Authors
Contact Us

Sign In

A subscription to JoVE is required to view this content. Sign in or start your free trial.

In This Article

  • Summary
  • Abstract
  • Introduction
  • Protocol
  • תוצאות
  • Discussion
  • Disclosures
  • Acknowledgements
  • Materials
  • References
  • Reprints and Permissions

Summary

כאן, אנו מציגים פרוטוקול להערכת בקרה גליקמית באמצעות רמות גלוקוז בדם נימי (CBG) והמוגלובין מסוכרר A1C (HbA1C). מחקר זה בוחן את ההשפעה של היפרגליקמיה על תסמיני דלקת מפרקים ניוונית בברך (KOA), ביצועים גופניים, רמת פעילות גופנית, חומרת רדיוגרפיה ודלקת בקרב מבוגרים עם סוכרת.

Abstract

מחקר זה בוחן את השפעת ההיפרגליקמיה על תסמינים הקשורים לדלקת מפרקים ניוונית בברך (KOA), ביצועים גופניים, רמת פעילות גופנית, חומרת רדיוגרפיה ודלקת בקרב מבוגרים. מצבים היפרגליקמיים ממושכים תורמים להיווצרות מתקדמת של תוצר סופי של גליקציה (AGE), מה שמחמיר את תסמיני KOA. רמות גלוקוז בדם נימי (CBG) והמוגלובין מסוכרר A1C (HbA1C) משמשות בדרך כלל בבדיקות מעבדה להערכה גליקמית, ומציעות יתרונות ומגבלות ברורים. המשתתפים חולקו לקבוצות ביקורת גליקמיות טובות וגרועות על סמך רמות ה-CBG וה-HbA1C שלהם. החומרה הקלינית והפעילות הגופנית של KOA נמדדו באמצעות ציון התוצאה של פציעות ברכיים ודלקת מפרקים ניוונית (KOOS) ושאלון פעילות גופנית בינלאומי. הביצועים הגופניים נמדדו עם חוזק אחיזת יד, מהירות הליכה, זמן למעלה (TUG) ו-5 פעמים ישיבה לעמידה (5STST). בוצעו צילומי רנטגן של הברכיים, וניתוח בדיקת אימונוסורבנט מקושר לאנזים בסרום (ELISA) נערך עבור IL-1β, IL-4, CRP, NF-κB ו-AGE. 300 משתתפים שגויסו (גיל ממוצע [SD] = 66.40 שנים (5.938) עם CBG, של סוכר בדם בצום > 7.0 ממול/ליטר וסוכר אקראי בדם > 11.1 ממול/ליטר, (N = 254) הושוו לכאבי KOOS (p=0.008) ותסמינים (p=0.017) ו-5STST (p=0.015); בעוד ש-HbA1c >-6.3% (N = 93) הושווה ל-5STST (p=0.002). ו-AGEs (p=0.022) המבוססים על מבחן Mann Whitney U. רגרסיה לוגיסטית חשפה קשרים משמעותיים בין בקרה גליקמית לחוזק שרירי הגפיים התחתונות, חומרה רדיולוגית, סמני מעבדה ובין מצב גליקמי לכאב ותסמינים של KOOS. עם זאת, קשרים אלה לא נותרו משמעותיים לאחר התאמה ל-BMI. מצב גליקמי ירוד בלבד היה קשור לתפקוד טוב יותר בתחומי הספורט והפנאי לאחר התאמת תרופות נגד סוכרת, מה שמרמז על השפעות אנטי דלקתיות ומשככות כאבים שהסתירו את ההשפעה של סוכר גבוה בדם. מחקרים עתידיים יוכלו לחקור את יכולת החיזוי של הערכה גליקמית לתפקוד לקוי של הברכיים וביצועים גופניים תוך התחשבות בהשפעות התרופה.

Introduction

שכיחות דלקת מפרקים ניוונית בברך (KOA) עולה עם הגיל, כאשר הברך היא מפרק נושא משקל עיקרי1. KOA מתבטא בדרך כלל בנוקשות וכאבים כרוניים במפרק הברך, מה שמגביל את הניידות, מפחית את איכות החיים ומגביר את הסיכון למחלות לב וכלי דם2. סוכרת, הקשורה גם לגיל, תורמת לסיכון להתפתחות KOA, שכן רמות גבוהות של גלוקוז ושומנים מקדמות היווצרות מתקדמת של תוצר סופי של גליקציה (AGE), מה שמוביל לדלקת מפרקים כרונית וניוון סחוס3. למרות הזמינות של שירותי בריאות, שניים מכל חמישה מלזים עם סוכרת אינם מודעים לאבחנה שלהם, בעוד ש-56% מהמאובחנים לא הצליחו לשמור על שליטה טובה ברמת הסוכר בדם4. היפרגליקמיה חריפה עלולה להוביל למצב היפראוסמולרי היפרגליקמי, שהוא מסכן חיים, בעוד שהיפרגליקמיה כרונית מובילה לנוירופתיה היקפית, נפרופתיה, רטינופתיה ומחלות לב וכלי דם5.

נוירופתיה היקפית, שהיא סיבוך מיקרו-וסקולרי הנובע משליטה גליקמית לקויה ומוביל לשינוי במנגנוני הכאב, עלולה להגזים בכאבי ברכיים ב-KOA6. נוכחות סוכרת אצל אנשים עם KOA קשורה לטווח תנועה מופחת במפרק הברך, ירידה בתפקוד הברך, שינויים רדיוגרפיים מוגברים ואיכות חיים ירודהיותר 7. הביצועים הגופניים המופחתים הנובעים מהשפעות הסוכרת על KOA מאופיינת בפגיעה בכוח השרירים ובקואורדינציה8. עדויות הדמיית תהודה מגנטית לשינויים ניווניים הקשורים לנזק סחוסי ומניסקוס, כגון צמצום מרחב המפרקים וחוסר יישור, נראית חמורה יותר אצל אנשים עם סוכרת9.

שליטה גליקמית לקויה קשורה לאנזימים ניווניים מווסתים ולגורמים דלקתיים בנוזל הסינוביאלי של הברך. ציטוקינים וחלבונים מוגברים בסוכרת, כגון IL-1β, IL-4, IL-6, גורם גרעיני-κB (NF-κB), וגורם נמק גידול-אלפא (TNF-α), קשורים לפתופיזיולוגיה של KOA10,11. בעוד שבכונדרוציטים, טרנספורטר גלוקוז פגום מוביל לגליקוליזה מווסתת, מסלולי פוליאול, מסלולי חלבון קינאז C ופנטוז, ובסופו של דבר ייצור גבוה של מיני חמצן תגובתיים10.

צום וגלוקוז אקראי בדם מספקים הערכה של המצב הגליקמי הנוכחי כמו גם יכולת טיפול בגלוקוז הקשורה לתנגודת לאינסולין12. המוגלובין מסוכרר A (HbA1c) הוא מדד לשליטה גליקמית בשלושת החודשים האחרונים. עם זאת, זה לא מספק פרטים על תנודות חדות13. בדיקת גלוקוז בדם נימי מספקת הערכות מיידיות של המצב הגליקמי ליד המיטה או במרפאה, מה שהוביל לוויכוחים על ערכם בקביעת בקרה גליקמית כמו גם בחיזוי הסיכון לסיבוכים14,15. לפיכך, מחקר זה נועד להבהיר את הקשר בין בקרה גליקמית שנקבעה עם HbA1c וגלוקוז מוגבר בדם שנקבע עם גלוקוז בדם נימי (CBG) עם ציוני תוצאות פציעת ברכיים ודלקת מפרקים ניוונית (KOOS), ביצועים גופניים, רמת פעילות גופנית, חומרה רדיוגרפית וסמנים דלקתיים באנשים עם KOA.

Protocol

פרוטוקול המחקר תואם את הצהרת הלסינקי ואושר על ידי ועדת האתיקה של אוניברסיטת קבנגסאן מלזיה (מספר סימוכין: JEP-2022-001).

1. גיוס משתתפים

  1. באמצעות דגימת נוחות, בחר את אוכלוסיית המחקר ממבוגרים המתגוררים בקהילה עם KOA בגילאי 50 ומעלה בקואלה לומפור וסלנגור. גויסו משתתפים מארגוני אזרחים ותיקים ומרפאות סוכרת ואורתופדיה.
    הערה: נוכחות KOA מוגדרת עם KOA שאובחנו על ידי רופא או כאלה העומדים בקריטריונים לבדיקה קלינית של הקולג' האמריקאי לראומטולוגיה (ACR)16.
  2. לא לכלול מבוגרים מאושפזים במוסד או כאלה הסובלים מליקוי פסיכולוגי חמור וסוכרת מסוג 1.
  3. על ידי התייחסות לספרות שפורסמה על קבוצות חתך ממסגרות דומות, זהה את גודל האפקט, שבמחקר זה הוא היחס האי-זוגי. חשב את גודל המדגם, שיספק כוח של 80% לדחות את השערת האפס, באמצעות G*Power 3.117.
  4. הסבר את מטרות המחקר וקבל הסכמה מדעת לפני איסוף הנתונים.

2. איסוף נתונים - שאלון

  1. נהל שאלונים, הכוללים סוציו-דמוגרפיה, KOOS18, ושאלון הפעילות הגופנית הבינלאומי (IPAQ)19.
  2. חשב את הציונים הכוללים עבור כל אחד מחמשת תחומי ה-KOOS הנגזרים מ-42 הפריטים והפוך את הציונים לסולם של 0-100 אחוזים, כאשר אפס מייצג ללא בעיות ו-100 מציין בעיות קיצוניות עבור כל תחום.
  3. חשב את המקבילה המטבולית של משימה (MET) עבור תחומי IPAQ על ידי הכפלת הזמן שלוקח בדקות ומספר הימים בשבוע, בהתחשב בתקן של כל תחום.
    הערה: סה"כ MET המעיד על רמות פעילות גופנית הוא 3.3 (פעילות הליכה MET), + 4 (פעילות בעצימות בינונית MET), + 8 (MET בעצימות נמרצת).

3. איסוף נתונים - ביצועים פיזיים

  1. מדוד גובה בעזרת סטדיומטר. השג משקל גוף ומדד מסת גוף (BMI) עם מנתח הרכב גוף. ודא שהמשתתפים מסירים בגדים כבדים, אביזרים מתכתיים ונעליים.
  2. מדוד את היקף המותניים, הירך והשוק באמצעות סרט מדידה. רשום את המדידה בסנטימטרים בגובה הטבור במנוחה להיקף המותניים ואת המדידה ברמת הבליטה האחורית המקסימלית של הישבן להיקף הירך20. מדוד את היקף השוק בממד הגדול ביותר של הציר הארוך כאשר המשתתפים יושבים עם גב ישר ושתי רגליהם על הרצפה21.
  3. ספקו הוראות למשתתפים כיצד לבצע את מבחני הביצועים הגופניים: מבחן חוזק אחיזת יד (HGS)22, מבחן מתוזמן (TUG)23, מבחן הליכה של שישה מטרים24, וחמש פעמים מבחן ישיבה לעמידה (5STST)25.
    1. ודא שהגדרת הביצועים נקייה ממכשולים וסכנות. אפשר תקופות מנוחה סטנדרטיות של דקה אחת בין מבחנים26.
  4. בצע את בדיקת חוזק אחיזת היד.
    1. הנחו את המשתתף לשבת עם כתפיים צמודות בתנוחה ניטרלית, כשהמרפק מכופף ב-90 מעלות.
    2. הודע להם לא לבצע שום תנועת פיתול או טלטול מהירה במהלך הבדיקה.
    3. מדוד את החוזק המרבי עם דינמומטר אחיזת היד לכל יד שלוש פעמים ובחר את המדידה הגדולה ביותר בק"ג.
  5. בצע את הבדיקה המתוזמנת up-and-go.
    1. הנחו את המשתתף לשבת זקוף כשגבו במגע עם גב הכיסא, זרועות מונחות על משענות היד וכפות רגליים ממוקמות שטוחות על הקרקע.
    2. בעזרת שעון עצר, רשום את הזמן שלוקח לעמוד, ללכת 3 מ', לבצע פניית פרסה, לחזור לכיסא ולשבת בחזרה. התחל לתזמן כאשר גב המשתתף מאבד מגע עם גב הכיסא והפסק את התזמון ברגע שגב המשתתף נוגע בגב הכיסא.
    3. חזור פעמיים ורשום את הזמן הנמוך ביותר בשניות שנלקחו כתוצאה הסופית.
  6. העריכו את מהירות ההליכה.
    1. מדוד שביל באורך 10 מ 'והניח סמנים עם סרט דבק במרחק של 2 מ' מכל קצה השביל כדי לציין את הנקודות בהן יתחילו ויסתיימו המדידות.
    2. בקשו מהמשתתפים ללכת בקצב הרגיל שלהם לאורך שביל של 10 מטרים.
    3. הפעל את הטיימר ברגע שהמשתתף חוצה את 2 המטרים הראשונים ועצור את הטיימר בקו 8 מ'.
    4. חשב את מהירות ההליכה באמצעות נוסחת המהירות (m/s), כאשר 6 מ' מחולק בזמן שלוקח בשניות.
  7. בצע את מבחן הישיבה לעמידה.
    1. הנחו את המשתתפים לקום ולשבת פי 5 מהר יותר בשיווי משקל.
    2. רשום את הזמן שנדרש להשלמת 5 חזרות ובחר את הזמן הנמוך ביותר בשניות משלושת הניסיונות.

4. איסוף נתונים - צילום ברך

  1. קבעו תאריך ושעת פגישה למשתתפים לביקור בבית החולים לבדיקה רדיוגרפית של שתי הברכיים באמצעות תצוגת נשיאת משקל קדמית-אחורית עומדת.
  2. הגש תמונות רדיוגרפיות לרדיולוג, שיקבע ויקצה דירוג קלגרן ולורנס לכל ברך27.
    הערה: למערכת הסיווג יש ציונים מ-0 עד 4, כאשר ציונים גבוהים יותר מצביעים על חומרה הולכת וגוברת של KOA על סמך מאפיינים: היווצרות אוסטאופיטים, עצמות פרי-ארטיקולריות, שינוי צורה של קצוות העצם, היצרות מרחב המפרק וטרשת תת-כונדרלית.
  3. רשום את הציון שהוקצה, וודא שהציון מוקצה לברך הנכונה.

5. איסוף נתונים - איסוף דם נימי להערכת מצב גליקמי

  1. שטפו ידיים ולבשו כפפות כירורגיות. נקו את האצבע של המשתתף בעזרת ספוגית אלכוהול והניחו לאצבע להתייבש באוויר.
  2. הכן את הגלוקומטר על ידי הכנסת רצועת הבדיקה.
  3. בחר מכשיר lancet וודא שהוא אינו בשימוש ואטום.
  4. שברו את חותם ה-lancet ודקרו את האצבע עם מכשיר ה-lancet החדש, לחצו על האצבע כדי לייצר גוש קטן של דם, וגעו בטיפת הדם עם רצועת הבדיקה.
  5. השתמש בפתרונות בקרה לאבטחת איכות, זרוק את התמיסה על רצועת הבדיקה ובדוק אם היא נמצאת בטווח הצפוי לפי היצרן.
  6. רשום את רמת הגלוקוז בדם המוצגת על ידי הגלוקומטר. שאלו את המשתתף מתי הייתה הארוחה האחרונה שלו ורשמו אם היא נלקחה יותר מ-8 שעות לפני מועד הדגימה.
    הערה: סוכר בדם בצום דורש מהמשתתפים לצום לפחות 8 שעות לפני הליך זה, בעוד שסוכר בדם אקראי לא.
  7. השליכו את ה-lancet בבטחה לפח חד וספקו למשתתף צמר גפן כדי להפעיל לחץ על אזור הניקוב באצבע כדי להבטיח המוסטזיס.
  8. שטפו ידיים לאחר ההליך. נקה כל שפיכת דם.

6. איסוף נתונים - איסוף דם ורידי להערכת בקרה גליקמית

  1. שטפו ידיים ולבשו כפפות כירורגיות.
  2. זהה וריד מתאים מהפוסה האנטקוביטלית הימנית או השמאלית. מרחו חוסם עורקים על הזרוע העליונה של הזרוע שנבחרה וזהו וריד מתאים על ידי מישוש.
  3. נקו את העור סביב הווריד שנבחר בעזרת ספוגית אלכוהול והניחו לו להתייבש באוויר.
  4. אסוף דגימות דם ורידי עם מחט פרפר 23 גרם באמצעות שני בקבוקים של צינורות דם רגילים של 6 מ"ל. סמן את הצינורות עם קוד הזיהוי הייחודי של המשתתף.
  5. השליכו חפצים חדים ופסולת קלינית בבטחה ושטפו ידיים.
  6. הובלת דגימות דם למעבדה בצידנית עם שקית קרח. הניחו את דגימות הדם בצינורות האיסוף שלהם בצנטריפוגה וצנטריפוגה בטמפרטורה של 604 x גרם למשך 10 דקות.
  7. יש להצמיד את הסרום לצינורות מיקרו-צנטריפוגה של 1.5 מ"ל עם מיקרופיפטה, ולסמן את הצינורות עם תאריך, קוד זיהוי וסוג הדגימה לפני האחסון ב-80 מעלות צלזיוס.

7. בדיקת ELISA

  1. חשב את נפח הסרום הדרוש לבדיקת ELISA על סמך מדריך היצרן. הפעל בדיקת אופטימיזציה כדי לקבוע את הריכוז האופטימלי; חזור על הפעולה עבור IL-1β, IL-4, CRP, NF-κB ו-AGEs, בהתאמה.
  2. הפשירו את הסרום והביאו את ריאגנטים של ELISA לטמפרטורת החדר (RT). בינתיים, סמן צינורות מיקרו-צנטריפוגה לתקנים, דוגמאות וריק.
  3. הכן פתרונות עבודה לפי הוראות היצרן לדילול, נוגדנים לזיהוי, מצע ומאגר כביסה מתמיסות המלאי במידת הצורך.
  4. הפעל דילולים טוריים כפולים עבור התקנים עם המדלל הסטנדרטי הנתון. תקן הייחוס של כל סמן: IL-1β = 500 pg/mL, IL-4 = 2000 pg/mL, CRP = 25 ng/mL, NF-κB = 10 ng/mL, AGEs = 4800 ng/L. המדלל הסטנדרטי משמש גם כריק.
  5. יש לדלל דגימת סרום לבדיקה אופטימלית במידת הצורך.
    1. עבור בדיקת IL-1β, IL-4 ו-NF-κB ELISA, השתמש בדגימות סרום מסודרות. עבור CRP, יש לדלל פי 1000 עם מדלל ייחוס. פיפטה 100 מיקרוליטר דגימות לבאר ומשכפל כל אחת מהן.
    2. עבור בדיקת AGEs ELISA, השתמש בדגימת סרום של דילול פי 2, פיפטה 40 מיקרוליטר של דגימה לתוך הבאר ושכפל כל אחד.
  6. החלף את קצות הפיפטה בין דגימות או ריאגנטים שונים. השתמש בפיפטה רב-ערוצית כדי למנוע אפקטים של קצה.
  7. דגירה בהתאם לזמן ולטמפרטורה המוצעים במדריך היצרן, ואטום את הצלחת במכסה דבק חדש לכל דגירה.
  8. עבור כריך זה ELISA, דגירה של דגימה ותקן לבארות המצופות מראש, ואחריה נוגדן זיהוי, נוגדן משני מצומד, מצע ולבסוף תמיסת עצירה. הוסף כל פתרון באותו סדר כמו קודם.
  9. שפכו ושטפו בארות באמצעות מאגר כביסה בין הדגירה על פי מדריך היצרן. הקש על הבארות כנגד נייר סופג נקי כדי להסיר את מאגר הכביסה, אך ודא שהבארות לא יתייבשו לפני הוספת התמיסה הבאה.
  10. קרא את הבארות עם קורא מיקרופלייט ב -450 ננומטר. רשום וחשב באמצעות עקומה לוגיסטית של ארבעה פרמטרים (4PL), שיטה כמותית להתוויית וקביעת ריכוז מכיולים סיגמואידליים סימטריים28. השתמש בממוצע עבור כל דגימה לניתוח.

8. ניתוח סטטיסטי

הערה: נתח נתונים באמצעות תוכנת ניתוח נתונים מתאימה (נעשה שימוש ב-SPSS גרסה 20 כאן). יש לסווג את אוכלוסיית המחקר לשתי קבוצות: 1) בקרה גליקמית טובה, 2) בקרה גליקמית ירודה (מצב גליקמי ירוד = רמת סוכר בדם בצום יותר מ-7.0 ממול/ליטר או רמת סוכר אקראית בדם גבוהה מ-11.1 ממול/ליטר; בקרה גליקמית ירודה = HbA1c גבוה מ-6.3%).

  1. פתחו את התוכנה ליצירת משתנים המבוססים על תאריך, קוד זיהוי של המשתתפים, משתנים סוציו-דמוגרפיים, פריטי שאלון ופרמטרים שנמדדו.
    1. בחר תצוגת משתנה. הוסף בעמודה שם, הוסף תיאור או שם תצוגה בתווית עמודה.
    2. בחר Type > Measure. עבור משתנים קטגוריים מקודדים, התאם את הקוד המספרי המייצג ואת הערך שלו בעמודה ערכים. בחר אישור.
  2. הקלד את הנתונים שנאספו בתוכנה כאשר כל שורה מייצגת משתתף אחד.
    1. בחר תצוגת נתונים. הקלד את הקודים המספריים המייצגים בעמודה עבור סוג מספרי ושמות או תיאורים עבור סוג מחרוזת.
  3. בדוק את הנורמליות של משתנים רציפים כדי לקבוע הנחות בדיקה פרמטריות.
    1. בחר נתח סטטיסטיקה תיאורית > > לחקור. הוסף משתנים רציפים לרשימה תלויה בשדה.
    2. בחר עלילות > עלילות נורמליות עם בדיקות > המשך > אישור. עבור גודל מדגם גדול מ-50, עיין בערך p במבחן קולמוגורוב-סמירנוב; ערך p משמעותי דוחה את השערת האפס כאשר הנתונים מופצים בדרך כלל.
  4. הפעל את מבחן Mann-Whitney U למשתנים לא פרמטריים כדי לבדוק הבדלים משמעותיים בין הקבוצות.
    1. בחר נתח > מבחנים לא פרמטריים > הגדרות > בחר בדיקות > התאם אישית בדיקות > Mann-Whitney U (2 דגימות).
    2. עבור אל שדות והוסף משתנים רציפים לשדה שדות בדיקה.
    3. הוסף קבוצה קטגורית עבור CBG או HbA1c לשדה קבוצות > הפעלה.
  5. הפעל מבחן חי בריבוע עבור משתנים קטגוריים כדי לבדוק הבדלים משמעותיים בין הקבוצות.
    1. בחר נתח סטטיסטיקה תיאורית > > הצלבות > סטטיסטיקה > חי ריבוע > המשך.
    2. בחר Cells Display. בחר נצפה בשדה ספירות ובחר עמודה בשדה אחוזים. לאחר מכן, בחר המשך.
    3. הוסף משתנים קטגוריים לשדה שורות וקבוצה קטגורית עבור CBG או HbA1c לתוך השדה עמודות > אישור.
  6. הפוך משתנים תלויים רציפים לקבוצות בינאריות כדי להתכונן לרגרסיה לוגיסטית.
    1. בחר Transform > Recoding to Different Variables והוסף משתנים רציפים לשדה Input Variables > Output Variables.
    2. הוסף שם משתנה חדש בשם השדה. הוסף תווית חדשה בשדה תווית > שנה > ערכים ישנים וחדשים.
    3. הוסף מתחת לערך הסף של נקודת החיתוך בשדה טווח, הערך הנמוך ביותר עד ושייך אותו לאפס בשדה ערך של ערך חדש אם הדבר מצביע על תוצאה טובה.
    4. בחר הוסף > הוסף את נקודת החיתוך בשדה טווח, ערך אם כי הגבוה ביותר ושייך אותו לנקודת חיתוך בשדה ערך חדש > הוסף > המשך > אישור.
  7. נקודות חיתוך למשתנים תלויים:
    - תחום הכאב KOOS < 86.1%, תחום הסימפטומים < 85.7%, תחום הפעילות היומיומית <86.8%, תחומי הספורט < 85.0%, תחום איכות החיים < 87.5%
    - HGS גרוע: זכר < 28 ק"ג, נקבה < 18 ק"ג
    - גורר גרוע > 8.00 שניות
    - מהירות הליכה ירודה < 1.13 ms-1
    - גרוע 5TSTS >12.80 שניות
    - פעילות גופנית נמוכה, IPAQ MET < 3000
    - סולם דירוג רדיוגרפי בינוני עד חמור KOA, קלגרן ולורנס > 2
    - IL-1β גבוה > 11.9 pg/mL
    - IL-4 גבוה > 5 עמודים/מ"ל
    - CRP גבוה > 8 ננוגרם/מ"ל
    - גיל גבוה > 900 ננוגרם/ליטר
    - NF-κB גבוה > 3 ננוגרם/מ"ל
  8. הפעל רגרסיה לוגיסטית מרובה כדי להשיג יחסי סיכויים. להתאים את המודל הלוגיסטי לגורמים מבלבלים על סמך מאפייני המשתתפים המשמעותיים.
    1. בחר נתח > רגרסיה > לוגיסטיקה בינארית. הוסף משתנה תלוי בינארי לשדה תלוי.
    2. הכנס את המשתנה CBG או HbA1c לשדה משתנים משותפים.
    3. בחר משתנים קטגוריים והעבר משתנים קטגוריים לשדה משתנים קטגוריים. לאחר מכן, בחר קטגוריית הפניות כתחילה > שנה > המשך.
    4. בחר אפשרויות > CI עבור exp(B): 95% > המשך > בסדר.
  9. חזור על ההליך עבור מודלים מותאמים אך הוסף גורמים מבלבלים משמעותיים לשדה משתנים משותפים.
  10. הצג משתנים כממוצע (סטיית תקן) עבור משתנים רציפים או חציון (טווח בין-רבעוני) אם משתמשים במבחן לא פרמטרי, ומספר (אחוזים) עבור משתנים קטגוריים. דווח על יחסים אי-זוגיים (OR) עם רווחי בר-סמך (CI) של 95% ותייג את ערך ה-p מתחת ל-0.05 כמובהק סטטיסטית.

תוצאות

מאפייני המשתתפים
טבלה 1 מסכמת את מאפייני המשתתפים על פי מצב גליקמי עם FPBS ו-HbA1c. איור 1 ממחיש את המספר הכולל של המשתתפים שנכללו בכל שלב בהתבסס על קריטריוני הכללה משתנים. מתוך סך של 300 משתתפים שגויסו, התקבלה דגימת גלוקוז בדם נימי מ-254 אנשים ...

Discussion

איסוף דם ורידי מועדף לרוב לבדיקות מעבדה על פני דגימת דם נימי מבחינת דיוק התוצאות29. HbA1c קשור מאוד לסיבוכי סוכרת, אופי כימי יציב ובדיקות מעבדה סטנדרטיות היטב. מכיוון שההמוגלובין המסוכרר משקף שליטה גליקמית במשך 3 חודשים, הוא אינו דורש דגימות צום, בעוד שדגימת דם ?...

Disclosures

לכל המחברים אין ניגוד אינטרסים להצהיר עליהם.

Acknowledgements

מחקר זה מומן על ידי תוכנית מענקי המחקר הבסיסיים, משרד ההשכלה הגבוהה, מלזיה, מספר מענק/מענק: FRGS/1/2021/SKK0/UKM/02/15.

Materials

NameCompanyCatalog NumberComments
Butterfly needleBD Vacutainer367282
G*Power 3.1Heinrich-Heine-Universityhttps://www.psychologie.hhu.de/arbeitsgruppen/allgemeine-psychologie-und-arbeitspsychologie/gpowerHeinrich-Heine-University, Düsseldorf
Glucometer and test stripsContour plushttps://www.diabetes.ascensia.my/en/products/contour-plus/Basel, Switzerland
Human CRP(C-Reactive Protein) ELISA KitElabscienceE-EL-H0043-96TELISA kit
Human IL-1β(Interleukin 1 Beta) ELISA Kit ElabscienceE-EL-H0149-96TELISA kit
Human IL-4(Interleukin 4) ELISA KitElabscienceE-EL-H0101-96TELISA kit
Human NF-κB-p105 subunitBioassay Technology LaboratoryE0003HuELISA kit
Human NF-κBp105(Nuclear factor NF-kappa-B p105 subunit)ElabscienceE-EL-H1386-96TELISA kit
Manual hand dynamometerJamar5030J1Warrenville, Illinois, USA
Portable Body Composition AnalyzerInBody ASIAhttps://inbodyasia.com/products/inbody-270/Inbody 270, Cheonan, Chungcheongnam-do
Portable stadiometerSeca213 1821 009SECA 213, Hamburg, Germany

References

  1. Allen, K. D., Thoma, L. M., Golightly, Y. M. Epidemiology of osteoarthritis. Osteoarthritis Cartilage. 30 (2), 184-195 (2022).
  2. Mat, S., et al. Factors influencing quality of life among older persons living with osteoarthritis using 3 different definitions. Top Geriatr Rehabil. 38 (1), 26-34 (2022).
  3. Berenbaum, F. Diabetes-induced osteoarthritis: From a new paradigm to a new phenotype. Ann Rheum Dis. 70 (8), 1354 (2011).
  4. Institute for Public Health. . National health and morbidity survey (NHMS) 2023: Non-communicable diseases and healthcare demand - key findings. , (2024).
  5. Harding, J. L., Pavkov, M. E., Magliano, D. J., Shaw, J. E., Gregg, E. W. Global trends in diabetes complications: A review of current evidence. Diabetologia. 62 (1), 3-16 (2019).
  6. Eitner, A., Culvenor, A. G., Wirth, W., Schaible, H. -. G., Eckstein, F. Impact of diabetes mellitus on knee osteoarthritis pain and physical and mental status: Data from the osteoarthritis initiative. Arthritis Care Res (Hoboken). 73 (4), 540-548 (2021).
  7. Aykan, S. A., Kaymaz, S. The association between diabetes mellitus and functionality in knee osteoarthritis: A cross-sectional study. J Health Sci Med. 5 (4), 1114-1118 (2022).
  8. Alenazi, A. M., Alqahtani, B. A. Diabetes is associated with longitudinal declined physical performance measures in persons with or at risk of knee osteoarthritis: Data from the osteoarthritis initiative. Eur J Phys Rehabil Med. 60 (3), 496-504 (2024).
  9. Neumann, J., et al. Diabetics show accelerated progression of knee cartilage and meniscal lesions: Data from the osteoarthritis initiative. Skeletal Radiol. 48 (6), 919-930 (2019).
  10. Courties, A., Gualillo, O., Berenbaum, F., Sellam, J. Metabolic stress-induced joint inflammation and osteoarthritis. Osteoarthritis Cartilage. 23 (11), 1955-1965 (2015).
  11. Wei, G., et al. Risk of metabolic abnormalities in osteoarthritis: A new perspective to understand its pathological mechanisms. Bone Res. 11 (1), 63 (2023).
  12. Sriwimol, W., Choosongsang, P., Choosongsang, P., Petkliang, W., Treerut, P. Associations between hba1c-derived estimated average glucose and fasting plasma glucose in patients with normal and abnormal hemoglobin patterns. Scand J Clin Lab Invest. 82 (3), 192-198 (2022).
  13. Papachristoforou, E., Lambadiari, V., Maratou, E., Makrilakis, K. Association of glycemic indices (hyperglycemia, glucose variability, and hypoglycemia) with oxidative stress and diabetic complications. J Diabetes Res. 2020 (1), 7489795 (2020).
  14. Matsushita, Y., et al. A comparison of the association of fasting plasma glucose and hba1c levels with diabetic retinopathy in japanese men. J Diabetes Res. 2020 (1), 3214676 (2020).
  15. Baig, M. A. Comparative evaluation of efficiency of hba1c, fasting & post prandial blood glucose levels, in the diagnosis of type-2 diabetes mellitus and its prognostic outcome. Int J Res Med Sci. 3 (11), 3245-3249 (2015).
  16. Altman, R., et al. Development of criteria for the classification and reporting of osteoarthritis: Classification of osteoarthritis of the knee. Arthritis Rheum. 29 (8), 1039-1049 (1986).
  17. Kang, H. Sample size determination and power analysis using the G* power software. J Educ Eval Health Prof. 18, (2021).
  18. Roos, E. M., Lohmander, L. S. The knee injury and osteoarthritis outcome score (koos): From joint injury to osteoarthritis. Health Qual Life Outcomes. 1, 64 (2003).
  19. Ipaq Research Committee. . Guidelines for data processing and analysis of the international physical activity questionnaire (IPAQ)-short and long forms. , (2005).
  20. Perissinotto, E., Pisent, C., Sergi, G., Grigoletto, F., Enzi, G. Anthropometric measurements in the elderly: Age and gender differences. Br J Nutr. 87 (2), 177-186 (2002).
  21. Sun, Y. -. S., et al. Calf circumference as a novel tool for risk of disability of the elderly population. Sci Rep. 7 (1), 16359 (2017).
  22. Chen, L. -. K., et al. Asian working group for sarcopenia: 2019 consensus update on sarcopenia diagnosis and treatment. J Am Med Dir Assoc. 21 (3), 300-307 (2020).
  23. Samah, Z. A., et al. Discriminative and predictive ability of physical performance measures in identifying fall risk among older adults. Sains Malays. 47 (11), 2769-2776 (2018).
  24. Bohannon, R. W., Williams Andrews, A. Normal walking speed: A descriptive meta-analysis. Physiotherapy. 97 (3), 182-189 (2011).
  25. Kim, M., Won, C. W. Cut points of chair stand test for poor physical function and its association with adverse health outcomes in community-dwelling older adults: A cross-sectional and longitudinal study. J Am Med Dir Assoc. 23 (8), 1375-1382.e3 (2022).
  26. Parcell, A. C., Sawyer, R. D., Tricoli, V. A., Chinevere, T. D. Minimum rest period for strength recovery during a common isokinetic testing protocol. Med Sci Sports Exerc. 34 (6), (2002).
  27. Kohn, M. D., Sassoon, A. A., Fernando, N. D. Classifications in brief: Kellgren-lawrence classification of osteoarthritis. Clin Orthop Relat Res. 474 (8), 1886-1893 (2016).
  28. Gottschalk, P. G., Dunn, J. R. Measuring parallelism, linearity, and relative potency in bioassay and immunoassay data. J Biopharm Stat. 15 (3), 437-463 (2005).
  29. Das, S., Swain, M., Pradhan, R. Evaluating the relationship of fasting capillary and venous blood sugar level in self-glucose monitoring device, fasting plasma glucose level and glycosylated hemoglobin (HbA1c). Nurs Care Open Access J. 1 (2), 00011 (2016).
  30. Bao, Y., Zhu, D. Clinical application guidelines for blood glucose monitoring in china (2022 edition). Diabetes Metab Res Rev. 38 (8), e3581 (2022).
  31. Wu, C. -. N., Tien, K. -. J. The impact of antidiabetic agents on sarcopenia in type 2 diabetes: A literature review. J Diabetes Res. 2020 (1), 9368583 (2020).
  32. Kalaitzoglou, E., Fowlkes, J. L., Popescu, I., Thrailkill, K. M. Diabetes pharmacotherapy and effects on the musculoskeletal system. Diabetes Metab Res Rev. 35 (2), e3100 (2019).
  33. Mohammed, M. M., Al-Shamma, K. J., Jassim, N. A. Evaluation of the clinical use of metformin or pioglitazone in combination with meloxicam in patients with knee osteoarthritis; using knee injury and osteoarthritis outcome score. Iraqi J Pharm Sci. 23 (2), 13-23 (2014).
  34. Vervullens, S., et al. Preoperative glycaemic control, number of pain locations, structural knee damage, self-reported central sensitisation, satisfaction and personal control are predictive of 1-year postoperative pain, and change in pain from pre- to 1-year posttotal knee arthroplasty. Knee Surg Sports Traumatol Arthrosc. , (2024).
  35. Eitner, A., et al. Pain sensation in human osteoarthritic knee joints is strongly enhanced by diabetes mellitus. Pain. 158 (9), 1743-1753 (2017).
  36. Li, H., George, D. M., Jaarsma, R. L., Mao, X. Metabolic syndrome and components exacerbate osteoarthritis symptoms of pain, depression and reduced knee function. Ann Transl Med. 4 (7), 133 (2016).
  37. Khachian, A., Seyedoshohadaei, M., Haghani, H., Amiri, F. Effect of self-management program on outcome of adult knee osteoarthritis. Int J Orthop Trauma Nurs. 39, 100797 (2020).
  38. Mat, S., et al. Ethnic differences in the prevalence, socioeconomic and health related risk factors of knee pain and osteoarthritis symptoms in older malaysians. PLoS One. 14 (11), e0225075 (2019).
  39. Cruz-Almeida, Y., et al. Racial and ethnic differences in older adults with knee osteoarthritis. Arthritis Rheumatol. 66 (7), 1800-1810 (2014).
  40. Kalantar-Zadeh, K., et al. Patient-centred approaches for the management of unpleasant symptoms in kidney disease. Nat Rev Nephrol. 18 (3), 185-198 (2022).
  41. Hsu, H. -. J., et al. Factors associated with chronic musculoskeletal pain in patients with chronic kidney disease. BMC Nephrol. 15 (1), 6 (2014).
  42. Larsen, P., Engberg, A. S., Motahar, I., Ostgaard, S. E., Elsoe, R. Obesity influences the knee injury and osteoarthritis outcome score. Joints. 7 (01), 008-012 (2019).
  43. Solanki, P., et al. Association between weight gain and knee osteoarthritis: A systematic review. Osteoarthritis Cartilage. 31 (3), 300-316 (2023).
  44. Al-Jarallah, K., Shehab, D., Abdella, N., Al Mohamedy, H., Abraham, M. Knee osteoarthritis in type 2 diabetes mellitus: Does insulin therapy retard osteophyte formation. Med Princ Pract. 25 (1), 12-17 (2016).
  45. Suzuki, A., Yabu, A., Nakamura, H. Advanced glycation end products in musculoskeletal system and disorders. Methods. 203, 179-186 (2022).
  46. Wang, M., Hng, T. M. Hba1c: More than just a number. Aust J Gen Pract. 50 (9), 628-632 (2021).
  47. Kalousova, M., Skrha, J., Zima, T. Advanced glycation end-products and advanced oxidation protein products in patients with diabetes mellitus. Physiol Res. 51 (6), 597-604 (2002).
  48. Shah, K., Maghsoudlou, P. Enzyme-linked immunosorbent assay (elisa): The basics. Br J Hosp Med. 77 (7), C98-C101 (2016).
  49. Nakanishi, S., et al. The impact of hand strength on hba1c, body mass index and body composition by group according to sedentary behaviour: Cross-sectional study in japanese patients with type 2 diabetes mellitus. Malays J Med Sci. 31 (3), 185-193 (2024).
  50. Joseph, J. J., et al. Comprehensive management of cardiovascular risk factors for adults with type 2 diabetes: A scientific statement from the american heart association. Circulation. 145 (9), e722-e759 (2022).
  51. Tomic, D., Shaw, J. E., Magliano, D. J. The burden and risks of emerging complications of diabetes mellitus. Nat Rev Endocrinol. 18 (9), 525-539 (2022).

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Explore More Articles

A1C

This article has been published

Video Coming Soon

JoVE Logo

Privacy

Terms of Use

Policies

Contact Us

Recommend to library

JoVE NEWSLETTERS

Research

Education

Authors

Librarians

ABOUT JoVE

Copyright © 2025 MyJoVE Corporation. All rights reserved