtests boven capillaire bloedafname in termen van nauwkeurigheid van de resultaten29. Het HbA1c wordt sterk geassocieerd met diabetescomplicaties, een stabiele chemische aard en goed gestandaardiseerde laboratoriumtests. Aangezien het HbA1c de glykemische controle over 3 maanden weerspiegelt, zijn er geen nuchtere monsters nodig, terwijl eenmalige capillaire bloedafname de eenpuntsglycemische status kan we...

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

Alle auteurs hebben geen belangenconflict te verklaren.

Dankbetuigingen

Deze studie werd gefinancierd door de Fundamental Research Grant Scheme, Ministerie van Hoger Onderwijs, Maleisië, Grant/Award Number: FRGS/1/2021/SKK0/UKM/02/15.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
Butterfly needleBD Vacutainer367282
G*Power 3.1Heinrich-Heine-Universityhttps://www.psychologie.hhu.de/arbeitsgruppen/allgemeine-psychologie-und-arbeitspsychologie/gpowerHeinrich-Heine-University, Düsseldorf
Glucometer en teststripsContour plushttps://www.diabetes.ascensia.my/en/products/contour-plus/Basel, Zwitserland
Human CRP(C-Reactive Protein) ELISA KitElabscienceE-EL-H0043-96TELISA kit
Human IL-1β(Interleukin 1 Beta) ELISA Kit ElabscienceE-EL-H0149-96TELISA kit
Human IL-4(Interleukin 4) ELISA KitElabscienceE-EL-H0101-96TELISA kit
Human NF-κB-p105 subunitBioassay Technology LaboratoryE0003HuELISA kit
Human NF-κBp105(Nuclear factor NF-kappa-B p105 subunit)ElabscienceE-EL-H1386-96TELISA kit
Manuele handdynamometerJamar5030J1Warrenville, Illinois, USA
Draagbare Lichaamssamenstelling AnalyzerInBody ASIAhttps://inbodyasia.com/products/inbody-270/Inbody 270, Cheonan, Chungcheongnam-do
Draagbare stadiometerSeca213 1821 009SECA 213, Hamburg, Duitsland

Referenties

  1. Allen, K. D., Thoma, L. M., Golightly, Y. M. Epidemiology of osteoarthritis. Osteoarthritis Cartilage. 30 (2), 184-195 (2022).
  2. Mat, S., et al. Factors influencing quality of life among older persons living with osteoarthritis using 3 different definitions. Top Geriatr Rehabil. 38 (1), 26-34 (2022).
  3. Berenbaum, F. Diabetes-induced osteoarthritis: From a new paradigm to a new phenotype. Ann Rheum Dis. 70 (8), 1354(2011).
  4. Institute for Public Health. National health and morbidity survey (NHMS) 2023: Non-communicable diseases and healthcare demand - key findings. , National Institutes of Health (NIH). Shah Alam, Selangor. (2024).
  5. Harding, J. L., Pavkov, M. E., Magliano, D. J., Shaw, J. E., Gregg, E. W. Global trends in diabetes complications: A review of current evidence. Diabetologia. 62 (1), 3-16 (2019).
  6. Eitner, A., Culvenor, A. G., Wirth, W., Schaible, H. -G., Eckstein, F. Impact of diabetes mellitus on knee osteoarthritis pain and physical and mental status: Data from the osteoarthritis initiative. Arthritis Care Res (Hoboken). 73 (4), 540-548 (2021).
  7. Aykan, S. A., Kaymaz, S. The association between diabetes mellitus and functionality in knee osteoarthritis: A cross-sectional study. J Health Sci Med. 5 (4), 1114-1118 (2022).
  8. Alenazi, A. M., Alqahtani, B. A. Diabetes is associated with longitudinal declined physical performance measures in persons with or at risk of knee osteoarthritis: Data from the osteoarthritis initiative. Eur J Phys Rehabil Med. 60 (3), 496-504 (2024).
  9. Neumann, J., et al. Diabetics show accelerated progression of knee cartilage and meniscal lesions: Data from the osteoarthritis initiative. Skeletal Radiol. 48 (6), 919-930 (2019).
  10. Courties, A., Gualillo, O., Berenbaum, F., Sellam, J. Metabolic stress-induced joint inflammation and osteoarthritis. Osteoarthritis Cartilage. 23 (11), 1955-1965 (2015).
  11. Wei, G., et al. Risk of metabolic abnormalities in osteoarthritis: A new perspective to understand its pathological mechanisms. Bone Res. 11 (1), 63(2023).
  12. Sriwimol, W., Choosongsang, P., Choosongsang, P., Petkliang, W., Treerut, P. Associations between hba1c-derived estimated average glucose and fasting plasma glucose in patients with normal and abnormal hemoglobin patterns. Scand J Clin Lab Invest. 82 (3), 192-198 (2022).
  13. Papachristoforou, E., Lambadiari, V., Maratou, E., Makrilakis, K. Association of glycemic indices (hyperglycemia, glucose variability, and hypoglycemia) with oxidative stress and diabetic complications. J Diabetes Res. 2020 (1), 7489795(2020).
  14. Matsushita, Y., et al. A comparison of the association of fasting plasma glucose and hba1c levels with diabetic retinopathy in japanese men. J Diabetes Res. 2020 (1), 3214676(2020).
  15. Baig, M. A. Comparative evaluation of efficiency of hba1c, fasting & post prandial blood glucose levels, in the diagnosis of type-2 diabetes mellitus and its prognostic outcome. Int J Res Med Sci. 3 (11), 3245-3249 (2015).
  16. Altman, R., et al. Development of criteria for the classification and reporting of osteoarthritis: Classification of osteoarthritis of the knee. Arthritis Rheum. 29 (8), 1039-1049 (1986).
  17. Kang, H. Sample size determination and power analysis using the G* power software. J Educ Eval Health Prof. 18, (2021).
  18. Roos, E. M., Lohmander, L. S. The knee injury and osteoarthritis outcome score (koos): From joint injury to osteoarthritis. Health Qual Life Outcomes. 1, 64(2003).
  19. Ipaq Research Committee. Guidelines for data processing and analysis of the international physical activity questionnaire (IPAQ)-short and long forms. , https://www.scribd.com/document/92677948/IPAQ-Scoring (2005).
  20. Perissinotto, E., Pisent, C., Sergi, G., Grigoletto, F., Enzi, G. Anthropometric measurements in the elderly: Age and gender differences. Br J Nutr. 87 (2), 177-186 (2002).
  21. Sun, Y. -S., et al. Calf circumference as a novel tool for risk of disability of the elderly population. Sci Rep. 7 (1), 16359(2017).
  22. Chen, L. -K., et al. Asian working group for sarcopenia: 2019 consensus update on sarcopenia diagnosis and treatment. J Am Med Dir Assoc. 21 (3), 300-307 (2020).
  23. Samah, Z. A., et al. Discriminative and predictive ability of physical performance measures in identifying fall risk among older adults. Sains Malays. 47 (11), 2769-2776 (2018).
  24. Bohannon, R. W., Williams Andrews, A. Normal walking speed: A descriptive meta-analysis. Physiotherapy. 97 (3), 182-189 (2011).
  25. Kim, M., Won, C. W. Cut points of chair stand test for poor physical function and its association with adverse health outcomes in community-dwelling older adults: A cross-sectional and longitudinal study. J Am Med Dir Assoc. 23 (8), 1375-1382.e3 (2022).
  26. Parcell, A. C., Sawyer, R. D., Tricoli, V. A., Chinevere, T. D. Minimum rest period for strength recovery during a common isokinetic testing protocol. Med Sci Sports Exerc. 34 (6), (2002).
  27. Kohn, M. D., Sassoon, A. A., Fernando, N. D. Classifications in brief: Kellgren-lawrence classification of osteoarthritis. Clin Orthop Relat Res. 474 (8), 1886-1893 (2016).
  28. Gottschalk, P. G., Dunn, J. R. Measuring parallelism, linearity, and relative potency in bioassay and immunoassay data. J Biopharm Stat. 15 (3), 437-463 (2005).
  29. Das, S., Swain, M., Pradhan, R. Evaluating the relationship of fasting capillary and venous blood sugar level in self-glucose monitoring device, fasting plasma glucose level and glycosylated hemoglobin (HbA1c). Nurs Care Open Access J. 1 (2), 00011(2016).
  30. Bao, Y., Zhu, D. Chinese Diabetes Society. Clinical application guidelines for blood glucose monitoring in china (2022 edition). Diabetes Metab Res Rev. 38 (8), e3581(2022).
  31. Wu, C. -N., Tien, K. -J. The impact of antidiabetic agents on sarcopenia in type 2 diabetes: A literature review. J Diabetes Res. 2020 (1), 9368583(2020).
  32. Kalaitzoglou, E., Fowlkes, J. L., Popescu, I., Thrailkill, K. M. Diabetes pharmacotherapy and effects on the musculoskeletal system. Diabetes Metab Res Rev. 35 (2), e3100(2019).
  33. Mohammed, M. M., Al-Shamma, K. J., Jassim, N. A. Evaluation of the clinical use of metformin or pioglitazone in combination with meloxicam in patients with knee osteoarthritis; using knee injury and osteoarthritis outcome score. Iraqi J Pharm Sci. 23 (2), 13-23 (2014).
  34. Vervullens, S., et al. Preoperative glycaemic control, number of pain locations, structural knee damage, self-reported central sensitisation, satisfaction and personal control are predictive of 1-year postoperative pain, and change in pain from pre- to 1-year posttotal knee arthroplasty. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. , (2024).
  35. Eitner, A., et al. Pain sensation in human osteoarthritic knee joints is strongly enhanced by diabetes mellitus. Pain. 158 (9), 1743-1753 (2017).
  36. Li, H., George, D. M., Jaarsma, R. L., Mao, X. Metabolic syndrome and components exacerbate osteoarthritis symptoms of pain, depression and reduced knee function. Ann Transl Med. 4 (7), 133(2016).
  37. Khachian, A., Seyedoshohadaei, M., Haghani, H., Amiri, F. Effect of self-management program on outcome of adult knee osteoarthritis. Int J Orthop Trauma Nurs. 39, 100797(2020).
  38. Mat, S., et al. Ethnic differences in the prevalence, socioeconomic and health related risk factors of knee pain and osteoarthritis symptoms in older malaysians. PLoS One. 14 (11), e0225075(2019).
  39. Cruz-Almeida, Y., et al. Racial and ethnic differences in older adults with knee osteoarthritis. Arthritis Rheumatol. 66 (7), 1800-1810 (2014).
  40. Kalantar-Zadeh, K., et al. Patient-centred approaches for the management of unpleasant symptoms in kidney disease. Nat Rev Nephrol. 18 (3), 185-198 (2022).
  41. Hsu, H. -J., et al. Factors associated with chronic musculoskeletal pain in patients with chronic kidney disease. BMC Nephrol. 15 (1), 6(2014).
  42. Larsen, P., Engberg, A. S., Motahar, I., Ostgaard, S. E., Elsoe, R. Obesity influences the knee injury and osteoarthritis outcome score. Joints. 7 (01), 008-012 (2019).
  43. Solanki, P., et al. Association between weight gain and knee osteoarthritis: A systematic review. Osteoarthritis Cartilage. 31 (3), 300-316 (2023).
  44. Al-Jarallah, K., Shehab, D., Abdella, N., Al Mohamedy, H., Abraham, M. Knee osteoarthritis in type 2 diabetes mellitus: Does insulin therapy retard osteophyte formation. Med Princ Pract. 25 (1), 12-17 (2016).
  45. Suzuki, A., Yabu, A., Nakamura, H. Advanced glycation end products in musculoskeletal system and disorders. Methods. 203, 179-186 (2022).
  46. Wang, M., Hng, T. M. Hba1c: More than just a number. Aust J Gen Pract. 50 (9), 628-632 (2021).
  47. Kalousova, M., Skrha, J., Zima, T. Advanced glycation end-products and advanced oxidation protein products in patients with diabetes mellitus. Physiol Res. 51 (6), 597-604 (2002).
  48. Shah, K., Maghsoudlou, P. Enzyme-linked immunosorbent assay (elisa): The basics. Br J Hosp Med. 77 (7), C98-C101 (2016).
  49. Nakanishi, S., et al. The impact of hand strength on hba1c, body mass index and body composition by group according to sedentary behaviour: Cross-sectional study in japanese patients with type 2 diabetes mellitus. Malays J Med Sci. 31 (3), 185-193 (2024).
  50. Joseph, J. J., et al. Comprehensive management of cardiovascular risk factors for adults with type 2 diabetes: A scientific statement from the american heart association. Circulation. 145 (9), e722-e759 (2022).
  51. Tomic, D., Shaw, J. E., Magliano, D. J. The burden and risks of emerging complications of diabetes mellitus. Nat Rev Endocrinol. 18 (9), 525-539 (2022).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Tags

Glykemische controleimpact van hyperglykemiefysieke prestatiesradiografische ernstcapillaire bloedglucosegeglyceerd hemoglobinegeavanceerde glycatie eindproductenELISA analyse
Glykemische impact op symptomen van artrose van de knie op fysieke, radiografische en inflammatoire markers bij personen van 50 jaar en ouder met diabetes
Neem contact met ons op
Aanbevelen aan de bibliotheek

Privacy

Gebruiksvoorwaarden

Beleidsoverzicht

Copyright © 2026 MyJoVE Corporation. Alle rechten voorbehouden.