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中华老年病研究电子杂志

中华老年病研究电子杂志 ›› 2022, Vol. 09 ›› Issue (04) : 40 -45. doi: 10.3877/cma.j.issn.2095-8757.2022.04.008

Meta分析

中国老年人肌少症患病率和影响因素的Meta分析
陈佳惟1, 李泽云1, 肖勒1, 陈建文1, 梁计陵2, 周靖涛3,†()   
  1. 1. 411100　湖南省湘潭市中心医院康复医学二科
    2. 430070　湖北省武汉体育学院人体运动科学系
    3. 411100　湘潭，湖南科技大学体育学院体育管理与指导系
  • 收稿日期:2022-05-21 出版日期:2022-11-28
  • 通信作者: 周靖涛
  • 基金资助:
    湘潭市科技创新项目(SF-YB20211019); 湖南省临床医疗技术创新引导项目(2021SK52408)

Prevalence and risk factors of sarcopenia in the elderly in China: A meta-analysis

Jiawei Chen1, Zeyun Li1, Le Xiao1, Jianwen Chen1, Jiling Liang2, Jingtao Zhou3,†()   

  1. 1. Department of Rehabilitation Medicine, Xiangtan Central Hospital, Xiangtan 411100, China
    2. School of Human Movement Science, Wuhan Institute of Physical Education, Wuhan 430070, Chian
    3. School of Sports Guidance and Management, Hunan University of Science and Technology, Xiangtan 411100, China
  • Received:2022-05-21 Published:2022-11-28
  • Corresponding author: Jingtao Zhou
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引用本文：

陈佳惟, 李泽云, 肖勒, 陈建文, 梁计陵, 周靖涛. 中国老年人肌少症患病率和影响因素的Meta分析[J/OL]. 中华老年病研究电子杂志, 2022, 09(04): 40-45.

Jiawei Chen, Zeyun Li, Le Xiao, Jianwen Chen, Jiling Liang, Jingtao Zhou. Prevalence and risk factors of sarcopenia in the elderly in China: A meta-analysis[J/OL]. Chinese Journal of Geriatrics Research(Electronic Edition), 2022, 09(04): 40-45.

目的

探讨中国老年人肌少症的患病率及其影响因素。

方法

检索PubMed、Embase、Cochrane图书馆、Web of Science、Medline、中国知网、万方医学网等全文数据库，收集有关老年人肌少症患病率及影响因素的中、英文文献。对符合纳入标准的文献进行数据提取和质量评价，采用Stata 12软件进行Meta分析。

结果

本研究最终纳入文献22篇。纳入文献Meta分析显示，中国老年人肌少症患病率为14.6%（95% CI：0.13~0.18）。年龄（OR=1.13，95%CI：1.12-1.13，P<0.01)、性别（OR=1.09，95%CI：1.01~1.19，P<0.01）、糖尿病病史（OR=1.03，95%CI：0.76~1.40，P<0.05）、高体质量指数（OR=0.66，95%CI：0.43~1.00，P<0.05）、<6 h睡眠时长（OR=2.68，95%CI：1.56~4.58，P<0.01）是老年人肌少症的相关影响因素。

结论

中国老年人肌少症患病率较高，高龄、女性、糖尿病、低体质量指数、睡眠时间少是老年人发生肌少症的危险因素。

关键词: 老年人, 肌少症, 患病率, 影响因素, Meta分析
Objective

To investigate the prevalence and influencing factors for sarcopenia in elderly Chinese.

Methods

The full-text databases of PubMed, Embase, Cochrane Library, Web of Science, Medline, CNKI and Wanfang data etc. were searched to collect Chinese and English literatures about the prevalence and risk factors of sarcopenia in the elderly Chinese. Data extraction and quality evaluation were conducted for the literature that met the inclusion criteria. Stata 12 software was used for meta analysis.

Results

Twenty-two articles were included in the study. The prevalence of sarcopenia in the elderly in China was 14.6% (95%CI: 0.13~0.18). The risk factors for sarcopenia in elderly Chinese included age (OR=1.18, 95%CI: 1.12~1.13, P < 0.01), gender (OR=1.09, 95%CI: 1.01~1.19, P < 0.01), diabetes (OR=1.03, 95%CI: 0.76~1.40, P < 0.05), high level of the body mass index (OR=0.66, 95%CI: 0.43~1.00 , P < 0.01), < 6 h sleep time (OR=2.68, 95%CI: 1.56~4.58, P < 0. 01).

Conclusion

The prevalence of sarcopenia in the elderly is high in China. Older age, female, diabetes, low body mass index and shorter sleep time are risk factors for sarcopenia in the elderly.

Key words: Aged, Sarcopenia, Prevalence, Risk factors, Meta analysis
图1 文献筛选流程
表1 纳入文献的基本信息及质量评价
第一作者 发表年份 地区 肌少症诊断标准 肌量评估方法 样本量（例） 肌少症例数 AHRQ评分
Ko YC[4] 2021 台湾省 AWGS标准 BIA 500 138 8
Huang J[5] 2021 浙江省 AWGS标准 BIA 681 93 8
余嘉铭[6] 2020 上海市 AWGS标准 BIA 1349 188 9
林旭[7] 2020 四川省 AWGS标准 BIA 4220 779 9
孟欣宇[8] 2020 江西省 AWGS标准 BIA 1024 126 8
Liu XL[9] 2020 多个省份* AWGS标准 BIA 1712 556 9
王慧[10] 2019 四川省 AWGS标准 BIA 947 73 8
Chen P[11] 2019 北京市 AWGS标准 BIA 638 149 8
Xu HQ[12] 2019 江苏省 AWGS标准 BIA 2412 156 9
Du YP[13] 2019 上海市 AWGS标准 BIA 631 77 9
Yang L[14] 2019 新疆维吾尔自治区 AWGS标准 BIA 483 44 8
张艳[15] 2018 上海市 AWGS标准 BIA 1148 164 9
杨丽君[16] 2018 江苏省 AWGS标准 BIA 316 91 8
王雨婷[17] 2018 四川省 AWGS标准 BIA 915 71 9
黄丽洁[18] 2017 辽宁省 AWGS标准 BIA 193 22 8
邓雪萍[19] 2017 广东省 EWGSOP标准 DXA 3494 425 9
马悦[20] 2017 天津市 AWGS标准 BIA 3276 420 9
Hai S[21] 2017 四川省 AWGS标准 BIA 834 88 8
Hu XY[22] 2017 四川省 AWGS标准 DXA 607 112 8
Wang H[23] 2016 四川省 AWGS标准 BIA 944 73 9
Chien MY[24] 2015 台湾省 AWGS标准 BIA 488 92 8
Wu CH[25] 2014 台湾省 EWGSOP标准 BIA 549 70 8
图2 老年人肌少症患病率Meta分析森林图
表2 老年人肌少症影响因素的Meta分析
影响因素 文献数量 异质性检验 检验模型 分析结果
I2（%） P值 OR（95%CI） P值
年龄（≥70岁） 7 37.2 >0.05 固定模型 1.13（1.12~1.13） <0.01
性别（以男性为基准） 13 91.0 <0.01 固定模型 1.09（1.01~1.19) <0.01
糖尿病病史 2 0.0 >0.05 固定模型 1.03（1.01~1.13） <0.05
BMI≥28 kg/m2 5 95.5 <0.01 随机模型 0.66（0.43~0.99） <0.05
<6 h睡眠时长 2 41.9 >0.05 固定模型 2.68（1.56~4.58） <0.01
≥8 h睡眠时长 2 59.2 >0.05 随机模型 1.86（1.16~3.00） >0.05
饮酒 6 63.1 <0.05 随机模型 0.79（0.47~1.33） >0.05
HDL≤0.78 mmol/L 2 69.7 >0.05 随机模型 1.37（0.59~3.19） >0.05
受教育程度（初中及以下） 3 61.4 >0.05 随机模型 1.01（0.74~1.40） >0.05
吸烟 4 26.1 >0.05 固定模型 1.58（1.00~2.51） >0.05
腰围（>85 cm） 2 0.0 >0.05 固定模型 1.02（0.97~1.08） >0.05
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