高齢者におけるサルコペニアのリスク要因と予測モデル

加齢に伴う症候群としてのサルコペニアは、筋力および筋肉量の漸進的な減少、または身体機能の低下を特徴とする。その発症は潜行性であり、高い有病率を示す。本研究は、高齢者人口におけるサルコペニアのリスク因子を探索し、予測モデルを構築することを目的とした。

Patients (n（n = 335）の60～93歳の高齢者が、2020年1月から2024年5月の間に二重エネルギーX線吸収法（DXA）または体組成分析計（InBody）による検査を受けたものを対象とした。これらの被験者から臨床データおよび検査結果を収集した。サルコペニアの有意なリスク因子を特定し評価するために、LASSOおよびロジスティック回帰モデルを構築した。また、高齢者におけるサルコペニア発生確率の予測のために、ノモグラムおよび決定木モデルを構築した。サルコペニア予測における変数の重要度を順位付けするために、ランダムフォレストを用いた。

本研究におけるサルコペニスの潜在的なリスク因子は、ボディマス指数、プレアルブミン、アルブミン/グロブリン比、血清クレアチニン、およびリンであった。これらの因子に基づいてノモグラムと決定木モデルを構築したところ、それぞれ高い識別能と高い分類精度が示された。両モデルとも高齢者のサルコペニスの予測に有効であり、特にノモグラムは著しく信頼性の高い予測性能を示した。

本研究では、高齢者におけるサルコペニスのリスク因子を特定し、予測モデルを構築することで、本疾患の適時な介入および治療に寄与した。ノモグラムは高齢者集団におけるサルコペニスの確率を直感的に測定する方法を提供し、決定木モデルはサルコペニスの評価を簡便かつ迅速にした。どちらのモデルも、臨床スタッフによるサルコペニスの早期スクリーニングおよび特定に有用である。