Diagnostic value of four screening tools based on consensus of Asian Working Group for Sarcopenia in the elderly in China with sarcopenia
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摘要:目的
探讨基于亚洲肌肉减少症工作组专家共识(AWGS)的4种筛查工具[简易五项问卷(SARC-F)、SARC-Calf问卷、小腿围(CC)、石井评分(Ishii评分)]对中国老年人肌肉减少症(肌少症)的诊断价值。
方法计算机检索Web of Science、PubMed、EMBase、CNKI、WanFang Data数据库，搜集有关肌少症筛查工具准确性的诊断性试验, 检索时限为建库至2023年4月。由2名研究者独立筛选文献、提取资料并交叉核对，并评价纳入研究的质量。采用Meta-disc 1.4和Stata 17.0软件进行Meta分析。
结果共纳入18个研究，涉及4种筛查工具。基于AWGS诊断标准，在中国老年人中SARC-F、SARC-Calf、CC、Ishii评分的灵敏度分别为19%、58%、82%、92%, 特异度为93%、84%、72%、71%, 曲线下面积(AUC)为0.76、0.77、0.85、0.88, SARC-F、SARC-Calf、CC应用于女性的灵敏度比男性高，特异度比男性低, Ishii评分与之相反。SARC-F、Ishii评分在养老机构和住院患者中具有更高的灵敏度，分别为39%、95%。SARC-Calf在社区居民中具有更高特异度(87%)。CC在社区居民中具有更高的灵敏度、特异度，分别为84%、76%。
结论SARC-F、Ishii评分更适合在养老机构和住院患者中筛查肌少症, CC更适合在社区居民中筛查肌少症, SARC-F、SARC-Calf可作为排除肌少症患者的工具。SARC-F、SARC-Calf、CC在女性中的应用价值较男性高, Ishii评分与之相反。
Abstract:ObjectiveTo explore the diagnostic value of four screening tools [Simple Five-item Questionnaire (SARC-F), SARC-Calf Questionnaire, calf circumference (CC), Ishii score] based on the expert consensus of Asian Working Group for Sarcopenia (AWGS) in the elderly in China with sarcopenia.
MethodsWeb of Science, PubMed, EMBase, CNKI, WanFang Data databases were searched by computer. Diagnostic tests on the accuracy of sarcopenia screening tools were collected from the establishment of database until April 2023. Two researchers independently screened the literature, extracted and cross-checked the data, and evaluated the quality of the included studies. Meta-analysis was performed by using Meta-disc 1.4 and Stata 17.0 software.
ResultsA total of 18 studies were included, involving four screening tools. Based on AWGS diagnostic criteria, the sensitivity of SARC-F, SARC-Calf, CC and Ishii score in Chinese elderly was 19%, 58%, 82% and 92%, and the specificity was 93%, 84%, 72% and 71%, respectively. The area under the curve (AUC) was 0.76, 0.77, 0.85 and 0.88, respectively. The sensitivities of SARC-F, SARC-Calf and CC in females were higher than that of males, but the specificities were lower than that of males, and Ishii score was the opposite. The sensitivities of SARC-F and Ishii score in nursing institutions and inpatients were higher, which were 39% and 95%, respectively. SARC-Calf had a higher specificity among community residents (87%). CC had higher sensitivity and specificity among community residents, which were 84% and 76%, respectively.
ConclusionSARC-F and Ishii score are more suitable for screening sarcopenia in elderly care institutions and hospitalized patients, CC is more suitable for screening sarcopenia in community residents, and SARC-F and SARC-Calf can be used as tools to exclude patients with sarcopenia. The application value of SARC-F, SARC-Calf and CC in females is higher than that in males, and the Ishii score is opposite.
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乳腺癌已成为全球新诊断人数最多的癌症[1]。随着医疗技术的不断进步，乳腺癌治疗方式呈现多样化的趋势[2]。不同治疗方式的效益和风险存在差异，患者在决策时存在困惑和不确定感，往往选择医护主导的家长式决策。虽然由医护主导的决策更为高效，但较少考虑患者的偏好及价值观，因此患者存在不同程度的决策后悔，进而影响治疗效果。共享决策(SDM)基于医患信息共享，根据循证证据、个人偏好、健康信念及价值观进行决策，使患者参与到临床治疗中，从而提高治疗效果[3]。相关研究[4]表明, SDM可有效提高患者治疗依从性及满意度。近年来，随着“以患者为中心”理念的不断推广，乳腺癌患者SDM日益受到关注。本研究采用文献计量学方法分析Web of Science核心集数据库中乳腺癌患者SDM的研究热点，现将结果报告如下。
1. 资料与方法
1.1 数据来源
以Web of Science核心集为来源数据库，检索时间为建库至2023年1月，检索式为TS=(“breast carcinoma” OR “breast cancer” OR “breast neoplasms”) AND (TS=“shared decision- making” OR “shared decision making” OR “Sharing decision”)。文献类型选择“article”和“review”, 语言类型为英语，共检索到1 283篇文献。通过去重并阅读题目和摘要，排除与研究内容无关的文献，最终共纳入文献759篇。
1.2 研究方法
将筛选出的文献导入CiteSpace(5.7. R1)软件中绘制可视化图谱。参数设置为: 时间段为2000—2022年，时间切片选择1, 勾选“Pathfinder”“Pruning sliced networks”, 其他均为默认值，对检索出文献的发文国家或地区、机构、关键词等进行分析。运用Excel软件提取需要的关键信息。
2. 结果
2.1 年发文量分布
国际上对乳腺癌患者SDM的研究总体呈现逐年增长的趋势，发文量大致经历了3个阶段: 2011年前为缓慢增长阶段，年平均发文量不超过12篇; 2012—2014年呈波动增长阶段，发文量逐渐增多; 2015年后迎来快速增长阶段，2022年发文量达到93篇。见图 1。
2.2 国家分布情况
国家分布可以反映国家在研究领域中的研究实力。以国家为节点，将数据导入CiteSpace软件，形成国家可视化谱图，节点越大代表该国家发文量越多。2000—2022年，共有66个国家开展了乳腺癌SDM领域的相关研究; 发文量排前5位的国家分别为美国(390篇)、荷兰(82篇)、加拿大(65篇)、英国(64篇)、澳大利亚(55篇)，其中美国的发文量占总发文量的51.4%, 说明美国在该研究领域具有绝对的引领作用; 中国发文量排名第11位，发表论文数量为35篇。见图 2。
较高的中心度表示该节点处于网络中的桥梁路径上。美国中心度最高，为0.71, 其次为西班牙(0.16)和法国(0.15)。这些国家在该研究领域发表的文献质量较高，对其他国家的研究发展起到了重要的参考和借鉴作用。进一步分析国际间合作趋势，结果显示欧洲和北美洲的一些国家之间合作较为密切。
2.3 发文机构情况
机构分布可以反映学术机构的实力和科研特色，对了解机构科研水平、加强科研管理具有一定的意义。以机构为节点，运行CiteSpace软件生成机构合作网络，节点大小表示机构发文量的多少，节点间连线粗细代表合作强度。前10位机构分布见图 3、表 1。
表 1 乳腺癌患者SDM发文量排名前10位的机构排名 机构 所属国家 发文量/篇 1 密歇根大学 美国 28 2 丹娜法伯癌症研究所 美国 25 3 杜克大学 美国 24 4 麻省总医院 美国 24 5 威斯康星大学 美国 24 6 得克萨斯大学安德森癌症中心 美国 23 7 隆凯特琳癌症中心 美国 21 8 加利福尼亚大学 美国 21 9 莱顿大学 荷兰 21 10 梅奥诊所 美国 20 2.4 研究热点分析
2.4.1 高频关键词
关键词代表文章精炼的核心内容，出现的频次代表研究热度，高频关键词可直观地描述该研究领域中的热点问题，本研究提取的频次≥35次的关键词见表 2。
表 2 乳腺癌患者SDM研究领域频次≥35次的关键词序号 关键词 频次/次 序号 关键词 频次/次 1 女性(women) 210 11 影响(impact) 60 2 乳腺癌(breast cancer) 162 12 结局(outcome) 56 3 信息(information) 109 13 参与(participation) 50 4 护理(care) 97 14 危险因素(risk) 47 5 偏好(preference) 79 15 乳房切除术(mastectomy) 46 6 沟通(communication) 74 16 共享决策(shared decision making) 44 7 满意度(satisfaction) 71 17 感知(perception) 41 8 生活质量(qualify of life) 68 18 决策辅助(decision aid) 39 9 癌症(cancer) 66 19 医疗服务(health care) 38 10 手术(surgery) 63 20 知识(knowledge) 35 2.4.2 关键词聚类
关键词聚类是将主题相近的关键词进行归纳，反映研究领域中研究主题的组成情况。运用CiteSpace软件中的聚类分析功能对乳腺癌患者SDM研究领域的高频关键词进行聚类分析，共形成10个聚类，聚类按标签号由小到大排序为乳房重建(breast reconstruction)、交流(communication)、依从性(adherence)、辅助化疗(adjuvant chemotherapy)、偏好(preference)、乳腺X线密度(mammographic density)、智力低下(mental retardation)、指南实施(guideline implementation)、年轻人(young adult)、离散选择实验(discrete choice experiment)。见图 4。
CiteSpace软件使用模块值Q和平均轮廓值S表示网络结构和聚类清晰度。模块值Q＞0.3、平均轮廓值S＞0.7时，表明聚类可信。聚类图谱Q值为0.397 3, 平均轮廓值S为0.756 3, 意味着划分出来的聚类社团合理，内部主题明确。
2.4.3 突现关键词
突现词是使用次数突然明显增多的关键词，可用来识别该领域研究热点的变化与发展趋势。运行CiteSpace软件对关键词的突发性进行分析，生成关键词突现图谱，见图 5。结合乳腺癌患者SDM研究现状及本研究中高频关键词、聚类及突现词统计结果，将乳腺癌患者SDM研究分为决策人群、患者需求、决策阶段、干预技术4个部分，见表 3。
表 3 乳腺癌患者SDM研究热点领域研究热点 高频关键词、聚类及突现词 决策人群 女性、老年女性、年轻人、智力低下 患者需求 信息、偏好、参与、沟通、感知、知识、生活质量、满意度 决策阶段 危险因素、乳房重建、乳房切除、辅助化疗、乳腺X线密度、离散选择实验 干预技术 护理、医疗服务、决策辅助、指南实施 3. 讨论
3.1 乳腺癌患者SDM研究文献特征分析
本研究发现，乳腺癌患者SDM研究发文量不断上升，大致经历了3个阶段，即缓慢增长阶段(2000—2011年)、波动增长阶段(2012—2014年)以及快速增长阶段(2015—2022年)，提示学术界对该研究领域的关注度不断上升。2000—2011年，国外相关研究较少，该阶段处于提出问题时期，主要探讨乳腺癌患者参与决策的意愿; 2012年后，该研究领域逐渐成熟，发文量逐年增多。中国在2003年开始对该领域进行研究, 2014年后发文量逐渐增多，可能与中国不断开展以患者为中心的优质护理服务、提高患者满意度有关。
美国发文量最多，其他文献主要来源于荷兰、加拿大、英国、德国等经济发达的国家。目前，国际上已形成以美国为核心、欧美国家紧密合作的网络，可能与这些发达国家在经济、科研方面都处于世界前列有关。发文量前10位的机构中，除荷兰的莱顿大学外，其他机构均来自美国，基于经济和地理的优势，各机构间合作较为密切。目前，中国关于乳腺癌患者SDM研究相对较少，共发表了25篇文章(3.67%)。杨林宁等[5]指出，乳腺癌患者在术前决策体验不佳，参与决策不积极，患者参与决策面临诸多障碍，需要进一步联合其他国家和高校进行探索。目前，国内对乳腺癌SDM领域的研究处于探索影响因素的阶段，质性研究、干预方案构建的研究较少，尚需进一步探讨患者决策体验，并通过高质量的随机对照试验进行方案构建。
3.2 乳腺癌患者SDM研究热点分析及启示
3.2.1 关注不同决策人群以保障SDM权益
结合关键词聚类及突现词图谱发现，不同乳腺癌女性群体是该研究领域的研究热点。有研究[6]指出，尚未生育的年轻乳腺癌患者在生育力保留决策上面临巨大的心理压力。MATSEN C B等[7]对年轻乳腺癌患者SDM的态度进行了研究，结果显示大多数年轻女性倾向于在决策中扮演积极角色。这可能与年轻女性对治疗结局较敏感，想通过主动获取信息、表达自己想法，以及在治疗过程中感知到主人翁意识有关。年老患者的一般健康状况、认知功能以及对治疗毒性的耐受性较年轻人差，在做出治疗决策时更具有挑战性，与医护共同决策意愿更低，更多地希望医生推荐决策。KARUTURI M S等[8]研究指出，老年患者的决策受知识、价值观和他人经验的影响。LAWHON V M等[9]对年龄≥65岁的乳腺癌患者进行分析，认为针对老年乳腺癌患者群体，目前需要更多的研究确定偏好整合的最佳实践，以便优化治疗决策。智力低下的乳腺癌患者是乳腺癌患者中的特殊群体，其自决权和自主权受到限制时，代理决策经常发生。美国已有3个州颁布了涉及SDM的相关法律以保证其权益。目前，国内研究主要探讨影响痴呆患者SDM的因素，尚无关于乳腺癌智力低下患者SDM相关研究，对这类人群缺乏关注，建议政府发布针对SDM相关医疗保健政策，通过法律支持来保障特殊群体决策权益。
3.2.2 注重患者需求以提高SDM结局
本研究中，高频关键词表明乳腺癌患者需求是研究热点之一。缪爱云等[10]研究显示, 69.1%患者对参与决策表现出积极的态度，但实际参与率仅为21.8%, 较低的参与率可能与患者需求未满足有关。乳腺癌患者的临床决策作为一种偏好-敏感性决策，个人偏好、价值观、治疗信息、患者对医生的信任等在医-护-患共同决策中发挥着重要作用[5]。雎琪玉[11]研究指出，乳腺癌患者术前未满足需求而影响决策准备，导致患者术后出现决策后悔。建议向乳腺癌患者介绍治疗方案、进行针对性健康教育等，为患者提供治疗相关信息，并且对肿瘤科医生进行以患者为中心的沟通技巧培训，以更好地了解乳腺癌患者的角色偏好和信息需求，提高乳腺癌患者决策参与满意度[12-13]。BURTON M等[14]研究显示，不同年龄女性获取治疗信息的方式不同，老年女性倾向于面对面与医生进行交流，年轻女性还喜欢通过其他渠道获取疾病相关信息。因此，医护人员应拓宽信息传播渠道，通过面对面访谈、举办科室小讲座、发放宣传册、创建公众号等方式满足患者的信息需求，改善患者SDM体验。
3.2.3 关注不同决策阶段并规范SDM流程
从关键词聚类及高频关键词可以看出，国外对乳腺癌患者SDM研究内容涉及筛查、治疗和术后决策3个方面。2015年乳腺癌筛查指南[15]开始关注乳腺X线检查的利弊，并建议在筛查时纳入SDM理念。GUNN C M等[16]的一项研究指出，较低的健康素养限制了女性参与乳房X线检查的医疗决策。上述结果提示在进行乳腺癌筛查时，医护人员应将患者的健康素养水平纳入决策。治疗决策方面，国外已有研究[17]证明，接受保乳手术结合辅助化疗与乳房全切术的患者生存率相同，即使患者可以进行保乳手术，绝大数患者仍然选择乳房全切术。针对这一现象, MONTAGNA G等[18]指出治疗决策受到患者复杂的心理社会因素驱动，可能与女性在面对多种治疗时存在困惑和不确定感，害怕癌症进展及复发恐惧，以及在做出治疗决策时更多考虑治疗结局有关。术后决策方面, LAMORE K等[19]研究指出女性对伴侣间亲密关系的考虑影响女性是否进行乳房重建。由此可见，国外从乳腺癌患者不同决策阶段对乳腺癌患者SDM进行探究，而与国外相比，国内研究侧重于乳腺癌患者术后乳房重建决策[20-21]。建议中国将风险筛查和治疗纳入到研究中去，规范乳腺癌患者全阶段SDM流程。
3.2.4 开发干预技术以推动SDM发展
本研究的高频及突现关键词表明，医疗保健在促进乳腺癌患者SDM领域的干预是研究热点之一。相关研究[22]发现，临床医生时间不够、沟通交流不到位是SDM实施障碍之一。护理人员作为医生的合作伙伴，在患者决策中的作用越来越受到关注，国外对护士赋予了“决策教练”的新角色，目前正通过多种随机对照实验，探索从护理方面促进患者加入到决策中去。德国一项研究[23]指出，由护士主导的基于循证的决策指导可以增强知情SDM, 提高患者决策满意度。郭理想[24]通过编制肿瘤科护士SDM问卷，了解肿瘤科护士知信行现状，调查结果表明肿瘤科护士对SDM知识掌握水平不高、临床应用实践有限。因此，医院应开展乳腺癌护士专业知识及技能培训，通过培养高级实践护士，提高护士对乳腺癌患者SDM的认识，给患者传递正确的疾病相关知识，充分发挥护理人员在促进患者参与临床决策中的重要作用。
开发辅助决策工具是推动SDM个性化发展的重要措施。目前，中国临床肿瘤学会为乳腺癌患者制订了有关筛查、诊疗等相关指南。有研究[25]指出，绝大多数指南没有充分强调SDM。HULL O等[26]研究指出，由于指南缺乏共识、个性化和及时性，限制了医生对指南的使用。决策辅助工具具有针对性、具体化等特点，是一种向患者提供基于循证的、与健康状态相关的选择以及相应结果的利弊信息，帮助患者做出明确的、与个人偏好相符决策的工具。YANG S等[27]在系统评价中指出，医务人员使用决策辅助工具可显著减少患者乳房再造后决策后悔。加拿大开发了30多种关于乳腺癌各个阶段的决策辅助工具，可满足患者的不同需求。与国外相比，中国决策辅助工具研究起步较晚，牟玮等[28]于2019年首次将国际病人决策辅助标准4.0引进为中文版，为中国SDM相关研究提供了参考工具，但其效果有待在国内进行实践检验。中国研究者应重视辅助工具的开发，研究出符合中国国情的决策辅助工具，推动乳腺癌患者积极参与治疗决策。
综上所述，本研究采用文献计量学方法对Web of Science核心集数据库中关于乳腺癌SDM的相关文献的发文量、国家分布、发文机构、关键词等进行可视化分析，结果显示国外乳腺癌SDM领域发展较快，欧美国家研究成果较多且研究质量较高，研究主题方面呈现多元化趋势，热点集中于不同决策人群、患者需求、决策阶段等方面。中国可与这些国家进行乳腺癌SDM领域学术交流合作，研究者应借鉴国外的研究成果，研究适用于本国的决策辅助工具，发挥护理人员的作用，促进医-护-患决策模式的构建。本研究仅检索了Web of Science核心集数据库，数据库选择具有局限性，后续研究应将包括中文数据库在内的更多数据库纳入统计研究。
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表 1 纳入研究的基本特征
第一作者 年份 省份/城市/特区 人群 样本量 诊断标准 工具 截止点 总 男 女 TP FP FN TN TP FP FN TN TP FP FN TN CHEN X Y [8] 2021 成都 社区 941 AWGS2019 Ishii评分 ≥120、105 98 81 75 687 60 54 32 316 38 27 43 371 YANG M [9] 2019 成都 养老 277 AWGS2014 SARC-F ≥4 19 3 76 179 SARC-Calf ≥11 56 26 39 156 LIN Y H [10] 2023 中国台湾 社区 209 AWGS2019 SARC-F ≥4 46 37 39 87 10 2 20 32 36 35 19 55 CC ≤34、33 73 39 12 85 26 6 4 28 47 33 8 57 SARC-Calf ≥11 67 32 18 92 21 1 9 33 46 31 9 59 ZHOU J [11] 2022 泸州 社区 401 AWGS2019 SARC-F ≥4 13 13 93 282 SARC-Calf ≥11 50 25 56 270 MO Y H [12] 2021 长沙 社区 1 050 AWGS2019 SARC-F ≥4 47 50 216 737 10 13 74 250 37 37 142 487 SARC-Calf ≥11 125 63 138 724 31 22 53 241 94 41 85 483 CC ≤34、33 214 181 49 606 61 59 23 204 153 122 26 402 WOO J [13] 2015 香港 社区 3 997 AWGS2014 SARC-F ≥4 19 131 274 3 573 9 22 178 1 790 10 109 96 1 783 LIN X [14] 2021 四川 养老 199 AWGS2019 SARC-F ≥4 39 17 58 85 17 8 41 31 22 9 17 54 SARC-Calf ≥11 69 40 28 62 39 14 19 25 30 26 9 37 CC ≤34、33 72 49 25 53 41 17 17 22 31 32 8 31 Ishii评分 ≥120、105 87 26 10 76 55 17 3 22 32 9 7 54 ZHAO W X [15] 2021 南京 住院 355 AWGS2014 SARC-F ≥4 104 6 94 151 53 3 52 99 51 3 42 52 LI R [16] 2020 成都 社区 1 009 AWGS2014 SARC-F ≥4 20 110 67 812 11 57 28 450 9 53 39 362 SARC-Calf ≥11 36 130 51 792 15 43 24 464 21 87 27 328 ZHU L [7] 2022 四川 养老 199 AWGS2019 Ishii评分 ≥130 60 22 7 110 34 13 6 44 26 9 1 66 刘陪沛[17] 2020 北京 社区 527 AWGS2014 SARC-F ≥4 26 8 64 429 李敏[18] 2017 安徽 住院 113 AWGS2014 SARC-F ≥4 14 11 17 71 Ishii评分 ≥11 28 23 3 59 12 9 1 24 16 14 2 35 黎梦丽[20] 2021 苏州 社区 1 076 AWGS2019 CC ≤33.7、33.0 114 233 18 711 38 80 5 360 76 153 13 351 张艳[21] 2018 上海 社区 1 148 AWGS2014 SARC-F ≥4 27 71 137 913 莫懿晗[22] 2021 长沙 社区 202 AWGS2019 CC ≤34.6、33.4 41 34 5 122 黄姣玲[23] 2023 长沙 养老 386 AWGS2019 Ishii评分 ≥120、105 191 148 1 46 91 58 0 18 100 90 1 28 苏琳[24] 2020 成都 社区 825 AWGS2014 SARC-F ≥4 1 7 84 733 1 0 44 363 0 7 40 370 李博[19] 2020 内蒙古 社区 1 031 AWGS2019 SARC-F ≥4 7 55 112 857 2 13 42 398 5 42 70 459 AWGS2019、AWGS2014: 2019年和2014年亚洲肌肉减少症工作组专家共识; TP、FP、FN、TN: 真阳、假阳、假阴、真阴。
Ishii评分、CC的截止点中，前者为男性标准，后者为女性标准。
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表 2 纳入文献质量评价
纳入文献 年份 偏倚风险 适用性考虑 病例选择 待评价诊断试验 金标准 病例流程和进展情况 病例选择 待试验试验 金标准 CHEN X Y [8] 2021 Y Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y YANG M [9] 2019 U Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y LIN Y H [10] 2023 Y Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y ZHOU J [11] 2022 Y Y Y U Y Y U U Y N Y Y Y Y WOO J[13] 2015 Y Y Y U Y Y U Y Y N Y Y Y Y MO Y H [12] 2021 Y Y Y U Y Y Y U Y Y Y Y Y Y LIN X [14] 2021 U Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y ZHAO W X [15] 2021 Y Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y LI R [16] 2020 Y Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y ZHU L [7] 2022 N Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y 刘陪沛[17] 2020 Y Y Y U Y Y U U Y N Y Y Y Y 李敏[18] 2017 Y Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y 黎梦丽[20] 2021 Y Y Y U Y Y Y U Y Y Y Y Y Y 张艳[21] 2018 Y Y Y U U Y U U Y Y Y Y Y Y 莫懿晗[22] 2021 Y Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y 黄姣玲[23] 2023 Y Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y 苏琳[24] 2020 U Y Y U U Y U U Y Y Y Y Y Y 李博[19] 2020 U Y Y U Y Y U U Y Y Y Y Y Y Y、U、N依次表示是、不清楚、否。
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表 3 常见肌少症筛查工具的直接Meta分析结果
工具 阈值效应 Meta分析结果 发表偏倚 r P 合并灵敏度(95%CI) I2/% 合并特异度(95%CI) I2/% 合并诊断比(95%CI) AUC(95%CI) P SARC-F 总 0.63 0.03 0.19(0.10, 0.32) 96.39 0.93(0.89, 0.96) 97.17 3.00(2.00, 5.00) 0.76(0.72, 0.80) 0.35 男 0.48 0.19 0.16(0.08, 0.31) 94.70 0.97(0.93, 0.99) 97.34 6.00(3.00, 13.00) 0.75(0.71~0.78) 0.96 女 0.64 0.09 0.21(0.07, 0.45) 95.41 0.91(0.83, 0.95) 96.71 2.00(1.00, 5.00) 0.78(0.74~0.81) 0.70 SARC-Calf 总 0.71 0.11 0.58(0.47, 0.69) 88.98 0.84(0.75, 0.90) 95.19 7.00 (5.00, 10.00) 0.77(0.73~0.81) 0.33 男 -0.20 0.80 0.52(0.37, 0.67) 84.67 0.88(0.76, 0.95) 91.55 8.00(4.00, 18.00) 0.77(0.73~0.80) 0.43 女 0.60 0.40 0.66(0.49, 0.81) 89.26 0.77(0.60, 0.88) 96.14 7.00(4.00, 12.00) 0.78(0.74~0.81) 0.29 CC 总 -0.70 0.19 0.82(0.77, 0.86) 51.52 0.72(0.63, 0.79) 89.39 12.00(6.00, 22.00) 0.85(0.82~0.88) 0.71 男 -0.80 0.20 0.79(0.69, 0.86) 60.44 0.77(0.69, 0.84) 80.61 13.00(5.00, 29.00) 0.85(0.81~0.88) 0.92 女 -0.80 0.20 0.84(0.79, 0.88) 0 0.67(0.56, 0.75) 90.46 11.00(6.00, 20.00) 0.85(0.82~0.88) 0.05 Ishii评分 总 1.00 < 0.01 0.92(0.69, 0.98) 97.43 0.71(0.48, 0.87) 98.88 29.00(12.00, 68.00) 0.88(0.85~0.91) 0.55 男 1.00 < 0.01 0.93(0.73, 0.99) 92.96 0.65(0.42, 0.82) 96.79 26.00(9.00, 72.00) 0.86(0.83~0.89) 0.35 女 0.70 0.19 0.90(0.64, 0.98) 96.42 0.77(0.51, 0.91) 98.51 30.00 (13.00, 72.00) 0.90(0.88~0.93) 0.35
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表 4 常见肌少症筛查工具的Meta回归分析结果
问卷 总 男 女 住院 社区 2019 2014 住院 社区 2019 2014 住院 社区 2019 2014 SARC-F 灵敏度 0.39 0.13 0.22 0.17 0.40 0.12 0.16 0.16 0.57 0.15 0.32 0.12 P 0.01 0.38 0.03 0.76 0.04 0.31 特异度 0.93 0.94 0.90 0.95 0.92 0.98 0.93 0.98 0.90 0.91 0.86 0.94 P 0.05 < 0.01 0.18 0.02 0.49 < 0.01 SARC-Calf 灵敏度 0.66 0.54 0.62 0.50 0.67 0.47 0.56 0.38 0.77 0.62 0.73 0.44 P 0.81 0.66 0.34 0.33 0.53 0.18 特异度 0.75 0.87 0.83 0.85 0.64 0.92 0.87 0.92 0.59 0.81 0.76 0.79 P 0.01 0.19 < 0.01 0.42 0.12 0.78 CC 灵敏度 0.74 0.84 0.71 0.81 0.79 0.85 P < 0.01 0.04 0.01 特异度 0.52 0.76 0.56 0.80 0.49 0.71 P < 0.01 < 0.01 0.01 ishii评分 灵敏度 0.95 0.57 0.93 0.91 0.96 0.65 0.94 0.93 0.94 0.47 0.90 0.90 P 0.01 0.14 0.01 0.13 < 0.01 0.23 特异度 0.65 0.89 0.70 0.72 0.58 0.85 0.63 0.73 0.71 0.93 0.78 0.72 P 0.16 0.91 0.11 0.74 0.23 0.52
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