Klinisk kroppssammansättningsmätning för diagnos enligt GLIM Ola Wallengren Överdietist, Med. Dr. Enheten för klinisk nutrition Sahlgrenska universitetssjukhuset
Malnutrition diagnos (enligt ESPEN/GLIM) ENHETEN FÖR KLINISK NUTRITION
Robust & Healthy Ageing & disease disability
Svält, kakexi, sarkopeni - överlappande tillstånd/terminologi Svält För lite näring Svarar på nutrition Kakexi vikt Inflammation Sjukdom Svarar dåligt på nutrition Sarkopeni Muskelsvaghet Muskelförlust Frailty Tommy Cederholm
Cachexia depletion perspective A state of depletion of fat and muscle: How quantify? Underweight: Whole body level: BMI (kg/m 2 ) Fat mass index (kg/m 2 ) Fat-free mass index (kg/m 2 ) Skeletal muscle mass index (kg/m 2 ) Requires defined cut-offs and standardized body composition measurements
Clinical body composition De flesta kroppssammansättningsmetoder uppskattar fett- och fettfri massa Vid diagnos av undernäring/sarkopeni bör man skilja ut musklerna från fettfri massa FM FM FFM INRE ORGAN MUSKLER
Clinical body composition what are the issues? Many methods no gold standard Different methods more or less useful in different situations Generally most useful: In hospital labs: DXA, CT/MR Field/ward methods: Anthropometry and bioimpedance
Fat free mass index ( Muskelmassa index )(FFMI) Fettfri massa (kg) Längd x Längd 2 = BMI =
Med högre vikt följer mer muskler (FFM) 28 26 Gender Female Male 24 FFMI 22 20 18 * * 20 kg kroppsvikt = + 8,5 kg muskler 16 14 12 18 20 22 24 26 28 30 32 34 36 38 40 42 BMI
Låg muskelmassa enligt FFMI (kg/m2) - 2 SD för unga friska (z-score) FFMI (kg/m2) Kvinnor Män 14.1 16.7 Enligt GLIM (15 kvinnor, 17 män) Svenskt referensmaterial (256 kvinnor, 199 män). Larsson et al. EJCN 2015
Muscle mass by DXA Appendicular lean soft tissue (ALST) = Lean soft tissue (LST) in arms + legs Skeletal muscle mass (SM, kg): 1.19 x ALST 1.65 R 2 = 0.96 SEE = 1.46 kg (Kim et al JAP 97:655, 2004) Adjusting for height: SM index = SM / height 2 (kg/m 2 ) ALST index = ALST / height 2 (kg/m 2 )
Lean tissue in arms and legs (kg/m2) 9,0 8,5 8,0 7,5 7,0 6,5 6,0 5,5 5,0 Muscle mass through life 20 30 40 50 60 70 80 90 Age Female Male From 5760 DXA scans in patients and healthy subjects at Sahlgrenska University Hospital
Muscle by single slice CT Baracos et al JPEN 2012
Sarkopeni men olika mängd fett
Densitometri med helkroppspletysmografi Densitet=kg/l Densitet fett 0.9007 Densitet FFM 1.100 % fett = (4.95/D b -4.50)x100 (Siri 1956)
Ultraljud Mäter tjocklek på fett och muskel
Kliniskt tillgängliga metoder för bedömning av muskelmassa/kroppssammansättning Bioimpedans Stående/liggande Antropometri Armmuskelomkrets Vadomkrets BMI Funktion Handgrip
Bioimpedansanalys
Segmentell - BIA
Bioimpedansanalys Fett Fettfri massa (salt +73% vatten) Bäst på att mäta mängden vätska i kroppen
Basal Bioimpedansanalys Fet medvurst 36% Högt motstånd/ impedans Mager medvurst 10% Lågt motstånd/ impedans Motstånd/impedans 600 500 400 300 200 100 0 10% 36% Fetthalt Okänd medvurst ca 23% fett
Kroppslängd Kroppslängd används för att uppskatta längden på mätvägen VV = ρρ LL22 RR
BIS measurement principle ECW i(t) ~ Low frequency (current does not penetrate the cell) cell use Middle frequency (50 khz) ECW Bioimpedance spectroscopy (current partially penetrates the cells) cell High frequency (current flows through the cells) ECW cell www.bcm-fresenius.com
Bioimpedans: Olika metoder Single frequency BIA: FFM and TBW Difficult separating ICW and ECW, unsuitable in altered hydration states. Multi-frequency BIA: FFM, TBW, ICW and ECW from regression equations Bioelectrical spectroscopy (BIS): FFM, TBW, ICW and ECW from mathematical modeling of multiple frequencies
Vem kan man mäta? Alla! men Mätningen är enkel, men tolkningen svårare Att förstå hur apparaten fungerar och hur den är validerad är viktigt När mätförhållandena inte är ideala bör man göra tolkningen av resultaten med försiktighet Vid uppföljning bör mätförhållandena vara de samma
BIA - Exklusions kriterier Bioimpedance devices will sometimes have exclusion criteria. Pacemaker Metallimplantat Graviditet
VIKT Kroppsvikt mäts med lätta kläder, utan skor till närmaste ±0,1 kg på nollställd och kalibrerad våg. Vid ascites bör, om möjligt volymen av vätskan dras av från kroppsvikten. Vätska som inte tappats ur eller dragits av från vikten kommer i huvudsak att redovisas som fett.
INNAN MÄTNING Metallföremål såsom klockor och armband avlägsnas. Ingen stor måltid eller intensiv fysisk aktivitet timmarna före mätning. Töm urinblåsan. Liggande mätning Patienten skall ligga ner i minst 5 min före mätning (vid liggande mätning). Patientens armar och ben skall vara lätt åtskilda. Kablarna skall löpa fritt, inte vara tvinnade, ihoprullade eller vidröra marken, metallobjekt, elektrisk utrustning eller någon person. Kontrollera att kablarna inte löper i närheten av en mobiltelefon
Vilka impedansmätare finns det?
BCM Fresenius Medical Care Ca 109 000:- BIS BCM Body Composition Monitor gives information about the individual fluid status Overhydration Urea distribution volume (V) Total body water, extracellular and intracellular water and the nutritional status Lean Tissue Index (LTI) Fat Tissue Index (FTI)
Impedimed Pris, ca 130 000:- SFB7 for Body Composition
Standing Seca mbca 515 Seca medical Body Composition Analyzer 515 Validerad i tysk population med god överrensstämmelse Prediktionsekvationer för FFM, extracellulärt- och totalvatten 8-electrodes, 19-frequency, 1-1000 khz
Valideringsstudier Seca 515 Felmarginal FFM (95%CI): Ca ± 4-5 kg FFMI ca ± 1.5 kg/m2 Cut-offs Kvinnor: 14.1 (13-16) kg/m2 Män: 16.7 (15-18) kg/m2 ±4 kg (Enligt GLIM, FFMI; <15 kvinnor, <17 män)
+5,8 1.5 Raeder et al. 2017. 43 patienter 50-80y -2,9 Sensitivitet för låg FFMI 86%
30st australiensare BMI 18-50 kg/m2
Precision vid upprepade mätningar? Okänd för SECA 515 Generellt: Skillnader mindre än ca 2 kg är osäkra 76,5 76,0 75,5 75,0 74,5 74,0 73,5 73,0 72,5 Medel dag-till-dagvariation i kroppsvikt/ffm = 0,6 Maximal dag-till-dag variation 1,9 kg 0 7 14 21 28
BIA BMI, FFMI
BIA FMI, Body comp
BIA Muscle (kg), Bukfett Osäkra mätningar!
BIA Fasvinkel, Vätska Låg fasvinkel = Dåligt Ödem/undernäring/Låg muskelmassa
BIA - utvärdering BIA är lättanvänt och fungerar bra hos friska, samt hos patienter utan störd vatten/elektrolytbalans om validerade prediktionsekvationer används Vid extrema BMI, eller vid rubbad vattenbalans kan inte rutin- BIA användas Impedansspektroskopi (BIS) & segmentell BIA kan vara bättre i dessa fall ESPEN Guidelines Clinical Nutrition (2004) 24 pp1226-1243+1430-1453
Slut på genomgång av BIA Diskussion
Kan BMI användas för att bedöma muskelmassa?
8 Histogram of BMI by FFMI FFMI Normal Low Frequency Percent 6 4 2 0 15,0 17,5 20,0 22,5 25,0 27,5 30,0 32,5 35,0 37,5 40,0 42,5 45,0 BMI Klinisk DXA-databas Sahlgrenska, Patienter och friska studiedeltagare, ca 6700 personer
Histogram of BMI by FFMI, Age > 70 FFMI 10 Normal Low Frequency Percent 8 6 4 2 0 15,0 17,5 20,0 22,5 25,0 27,5 30,0 32,5 35,0 37,5 40,0 BMI
Frequency Percent 8 6 4 2 Histogram of BMI by FFMI FFMI Normal Low BMI cut-off: Män <19 kg/m2 (88%) Kvinnor <18 kg/m2 (75%) Innebär att vid svår malnutrition finns hög sannolikhet för låg muskelmassa 0 15,0 17,5 20,0 22,5 25,0 27,5 30,0 32,5 35,0 37,5 40,0 42,5 45,0 BMI BMI klass (kg/m2) <18.5 18.5-20 20-25 25-30 >30 FFMI Normal 25% 56% 82% 94% 99% Låg 75% 44% 18% 6% 1%
Midjeomkrets proxy för fettmassa Lågt-normalt BMI + ökad midjeomkrets = risk för låg muskelmassa
BMI och Sarkopeni vid cancer Mer än 30% av patienterna med normalt BMI, övervikt eller fetma var sarkopena 66% av de sarkopena patienterna hade BMI över 20 BMI kategori Muskelmass a Nonsarcopenic Undervikt (-20) Normal (20-25) Övervikt (25-30) Fetma (30-) Total 5% 25% 19% 4% 53% Sarcopenic 17% 26% 5% 0% 47% Total 21% 51% 24% 4% 100% DXA measurements in 483 patients
Viktförlust och sarkopeni 10 % av patienterna med måttlig viktförlust (0-6 %) var sarkopena Viktförlust(%) Muskelmassa <2,5 2,5-6 6-11 11-15 >15 Total Non-sarcopenic 16% 5% 13% 6% 12% 53% Sarcopenic 5% 5% 9% 8% 20% 47% Total 21% 10% 22% 14% 33% 100% DXA measurements in 483 patients
BMI-justerad viktförlust Risk för minskad överlevnad är en funktion av BMI och procentuell viktförlust (% WL). Medianöverlevnad Risk-score (n= 8 160) 2015 by American Society of Clinical Oncology Martin L et al. JCO 2015;33:90-99
BMI-justerad viktförlust och sarkopeni Klass av BMI-justerad viktförlust Total Muskelmassa Nonsarcopenic Sarcopenic 0 1 2 3 4 Total 9% 8% 5% 16% 15% 53% 2% 4% 4% 12% 26% 47% 11% 12% 9% 27% 41% 100% DXA measurements in 483 patients
Räcker BMI och viktförlust för att ställa kakexi diagnos? Ja, Men Man missar ca 5-20% av de sarkopena patienterna För fullständig karakterisering och förbättring av behandlingen är ytterligare bedömning nödvändig: Kroppssammansättning och fysisk funktion Inflammatorisk status Anorexi och ätrelaterade symptom
Diskussion Hur använder vi BMI och viktförlust på bästa sätt?
Antropometri Armomkretsen mätt mitt på humerus
Armmuskelmokrets För att uppskatta mängden muskelmassa AMC = armomkrets (cm) (3.14 x TSF(mm)/10)
Symreng Clin Nutr 1982; 1 (3); 211-9 (Data från 1860 st. Svenskar)
Skinfold - triceps (baksida överarm)
Symreng Clin Nutr 1982; 1 (3); 211-9 (Data från 1860 st. Svenskar)
Armantropometri, AMC, TSF Symreng Clin Nutr 1982; 1 (3); 211-9 (Data från 1860 st. Svenskar)
Vadomkrets Maximal vadomkrets Helst 90 vinkel i knät
Vadomkrets Litteratursökning: Cut-off, ca 29-35 cm. Osäker könsskillnad Mest data på asiatiska populationer NMA: cut-off 31 cm NHANES data: Cut-off, 34-35 cm
Handstyrka Funktion och proxy för muskelmassa Dominant hand Bäst av 3 försök
26 kg 17 kg
Övning och diskussion - Antropometri Hur använder vi antropometri på bästa sätt?
Screeningverktyg SGA SARC-F Validiet för muskelmassa?
SGA Muskel, fett, vid njursvikt 89% hade minskad fett och muskelmassa enligt subjektiv bedömning 66% med SGA 5 hade armmuskelomkrets (MAMC) under 15 percentilen Överenstämmelsen mellan SGA och MAMC var måttlig 15th % 40th % Cuppari et al. Journal of Renal Nutrition, Vol 24, No 6 (November), 2014: pp 385-389
Sarcopeni screening, SARC-F Över 4 poäng = hög sannolikhet för sarkopeni Malmstrom, J Cachexia Sarcopenia Muscle. 2016