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Vol. 42. Núm. 3.
Páginas 115-123 (Mayo - Junio 2020)
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Vol. 42. Núm. 3.
Páginas 115-123 (Mayo - Junio 2020)
Original
DOI: 10.1016/j.ft.2020.02.004
Comparación de la prevalencia de sarcopenia en personas de edad avanzada según el algoritmo propuesto por el EWGSOP en 2010 para la identificación de casos de sarcopenia utilizando tres métodos diferentes para la determinación del rendimiento físico
Comparison of the prevalence of sarcopenia in elderly people according to the algorithm proposed by the EWGSOP in 2010 for sarcopenia case-finding using three different methods for determining physical performance
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C. Sáeza,
Autor para correspondencia
juancarlos_gordillo@salusinfirmorum.es

Autor para correspondencia.
, L. Delaireb, S. García-Isidoroa, F. de-la-Galaa, M. Bonnefoyb
a Facultad de Enfermería y Fisioterapia «Salus Infirmorum» (Universidad Pontificia de Salamanca), Madrid, España
b Centre Hospitalier Lyon Sud (Hospices Civils de Lyon), Lyon, Francia
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Tabla 1. Puntos de corte recomendados por el EWGSOP
Tabla 2. Características de la muestra
Tabla 3. Prevalencia de la sarcopenia de acuerdo a 3 métodos diferentes para la determinación del rendimiento físico y sin tener en cuenta el rendimiento físico
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Resumen
Introducción

En 2010, el European Working Group on Sarcopenia in Older People (EWGSOP) publicó una definición de consenso para la sarcopenia. También desarrolló un algoritmo basado en la medición del rendimiento físico para la determinación de casos de sarcopenia. Se han publicado diversos estudios que determinan la prevalencia de sarcopenia con este algoritmo, pero hasta donde sabemos, no hay estudios publicados que comparen la prevalencia utilizando 3 métodos diferentes para la determinación del rendimiento físico. El objetivo de este estudio fue determinar la prevalencia de sarcopenia utilizando el algoritmo propuesto por el EWGSOP en 2010 y comparar los resultados utilizando 3 métodos diferentes para el rendimiento físico.

Métodos

Se trata de un estudio transversal de 97 personas de edad avanzada. Se obtuvieron medidas de masa muscular, fuerza muscular y rendimiento físico. Para diagnosticar la sarcopenia se utilizaron los puntos de corte y el algoritmo propuesto por el EWGSOP. El análisis de concordancia entre variables cualitativas utilizó el coeficiente kappa de Cohen.

Resultados

El coeficiente kappa encontrado comparando los resultados de los 3 métodos empleados para el rendimiento físico (Velocidad de la marcha; Timed Up & Go, Short Physical Performance Battery) indica que no existe concordancia entre ellos. El coeficiente kappa encontrado al comparar la prevalencia de la sarcopenia utilizando 3 métodos diferentes para el rendimiento físico indica que hay una concordancia casi perfecta (kappa0,96). Al comparar los resultados del algoritmo propuesto por el EWGSOP en 2010 con un algoritmo simplificado donde no se tiene en cuenta el rendimiento físico, encontramos una concordancia casi perfecta (kappa0,96).

Conclusiones

La igualdad obtenida para la prevalencia de la sarcopenia independientemente del rendimiento físico cuestiona la necesidad de tener que medir este parámetro para el diagnóstico de sarcopenia. Sería suficiente utilizar un algoritmo simplificado para obtener los mismos resultados en el diagnóstico de la sarcopenia. Los hallazgos encontrados son coherentes con la propuesta hecha por el EWGSOP2 en 2018.

Palabras clave:
Sarcopenia
Personas de edad avanzada
Prevalencia
Rendimiento físico
Masa muscular
Fuerza muscular
Abstract
Introduction

In 2010, the European Working Group on Sarcopenia in Older People (EWGSOP) published a definition for sarcopenia. They also developed an algorithm based on the measurement of physical performance to determine cases of sarcopenia. Several studies have already been published that determine the prevalence of sarcopenia with this algorithm, but as far as we know, there are no published studies comparing the prevalence using 3 different methods for determining physical performance. The objective of our study was to determine the prevalence of sarcopenia in a group of elderly people using the algorithm proposed by the EWGSOP in 2010, and to compare the results using 3 different methods for determining physical performance.

Methods

A cross-sectional study was conducted with 97 elderly people. Measurements were obtained of muscle mass, muscle strength, and physical performance. To diagnose sarcopenia, the cut-off points and the diagnostic algorithm proposed by the EWGSOP were used. Cohen's Kappa coefficient was used for the analysis of the agreement between qualitative variables.

Results

The kappa coefficient, found by comparing the results for the 3 methods used to determine physical performance (Gait speed; Timed Up & Go test, Short Physical Performance Battery), suggests that there is no concordance between them. When comparing the prevalence of sarcopenia using 3 different methods for the determination of physical performance, the kappa coefficient found suggests that there is an almost perfect agreement (kappa0.96). An almost perfect agreement (kappa0.96) was found when comparing the results of the algorithm proposed by the EWGSOP in 2010 with a simplified algorithm where physical performance for the diagnosis of sarcopenia is not taken into account.

Conclusions

The equality in the results obtained for prevalence showed that the measurement of physical performance is not a necessary parameter for the diagnosis of sarcopenia. To obtain the same results in the diagnosis of sarcopenia, it is enough to use a simplified algorithm. The findings found are consistent with the proposal made by the EWGSOP in 2018.

Keywords:
Sarcopenia
Aging
Prevalence
Physical performance
Skeletal muscle mass
Muscle strength

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