生体電気インピーダンス分析由来の位相角度は、維持血液透析患者におけるタンパク質エネルギーの浪費を予測する

目的：中国の維持血液透析（MHD）患者のタンパク質エネルギー消耗（PEW）の予測において、生体電気インピーダンス分析（BIA）由来50 kHz相角（PHA）を使用することの妥当性を調査する。 設計と方法：設計は横断的研究でした。合計173人のMHD患者と173人の健康な成人が研究に登録されました。患者におけるPEWの有病率は、国際腎栄養および代謝基準の基準によって行われました。PHA、体細胞質量、脂肪量、体脂肪率、脂肪のない塊、および細胞外水/総体水は、Inbody S10体組成分析器によって測定されました。生化学指数と人体測定測定は、他の場所で公開された方法を使用して評価されました。PHA、BIAのその他の値、および年齢との関係、内臓タンパク質、MHD患者の人体測定測定は、健康なグループと比較されました。Pewとそのカットオフ値を予測するための独立変数は、それぞれロジスティック回帰モデルと受信機の動作特性曲線分析を使用して調査されました。 結果：MHD患者のPHA値は、健康なグループよりも有意に低かった（4.89°±1.19対6.32°±2.23、p <.01）。PEWの合計34.1％MHD患者は、栄養の高い患者と比較してPHA値が有意に低かった（p <.05）。PHAは、コントロール（r = -0.26、p <.001）と比較して、MHDの年齢とともにより著しく減少しました（r = -0.35、p <.001）。PHA値は、血清アルブミン、プリアムミン、脂肪のない腫瘤、および腕の筋肉周囲に関連する栄養指数と正の関連がありました。PHA値は、脂肪量や体脂肪率と有意に関連していませんでした（p> .05）。多変量ロジスティック回帰分析により、PHAおよびボディマス指数はPEWの独立した予測因子であるが、PHAはより強力な予測因子であることが示されました（オッズ比= 4.48、p <.05）。受信者動作特性曲線分析は、Pewを予測する最適なPHAカットオフ値が4.6°であることを示唆しました。 結論：BIA由来のPHAは、4.6°のカットオフ値を持つ中国の血液透析患者のPEWを予測するための有用な生体電気マーカーであると思われます。

OBJECTIVE(S): To explore the validity of using bioelectrical impedance analysis (BIA)-derived 50 kHz phase angle (PhA) in predicting protein-energy wasting (PEW) in Chinese maintenance hemodialysis (MHD) patients. DESIGN AND METHODS: The design was a cross-sectional study. A total of 173 of MHD patients and 173 healthy adults were enrolled in the study. The prevalence of PEW in patients was performed by the International Society of Renal Nutrition and Metabolism criteria. The PhA, body cell mass, fat mass, body fat percentage, fat-free mass, and extracellular water/total body water were measured by InBody S10 body composition analyzer. The biochemical indices and anthropometric measurements were assessed using the way published elsewhere. The PhA, other values of BIA and its relationship with age, visceral protein, anthropometric measurements of the MHD patients were compared with the healthy group. The independent variables for predicting PEW and its cutoff values were explored using logistic regression model and receiver operating characteristic curve analysis, respectively. RESULTS: The MHD patients' PhA value was significantly lower than the healthy group (4.89°± 1.19 vs. 6.32°± 2.23, P < .01). A total of 34.1% MHD patients with PEW had significantly lower PhA values compared with well-nourished patients (P < .05). The PhA decreased more significantly with age in MHD (r = -0.35, P < .001), compared with controls (r = -0.26, P < .001). The PhA values were positively associated with nutritional indices related to serum albumin, prealbumin, fat-free mass, and mid-arm muscle circumference. PhA values were not associated significantly with fat mass and body fat percentage (P > .05). Multivariate logistic regression analysis showed that PhA and body mass index were independent predictors of PEW, but the PhA was the stronger predictor (odds ratio = 4.48, P < .05). Receiver operating characteristic curve analysis suggested that the optimal PhA cutoff value to predict PEW was 4.6°. CONCLUSIONS: BIA-derived PhA appears to be a useful bioelectrical marker for predicting PEW in Chinese hemodialysis patients with a cutoff value of 4.6°.