Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

Гликемическое влияние на симптомы остеоартроза коленного сустава на физические, рентгенологические и воспалительные маркеры у лиц в возрасте 50 лет и старше с сахарным диабетом

1.4K просмотров

⸱

DOI:

10.3791/67521

⸱

7 марта 2025 г.

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
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

В этой статье

Краткое содержание

В данной статье мы представляем протокол оценки гликемического контроля с использованием уровней глюкозы в капиллярной крови (КШ) и гликированного гемоглобина A1C (HbA1C). В этом исследовании изучается влияние гипергликемии на симптомы остеоартрита коленного сустава (КОА), физическую работоспособность, уровень физической активности, рентгенологическую тяжесть и воспаление у пожилых людей с диабетом.

Аннотация

В этом исследовании изучается влияние гипергликемии на симптомы, связанные с остеоартритом коленного сустава (КОА), физическую работоспособность, уровень физической активности, рентгенологическую тяжесть и воспаление у пожилых людей. Длительные гипергликемические состояния способствуют образованию конечного продукта гликирования (КПГ), что ухудшает симптомы КОА. Уровни глюкозы в капиллярной крови (КШ) и гликированного гемоглобина A1C (HbA1C) обычно используются в лабораторных тестах для оценки гликемии, предлагая явные преимущества и ограничения. Участники были разделены на контрольные группы с хорошим и плохим гликемическим индексом в зависимости от уровня КБГ и HbA1C. Клиническую тяжесть КОА и физическую активность оценивали с помощью шкалы исходов травмы коленного сустава и остеоартрита (KOOS) и международного опросника физической активности. Физическая работоспособность измерялась с помощью силы хвата кисти, скорости ходьбы, времени подъема и движения (TUG) и 5 перемещений из положения сидя в стояние (5STST). Выполнена рентгенография коленного сустава и проведен анализ сывороточного иммуноферментного анализа (ИФА) на ИЛ-1β, ИЛ-4, СРБ, НФ-κВ и КПГ. Триста набранных участников (средний возраст [SD] = 66,40 лет (5,938) с КШ, сахара в крови натощак > 7,0 ммоль/л и случайного сахара в крови > 11,1 ммоль/л, (N = 254) сравнивали с болью KOOS (p=0,008) и симптомами (p=0,017) и 5STST (p=0,015), в то время как HbA1c > 6,3% (N = 93) сравнивали с 5STST (p=0,002), и КПГ (p=0,022) на основе U-критерия Манна Уитни. Логистическая регрессия выявила значительную связь между гликемическим контролем и силой мышц нижних конечностей, рентгенологической тяжестью, лабораторными маркерами, а также между гликемическим статусом и болью и симптомами KOOS. Тем не менее, эти связи не оставались значимыми после поправки на ИМТ. Низкий гликемический статус сам по себе был связан с улучшением функции в области спорта и отдыха после коррекции антидиабетических препаратов, что свидетельствует о противовоспалительных и обезболивающих эффектах, которые маскируют эффект высокого уровня сахара в крови. Будущие исследования могут изучить прогностическую способность гликемической оценки плохой функции колена и физической работоспособности с учетом эффектов лекарства.

Введение

Остеоартрит коленного сустава (КОА) увеличивается с возрастом, при этом коленный сустав является основным суставом, несущимнагрузку 1. КОА обычно проявляется скованностью и хронической болью в коленном суставе, что ограничивает подвижность, снижает качество жизни и увеличивает риск сердечно-сосудистыхзаболеваний. Сахарный диабет, который также связан с возрастом, способствует риску развития КОА, поскольку повышенный уровень глюкозы и липидов способствует образованию конечного продукта гликирования (КПГ), что приводит к хроническому воспалению суставов и дегенерации хряща3. Несмотря на доступность медицинских услуг, двое из пяти малазийцев с сахарным диабетом не знают о своем диагнозе, в то время как 56% из них не смогли поддерживать хороший контроль уровня сахара в крови. Острая гипергликемия может привести к гипергликемическому гиперосмолярному состоянию, которое является опасным для жизни, в то время как хроническая гипергликемия приводит к периферической нейропатии, нефропатии, ретинопатии и сердечно-сосудистым заболеваниям5.

Периферическая невропатия, которая является микрососудистым осложнением, возникающим в результате плохого гликемического контроля и приводящим к изменению болевых механизмов, может усиливать боль в колене при КОА6. Наличие сахарного диабета у лиц с КОА связано с уменьшением объема движений в коленном суставе, снижением функции колена, увеличением рентгенологических изменений и ухудшением качества жизни7. Снижение физической работоспособности в результате влияния диабета на КОА характеризуется нарушением мышечной силы и координации8. Магнитно-резонансная томография свидетельствует о дегенеративных изменениях, связанных с повреждением хрящей и мениска, таких как уменьшение суставной щели и неправильное положение, по-видимому, более серьезными у людей с сахарным диабетом9.

Плохой гликемический контроль связан с повышением уровня дегенеративных ферментов и воспалительных факторов в синовиальной жидкости коленного сустава. Повышенное содержание цитокинов и белков при сахарном диабете, таких как IL-1β, IL-4, IL-6, ядерный фактор-κB (NF-κB) и фактор некроза опухоли-альфа (TNF-α), связаны с патофизиологией КОА10,11. В то время как в хондроцитах дефектный транспортер глюкозы приводит к усилению регуляции гликолиза, полиольных путей, протеинкиназы С и пентозных путей и, в конечном итоге, к высокому производству активных форм кислорода10.

Уровень глюкозы натощак и случайный уровень глюкозы в крови позволяют оценить текущий гликемический статус, а также способность справляться с глюкозой, связанную с резистентностью к инсулину12. Гликированный гемоглобин А (HbA1c) является показателем гликемического контроля за последние три месяца. Это, однако, не дает подробностей об острых колебаниях13. Анализ уровня глюкозы в капиллярной крови позволяет немедленно оценить гликемический статус у постели больного или в клинике, что привело к спорам об их значении для определения гликемического контроля, а также прогнозирования риска осложнений 14,15. Таким образом, данное исследование направлено на выяснение связи между гликемическим контролем, определенным с помощью HbA1c, и повышенным уровнем глюкозы в крови, определенным с помощью глюкозы капиллярной крови (КБГ), с оценкой травмы коленного сустава и остеоартрита (KOOS), физической работоспособностью, уровнем физической активности, рентгенологической тяжестью и маркерами воспаления у лиц с КОА.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Протокол исследования соответствовал Хельсинкской декларации и был одобрен Комитетом по этике Университета Кебангсаан Малайзии (регистрационный номер: JEP-2022-001).

1. Набор участников

  1. С помощью удобной выборки выберите исследуемую популяцию из числа проживающих в сообществе взрослых с КОА в возрасте 50 лет и старше в Куала-Лумпуре и Селангоре. Набирали участников из организаций пожилых людей и диабетических и ортопедических клиник.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Наличие КОА определяется с помощью самостоятельно диагностированной врачом КОА или в соответствии с критериями клинического обследования Американской коллегии ревматологов (ACR)16.
  2. Исключите пожилых людей, находящихся в специализированных учреждениях, или тех, кто страдает серьезными психическими нарушениями и диабетом 1 типа.
  3. Обратившись к опубликованной литературе по перекрестным когортам из аналогичных условий, определите размер эффекта, который в данном исследовании является нечетным соотношением. Рассчитайте размер выборки, который обеспечит 80% степень для отклонения нулевой гипотезы, используя G*Power 3.117.
  4. Объясните цели исследования и получите информированное согласие до сбора данных.

2. Сбор данных - Анкетирование

  1. Администрируйте анкеты, которые включают социально-демографический, KOOS18 и Международный опросник физической активности (IPAQ)19.
  2. Рассчитайте общие баллы для каждого из пяти доменов KOOS, полученные из 42 пунктов, и преобразуйте баллы в процентную шкалу от 0 до 100, где ноль означает отсутствие проблем, а 100 указывает на экстремальные проблемы для каждого домена.
  3. Рассчитайте метаболический эквивалент задачи (MET) для доменов IPAQ, умножив затраченное время в минутах на количество дней в неделю с учетом стандарта каждого домена.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Общий показатель MET, указывающий на уровень физической активности, составляет 3,3 (MET при ходьбе), + 4 (MET при умеренной интенсивности), + 8 (MET при высокой интенсивности).

3. Сбор данных - физические характеристики

  1. Измерьте высоту с помощью стадиометра. Получите массу тела и индекс массы тела (ИМТ) с помощью анализатора состава тела. Убедитесь, что участники сняли тяжелую одежду, металлические аксессуары и обувь.
  2. Измерьте окружность талии, бедер и икр с помощью измерительной ленты. Запишите измерение в сантиметрах на уровне пупка в состоянии покоя для окружности талии и измерение на уровне максимального заднего выступа ягодиц для обхвата бедер20. Измерьте окружность икры в наибольшем размере длинной оси, при этом участники сидят, выпрямив спину и поставив обе ноги на пол21.
  3. Предоставьте участникам инструкции о том, как проводить тесты на физическую работоспособность: тест на прочность хвата (HGS)22, тест на время и движение (TUG)23, тест на шестиметровую ходьбу24 и тест на пятикратное сидение, чтобы выстоять (5STST)25.
    1. Убедитесь, что в настройках производительности нет препятствий и опасностей. Предоставьте 1 минуту стандартизированных периодов отдыха между тестами26.
  4. Проведите тест на прочность рукоятки.
    1. Попросите участника сесть, плечи которого сложены в нейтральном положении, локоть согнут под углом 90°.
    2. Сообщите им, чтобы они не выполняли никаких быстрых выворачивающих или дергающих движений на протяжении всего теста.
    3. Измерьте максимальную силу с помощью динамометра для каждой руки трижды и выберите наибольшее измерение в кг.
  5. Проведите тест на время.
    1. Попросите участника сесть прямо, спиной соприкасаясь со спинкой стула, руки лежат на подлокотниках, а ступни должны быть поставлены на землю.
    2. С помощью секундомера запишите время, затраченное на то, чтобы встать, пройти 3 м, развернуться, вернуться к стулу и сесть обратно. Начните отсчет времени, когда спина участника теряет контакт со спинкой стула, и остановите отсчет, как только спина участника коснется спинки стула.
    3. Повторите дважды и запишите наименьшее время в секундах, взятое в качестве конечного результата.
  6. Оцените скорость ходьбы.
    1. Измерьте дорожку длиной 10 м и разместите маркеры с помощью клейкой ленты на расстоянии 2 м от каждого конца дорожки, чтобы обозначить точки, в которых будут начинаться и заканчиваться измерения.
    2. Предложите участникам пройти в обычном темпе по дорожке длиной 10 м.
    3. Запускайте таймер, как только участник пересечет первые 2 м и останавливайте таймер на линии 8 м.
    4. Рассчитайте скорость ходьбы по формуле скорости (м/с), где 6 м делится на время, затраченное в секундах.
  7. Выполните пятикратный тест из положения «сидя» в стоячее положение.
    1. Попросите участников встать и сесть в 5 раз быстрее, чем они могли бы сохранить равновесие.
    2. Запишите время, затраченное на выполнение 5 повторений, и выберите наименьшее время в секундах из трех попыток.

4. Сбор данных - рентген коленного сустава

  1. Назначьте дату и время приема участников для посещения больницы для рентгенологического исследования обоих коленей с использованием положения стоя с переднезадней нагрузкой.
  2. Отправьте рентгенологические снимки рентгенологу, который определит и присвоит оценку по шкале Келлгрена и Лоуренса каждому колену27.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Система классификации имеет степени от 0 до 4, при этом более высокие степени указывают на возрастающую тяжесть КОА на основании признаков: образование остеофитов, околосуставные косточки, измененная форма концов костей, сужение суставной щели и субхондральный склероз.
  3. Запишите присвоенную оценку, убедившись, что оценка присвоена правильному колену.

5. Сбор данных - Забор капиллярной крови для оценки гликемического статуса

  1. Вымойте руки и наденьте хирургические перчатки. Очистите палец участника спиртовым тампоном и дайте пальцу высохнуть на воздухе.
  2. Подготовьте глюкометр, вставив в него тест-полоску.
  3. Выберите ланцетный прибор и убедитесь, что он не используется и запечатан.
  4. Сломайте пломбу ланцета и проколите палец новым ланцетным устройством, сожмите палец, чтобы образовался небольшой пузырь крови, и коснитесь капли крови тест-полоской.
  5. Используйте контрольные решения для обеспечения качества, капните раствор на тест-полоску и проверьте, находится ли он в ожидаемом диапазоне по данным производителя.
  6. Запишите уровень глюкозы в крови, отображаемый глюкометром. Спросите участника, когда он в последний раз ел, и запишите, был ли он принят более чем за 8 часов до времени забора проб.
    ПРИМЕЧАНИЕ: Уровень сахара в крови натощак требует, чтобы участники голодали не менее 8 часов перед этой процедурой, в то время как случайный уровень сахара в крови этого не требует.
  7. Безопасно выбросьте ланцет в мусорное ведро для острых предметов и предоставьте участнику ватный тампон, чтобы надавить на область прокола на пальце для обеспечения гемостаза.
  8. Вымойте руки после процедуры. Уберите пролитую кровь.

6. Сбор данных - Забор венозной крови для оценки гликемического контроля

  1. Вымойте руки и наденьте хирургические перчатки.
  2. Определите подходящую вену из правой или левой предлоктевой ямки. Наложите жгут на плечо выбранной руки и определите подходящую вену путем пальпации.
  3. Очистите кожу вокруг выбранной вены спиртовым тампоном и дайте ей высохнуть на воздухе.
  4. Соберите образцы венозной крови с помощью иглы-бабочки 23 G с помощью двух флаконов с обычной кровью объемом 6 мл. Маркируйте пробирки уникальным идентификационным кодом участника.
  5. Безопасно выбрасывайте острые предметы и клинические отходы и мойте руки.
  6. Транспортируйте образцы крови в лабораторию в холодильнике с пакетом со льдом. Поместите образцы крови в пробирки для сбора в центрифугу и центрифугу при 604 x g на 10 минут.
  7. Разложите сыворотку в микроцентрифужные пробирки объемом 1,5 мл с помощью микропипетки и пробирки с указанием даты, идентификационного кода и типа образца перед хранением при температуре -80 °C.

7. ИФА анализ

  1. Рассчитайте объем сыворотки, необходимый для проведения ИФА-анализа, на основе руководства производителя. Провести оптимизационный анализ для определения оптимальной концентрации; повторите для IL-1β, IL-4, CRP, NF-κB и КПГ соответственно.
  2. Разморозьте сыворотку и доведите реагенты ИФА до комнатной температуры (ЛТ). Тем временем маркируйте микроцентрифужные пробирки для стандартов, образцов и бланков.
  3. При необходимости приготовьте рабочие растворы в соответствии с инструкциями производителя для разбавителя, антител к обнаружению, субстрата и промывочного буфера из исходных растворов.
  4. Запустите двукратные последовательные разведения для стандартов с заданным стандартным разбавителем. Референтный стандарт каждого маркера: IL-1β = 500 пг/мл, IL-4 = 2000 пг/мл, CRP = 25 нг/мл, NF-κB = 10 нг/мл, AGEs = 4800 нг/л. Стандартный разбавитель также служит заготовкой.
  5. При необходимости разбавьте образец сыворотки для оптимизации анализа.
    1. Для анализа ИЛА-1β, ИЛ-4 и NF-κB ИФА используйте чистые образцы сыворотки. Для СРБ разбавьте в 1000 раз референсным разбавителем. Наберите пипеткой 100 мкл образцов в лунку и продублируйте каждый из них.
    2. Для анализа ИФА AGEs используйте образец сыворотки в 2-кратном разведении, внесите 40 мкл образца в лунку и продублируйте каждый из них.
  6. Меняйте наконечники пипеток между различными образцами или реагентами. Используйте многоканальную дозатор, чтобы избежать краевых эффектов.
  7. Инкубируйте в соответствии с рекомендованным временем и температурой, указанными в руководстве производителя, и закрывайте планшет новой клейкой крышкой для каждой инкубации.
  8. Для этого сэндвича ИФА инкубируют образец и стандартно вводят в предварительно покрытые лунки, после чего обнаруживают антитела, конъюгированное вторичное антитело, субстрат и, наконец, останавливают раствор. Добавьте каждое решение в том же порядке, что и ранее.
  9. Сцедите и промойте лунки с помощью промывочного буфера между инкубациями в соответствии с инструкцией производителя. Постучите лунками по чистой абсорбирующей бумаге, чтобы удалить буфер для стирки, но убедитесь, что лунки не высохли, прежде чем будет добавлен следующий раствор.
  10. Считывание лунок с помощью микропланшетного ридера с длиной волны 450 нм. Запись и расчет с использованием четырехпараметрической логистической кривой (4PL) — количественный метод построения и определения концентрации с помощью симметричных сигмоидальных калибраторов28. Для анализа используйте среднее значение для каждой выборки.

8. Статистический анализ

ПРИМЕЧАНИЕ: Анализируйте данные с помощью соответствующего программного обеспечения для анализа данных (здесь использовался SPSS Version 20). Разделите исследуемую популяцию на две группы: 1) хороший гликемический контроль, 2) плохой гликемический контроль (Плохой гликемический статус = Уровень сахара в крови натощак более 7,0 ммоль/л или случайный уровень сахара в крови выше 11,1 ммоль/л; Плохой гликемический контроль = HbA1c выше 6,3%).

  1. Откройте программное обеспечение для создания переменных на основе даты, идентификационного кода участника, социально-демографических переменных, пунктов анкеты и измеряемых параметров.
    1. Выберите Вид переменных. Вставьте в столбец Имя, вставьте описание или отображаемое имя в столбец Метка.
    2. Выберите Тип > Измерение. Для закодированных категориальных переменных сопоставьте репрезентативный числовой код и его значение в столбце Значения. Нажмите «ОК».
  2. Введите данные, собранные в программном обеспечении, где каждая строка представляет одного участника.
    1. Выберите Просмотр данных. Введите репрезентативные числовые коды в столбце для числового типа и имена или описания для строкового типа.
  3. Проверьте нормальность непрерывных переменных для определения предположений параметрического теста.
    1. Выберите Анализ > Описательная статистика > Обзор. Вставьте непрерывные переменные в поле Зависимый список.
    2. Выберите Графики > Графики нормальности с тестами > Продолжить > OK. Для размера выборки более 50 обратитесь к p-значению в тесте Колмогорова-Смирнова; Значительное p-значение отвергает нулевую гипотезу о том, где данные распределены нормально.
  4. Проведите U-тест Манна-Уитни для непараметрических переменных, чтобы проверить значимые различия между группами.
    1. Выберите Анализ > непараметрические тесты > настройках> выберите Тесты > Настроить тесты > Mann-Whitney U (2 образца).
    2. Перейдите в раздел Поля и вставьте непрерывные переменные в поле Тестовые поля.
    3. Вставьте категориальную группу для CBG или HbA1c в поле Группы > Запустить.
  5. Запустите тест хи-квадрат для категориальных переменных, чтобы проверить значимые различия между группами.
    1. Выберите Анализ > описательной статистике > Перекрестные таблицы > Статистика > хи-квадрат > Продолжить.
    2. Выберите Отображение ячеек. Выберите Наблюдаемое в поле Количество и выберите Столбец в поле Процент. Затем нажмите кнопку Продолжить.
    3. Вставьте категориальные переменные в поле Строка(ы) и категориальную группу для CBG или HbA1c в поле Столбец(ы) > OK.
  6. Преобразуйте непрерывные зависимые переменные в двоичные группы для подготовки к логистической регрессии.
    1. Выберите «Преобразовать > перекодировать в различные переменные » и вставьте непрерывные переменные в поле «Входные переменные» > «Выходные переменные».
    2. Вставьте имя новой переменной в поле Name. Вставьте новую метку в поле Метка > Изменить > старых и новых значений.
    3. Вставьте ниже порогового значения точки отсечения в поле Range значение LOWEST through и соедините его с нулем в поле Value of New Value, если это указывает на хороший результат.
    4. Выберите Добавить > вставьте точку отсечения в поле Диапазон, значение через HIGHEST и соедините ее с точкой отсечения в поле Значение нового значения > Добавить > Продолжить > OK.
  7. Точки отсечения для зависимых переменных:
    - Домен боли KOOS < 86,1%, Домен симптомов < 85,7%, Активность в повседневной жизни <86,8%, Спорт домен < 85,0%, Домен качества жизни < 87,5%
    - Плохие HGS: Мужской < 28 кг, Женский < 18 кг
    - Плохая буксирная > 8.00 с
    - Плохая скорость ходьбы < 1,13 мс-1
    - Плохое качество 5TSTS >12.80 с
    - Низкая физическая активность, IPAQ MET < 3000
    - Рентгенологическая шкала КОА средней и тяжелой степени тяжести, шкала Келлгрена и Лоуренса > 2
    - Высокий уровень IL-1β > 11,9 пг/мл
    - Высокий ИЛ-4 > 5 пг/мл
    - Высокий уровень СРБ > 8 нг/мл
    - Высокий ВОЗРАСТ > 900 нг/л
    - Высокий уровень NF-κB > 3 нг/мл
  8. Запустите множественную логистическую регрессию для получения отношения шансов. Корректируйте логистическую модель с учетом искажающих факторов на основе значимых характеристик участников.
    1. Выберите Анализ > регрессии > Двоичная логистика. Вставьте двоичную зависимую переменную в поле Dependent.
    2. Вставьте переменную CBG или HbA1c в поле Covariates.
    3. Выберите Категориальные и перенесите категориальные переменные в поле Категориальные ковариаты. Затем выберите «Ссылочная категория » в качестве первой > «Изменить» > «Продолжить».
    4. Выберите параметры > CI для exp(B): 95% > продолжить > OK.
  9. Повторите процедуру для скорректированных моделей, но добавьте существенные искажающие факторы в поле Ковариаты.
  10. Представляйте переменные в виде среднего значения (стандартного отклонения) для непрерывных переменных или медианы (межквартильного диапазона) при использовании непараметрического критерия и числа (процента) для категориальных переменных. Сообщите о нечетных отношениях (ОШ) с 95% доверительными интервалами (ДИ) и обозначьте p-значение ниже 0,05 как статистически значимое.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Результаты

Характеристика участников
В таблице 1 обобщены характеристики участников в соответствии с гликемическим статусом с FPBS и HbA1c. На рисунке 1 показано общее количество участников, включенных на каждом этапе, на основе переменных критериев включения. Из 300 набранных участников забор уровня глюкозы в капиллярной крови был получен у 254 человек на FPBS, в то время как забор венозной крови был получен у 93 на HbA1c. Из 254 образцов капилляров 45 (17,7%) соо...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Обсуждение

С точки зрения точности результатов забор венозной крови часто предпочтительнее для лабораторных тестов по сравнению с забором капиллярной крови29. HbA1c тесно связан с осложнениями диабета, стабильной химической природой и хорошо стандартизированными лабораторными тестами. Поскольку HbA1c отражает гликемический контроль в течение 3 месяцев, он не требует забора образцов натощак, в то время как однократный забор капиллярной крови может отражать однобалльный гликем...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

У всех авторов нет конфликта интересов, о котором можно было бы заявить.

Благодарности

Это исследование было профинансировано Схемой грантов на фундаментальные исследования, Министерство высшего образования Малайзии, номер гранта/награды: FRGS/1/2021/SKK0/UKM/02/15.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Игла-бабочкаBD Vacutainer367282
G*Power 3.1Heinrich-Heine-Universityhttps://www.psychologie.hhu.de/arbeitsgruppen/allgemeine-psychologie-und-arbeitspsychologie/gpowerHeinrich-Heine-University, Dü sseldorf
Глюкометр и тест-полоскиContour plushttps://www.diabetes.ascensia.my/en/products/contour-plus/Базель, Швейцария
СРБ человека (С-реактивный белок) ИФА наборElabscienceE-EL-H0043-96TИФА набор
ИЛ-1 человека ( интерлейкин 1 бета) ИФА Набор ElabscienceE-EL-H0149-96TНабор ИФА
человека IL-4 (интерлейкин 4) Набор ИФАElabscienceE-EL-H0101-96TНабор ИФА
человека NF-κ B-p105 субъединицабиопробирной технологиилаборатории E0003HuИФА
набор Human NF-κ BP105(Ядерный фактор NF-kappa-B p105 субъединица)ElabscienceE-EL-H1386-96TELISA kit
Ручной ручной динамометрJamar5030J1Warrenville, Illinois, США
Портативный анализатор состава телаInBody ASIAhttps://inbodyasia.com/products/inbody-270/Inbody 270, Cheonan, Chungcheongnam-do
Портативный стадиометрSeca213 1821 009SECA 213, Гамбург, Германия

Ссылки

  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).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

Гликемическое влияние на симптомы остеоартроза коленного сустава на физические, рентгенологические и воспалительные маркеры у лиц в возрасте 50 лет и старше с сахарным диабетом
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.