肌少症的评估方法
余卫1, 程晓光2, 袁凌青3     
1. 100730 北京,中国医学科学院 北京协和医学院 北京协和医院放射科;
2. 100035 北京,北京积水潭医院放射科;
3. 410011 长沙,中南大学湘雅二医院内分泌科

肌少症(sarcopenia) 是一种近来备受关注的老年综合征,其定义最初由Irwin Rosenberg 在1989 年提出,泛指随着年龄的增长,出现肌量减少和肌力下降等改变[1]。肌少症的特点是骨骼肌量减低,肌肉内脂肪堆积,导致肌肉力量减低和肌肉功能下降,进而导致躯体残疾、生活质量降低,甚至死亡等[2-3]

肌肉减少是指肌量的绝对或相对减少[4]。任何病因引起的肌量减少或分布异常均可导致肌力下降和骨折风险增加[5]。研究表明增龄性肌量减少上肢明显[6],而下肢肌强度下降比上肢明显[7];下肢肌肉减少与老年人活动减少有关[8-9]。可见,肢体肌量的测量有助于老年人群肌肉评估。然而,肌量减少也不仅限于老年人群,临床上其他病因所致的肌量减少也不少见,如神经性病变、代谢性病变等均可导致肌量减少[5]。但增龄或疾病相关性的体成份变化或肌量变化常难以区分[4]

目前关于肌少症的诊断尚未有国际或国内的统一标准,这可能是由于正常人体内肌量受不同人种、地区、年龄、性别等因素的影响,且现有研究不足以满足各种人群的肌量评估。欧洲老年肌少症工作组[10](European Working Group on Sarcopenia in Older People,EWGSOP)、国际肌少症工作组(International Working Group on Sarcopenia)[5]、亚洲肌少症工作组(Asian Working Group for Sarcopenia,AWGS)[10]均指出:肌少症判定标准应综合肌量和肌肉功能的评估,主要评估指标有肌量(mass)减少、肌强度(strength)下降、日常活动功能(physical performance)失调等。肌强度不仅依赖于肌量,且与肌量间关系并非线性相关,因此仅以肌量减少定义肌少症不足以满足临床需要,应综合评估肌量、肌强度和肌肉功能以诊断肌少症。本文分别就肌量、肌强度和日常活动功能的评估,简介如下。

肌量评估

理论上,肌肉体积密度相对恒定,为1.04 kg/L[4, 11],但测量方法不同、测量误差(如感兴趣区界限模糊、肌内血管或脂肪加杂)、生物差异(年龄、体质量、疾病)等因素均可导致肌密度的变化[4]。人体肌肉密度或肌量评估方法较多,如双能X线吸收仪(dual energy X-ray absorptiometry,DXA)、电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)、外周骨定量CT(peripheral quantitative computed tomography,pQCT)、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)和生物电阻抗测量分析(bioelectrical impedance analysis,BIA)等。这些方法各有优缺点,如DXA的放射剂量低,但不能精确测量肌肉的面积和脂肪成分;CT和MRI是活体断层面的肌量测量、肌肉密度及肌肉内脂肪组织的测量、肌肉面积的评估,是目前最准确的测量方法,可作为诊断的金标准[12],但检查费用昂贵、测量分析复杂,且CT放射剂量比DXA高,限制了其临床应用。上述方法中,虽目前DXA是较为适应临床和科研实际工作的肌量测量方法,但在开展临床和科研时,应综合考虑检查所需时间、费用、辐射剂量、测量重复性等多种因素,合理选择测量方法。

DXA

DXA的测量原理主要是通过高、低两种不同能量X线同时扫描被测部位骨和肌组织,被测骨和肌组织对低能量射线的吸收均高于对高能量的吸收,且骨内吸收这种能量明显多于软组织,因此骨和肌组织对低能量吸收明显地高于对高能量吸收,通过软件可分别计算出受测部位骨和肌组织含量。DXA具体测量部位分别为四肢、躯干或全身肌量等。测量结果表达为:骨骼肌量体质量指数(skeletal muscle index,SMI),即 (骨骼肌量/体质量)×100;肢体肌量身高指数(appendicular skeletal muscle mass,RASM),即肢体肌量/身高平方等。DXA上述结果推算的是肌肉和脂肪的含量及其比例。

电子计算机断层扫描

CT测量肌肉主要依据肌肉CT值(houns-field unit,Hu)与其他组织CT值明显不同、并通过软件加以测量区分,其中脂肪组织CT值为-190~-30 Hu,肌肉组织CT值为-29~+150 Hu,骨组织CT值为+152~+1 000 Hu[4, 13];常规CT图像采集过程除依据上述不同组织的CT值外,还可校正射线线束硬效应(beam hardening)和伪影对CT值的影响[8]。CT肌肉测量的感兴趣区有许多,如大腿中部及上臂等(肢体测量层面或感兴趣区选择见MRI测量)、腹部肌肉感兴趣区包括[14-15]:中轴腰肌的厚度、腹壁肌面积、腹壁肌指数、肌肉横断面面积、肌内脂肪含量、竖脊肌和腰大肌密度、腰肌密度、腰肌指数、椎旁肌面积、椎旁肌指数、骨骼肌指数、全腰肌面积,腰肌截面厚度、全腰肌体积。腹部肌肉层面定位的参照点也很多,包括腰3、腰4、椎间盘、髂棘等[9]。从上述众多测量的感兴趣区不难看出CT肌量测量的复杂性。CT可以选择人体典型层面进行扫描和分析,不宜进行大范围或全身扫描。

外周骨定量CT

pQCT通过对肢体单一层面扫描的影像基础上测量肢体横断面的骨密度,并测量肢体断层面的肌肉面积、肌肉密度及肌肉内脂肪面积。该方法的优越性包括辐射量相对较低(<1uSv)、扫描时间较短及费用较常规CT低等。pQCT测量部位包括胫骨和桡骨远端,新型pQCT机机架孔较大,可测量股骨和肱骨等部位[12]。不同pQCT的感兴趣区有所不同,部位有:胫骨远侧66%或38%层面、肱骨远端65%或55%层面等[16-19]。小儿和成人感兴趣区定位参照线分别为:小儿测量部位骨骼远端生长障碍线和成人测量部位骨骼远端关节面。有报道pQCT肌肉面积和密度测量的重复性分别为2.1%~3.7%和0.7~1.9%;肌肉内脂肪面积测量的重复性波动较大,达3%和42%[20]。因此,通常选择肌肉面积和密度的测量结果[12]

近年研发的高分辨pQCT(HR-pQCT)的测量部位为胫骨远端,测量指标为其断层面的肌肉和肌腱组织的密度。研究表明,HR-pQCT胫骨远端肌肉和肌腱组织测量结果与pQCT胫骨66%处肌肉密度呈中度相关(r=0.75,P<0.01)[12]。可见,pQCT的主要局限性是尚无统一感兴趣区的选择标准及测量方案,故测量结果差异较大。

磁共振成像

MRI测量可作为骨骼肌测量评估的金标准,主要因为MR影像组织分辨率高,可清晰显示扫描层面的骨骼肌轮廓和肌内脂肪成分;测量重复性好[21],并与对应尸体骨骼肌测量结果一致[13, 22];其可迅速反映组织结构和成分变化,可用于长期随访和相关肌病的疗效监测;另外,MRI还可显示肌内水肿、肌肉或筋膜内炎性病变、脂肪浸润、纤维化和肌萎缩等改变,这是其他肌量测量方法难以评估的[11]

常规MRI可通过测量肌量、病变性质和病变范围而评估肌肉变化。评估影像的序列常用T1加权像,因为该序列加权像上肌肉和脂肪对比清晰,有助于肌肉量化测量[13, 23]。MR和CT的下肢层面定位相似,为股骨头下20 cm层面、股骨头至其远端30 cm[12, 22, 24-26],也有以股骨远端为参照点,取其向上60%处为单一层面的感兴趣区[5],也可选择胫骨远侧66%处层面[27]。上臂的感兴趣区为肱骨头至其远端30 cm[12, 22, 24-26]。MRI的全身扫描范围:从手至足(体位:双上肢垂直过头),以腰4-5椎间隙为参照点,腰4-5以下为下体部,腰4-5以上为上体部[6]。MR设备的场强不同、测量分析软件不同、测量部位或感兴趣区不同、参照人群不同、样本例数不同等,均可导致报道的肌减少症患病率不同[5]。值得指出的是:虽MRI肌肉和脂肪测量的重复性和准确性至关重要,但目前尚无统一的标准测量方法。软件不同、测量部位和层面或感兴趣区不同、自动和半自动或手动分析等因素均可导致测量上的差异。

除常规MRI对肌肉进行测量或评估外,现今较先进的MR技术也可用于肌肉的评估,如MR波普(spectroscopy,MRS)成像可通过对肌内感兴趣区磷质子(31P)波普的量化分析评估肌肉的生物能量、对肌内氢质子(1H)波普的分析评估其内脂类成分含量、对肌内碳质子(13C)的波普分析评估其内糖元含量、对肌内钠质子(23Na)评估分析细胞的功能。也可应用测量组织的T2弛豫时间、又称T2图(T2 mapping)的方法评估肌萎缩状况;另外,弥散张量成像(diffusion tensor imaging,DTI)和血氧水平依赖成像(blood oxygenation level-dependent imaging,BOLD)可分别评估肌肉的结构和微循环状况。但这些先进的MRI技术均较为复杂,目前也多限于对少数继发性肌少症或某种肌病的研究,其应用前景有待进一步评估[14]

MRI肌肉测量的主要局限性在于设备庞大、检查费用高、测量部位影像采集参数不同、测量和分析复杂、缺乏标准测量方法、检查时间较长、幽闭症(claustrofòbica)、MRI检查禁忌证(如胰岛素泵、心脏起搏器、金属假体植入)等,这限制了MRI肌肉评估的应用。

生物电阻抗测量分析

生物电阻抗肌量测量的主要机制[9, 28]:肌肉是含水的最大组织,体内的水与电阻抗呈反向相关,通过引入体内小量交流电,计算电流在体内肌肉中的水传导及阻抗信息,进而推算体内肌肉含量。该方法优越性在于操作简单易行、无辐射、不需对操作者特殊培训等[5]。主要局限性是测量基于体内水的成分,受脱水、水肿、日常饮水多寡、温度变化、出汗等多种因素影响,为避免这些因素的影响,需仔细制定测量方案,包括每次随访测量应在每天的同一时间等,使测量结果尽可能反映实际的肌肉量;BIA设备不同,设备校准难等[5]

上述各种测量方法,均将肌量减少判定的阈值(cut-off)笼统地定为低于正常人群峰值或参照值的2个标准差[21, 29],但也有不同的判定标准[7, 30]。以DXA为例,通常将其肌量减少阈值定为低于正常人肌量均值的2个标准差[15],但不同国家或地区、不同学会、不同测量方法、不同测量感兴趣区判断的DXA测量阈值也有所不同:欧洲老年人群肌少症工作组[10]将四肢肌量身高指数(四肢肌量/身高2)的男女诊断阈值分别定为7.26 kg/m2和5.44 kg/m2;国际肌少症工作组将全身肌量身高指数(全身肌量/身高2)的男女诊断阈值分别定为7.23 kg/m2和5.67 kg/m2;亚洲肌少症工作组[21]将身髙校正后肌量(height-adjusted skeletal muscle mass)的男女诊断阈值分别定为7.0 kg/m2和5.4 kg/m2; Cheng等[31]将男女肌指数(四肢肌量/身高2)诊断阈值分别定为7.01 kg/m2和5.42 kg/m2;另有研究报道将DXA测量判断阈值分别定为-1标准差和-2标准差[4, 7, 29, 32-33],以区分肌量减少的程度。还有报道将DXA测量判定阈值定为正常人群肌量百分位数的20%以下[7, 30]

上述不同方法间的测量研究表明,CT和MR肌量测量的相关性(r)可高达0.99[7, 17];HR-pQCT与DXA测量结果的相关性较低(r=0.38~0.52)[27, 34-35]; BIA与DXA和MRI的测量结果高度相关[18]

综上所述,不同肌量测量方法各有特点,虽均不同程度反映体内肌量变化,但测量机制、测量部位、测量结果表达方式、分析软件的差异均可导致测量肌量的结果不同,也使测量人群的肌少症患病率不尽相同。值得指出的是,目前国内外肌少症中依据肌量测量诊断的统一方法和/或诊断统一阈值尚不清楚,这是需要研究的主要问题之一。

肌强度评价方法

骨骼肌强度(muscle strength)是评价肌少症的一个重要组成部分。目前评估肌强度的有效技术很少,包括简单的等长力量测试、复杂测量力量和扭矩等速等肌力测试的方法。这些方法的可重复性、成本和是否简单易可行常被用来判断是否适合临床应用和科学研究。尽管下肢与步态和机能功能的关系优于上肢,但是手的握力测量简便易行,该方法现已被广泛用来评价步态和身体机能一种手段,其评估结果也被证实与许多不良预后有关。

手部握力方法

等长手部握力(handgrip strength)与下肢肌肉力量,膝盖扭矩和小腿肌肉横截面积紧密相关。低握力比低肌量更能反映机体活动能力,并更好地预测临床预后[19]。握力基线值和日常活动失能发生率间呈线性关系[36]。身体不同部位肌力是相互关联的,用手持握力器测量的参考人群握力数据可反映手臂和下肢的肌肉强度。手部握力方法是较好的、简易可行的评估肌肉力量指标,该指标也与腿部力量有关。有报道:将评估肌强度正常与低下的手部握力阈值定为:男性优势手握力为25 kg、女性优势手握力为18 kg[21]

膝盖弯曲/伸展检测

膝盖弯曲/伸展检测(knee flexion/extension)可反映下肢肌力,包括等长、等速肌力检测等,其中等速肌力检测能反映日常生活中的肌肉功能[37]。肌肉最大随意收缩的等长强度测试可采用相对简单的定制设备测量。让被测试者坐在可调背椅上,膝盖弯曲90°,测量小腿悬空时脚踝承受的力量[22]。等速肌力检测需采用专用等速测量仪测量等长和等速的肌肉强度。膝盖弯曲/伸展检测可用于衰弱的老年人群,但不同年龄和种族的正常参考值需进一步研究。总之,膝盖屈伸试验需要特殊仪器设备和专业培训人员,因此该方法在临床实践中使用存在限制,且该方法缺乏足够研究数据,暂不推荐作为独立评估肌力的指标。

最大呼气流量

对于没有肺疾病的人群,呼吸肌强度可决定其最大呼气流量(peak expiratory flow)。最大呼气流量的测定是一项简单、廉价并易行的技术,其具有判断疾病预后的价值[23, 38]。然而,利用最大呼气流评估肌少症的研究数据有限,其结果不能作为评估肌力的独立指标。

日常活动功能评定方法

目前用于评估日常活动功能(physical performance)的方法有多种,包括简易机体功能评估法(short physical performance battery,SPPB),SPPB包含日常步速评估法、站起步行试验(timed get-up-and-go test,TGUG)、6 min步行试验(six minutes walking test,SMWT)[24];其他有用的评估方法还有爬楼试验(stair climb power test,SCPT)[25]、身体活动能力试验(physical performance test)[26]、日常生活技能(performance activities of daily living,PADL)[39]及身体机能失能指数[40]

SPPB

通过检测个体双脚并拢、半前后位和前后位站立的能力、常规步数测试(一般4~6 m)所需时间以及从椅子站起坐下反复5次需要时间来评估其平衡能力、步态、力量强度和耐力情况[28]。它包含日常步速、站立步行试验和6 min步行试验,这些方法可同时或单独用于肌少症的评估。国际老年人工作小组用SPBB评估衰弱老人的功能,其临床意义已经得到认可[25, 29]。SPBB根据平衡能力、步速和站立情况进行评分:最高12分,0~6分提示肌肉功能很差,7~9分提示肌肉功能中等差,10~12分提示肌肉功能良好[24]。这些评分可作为评估受检者日常活动功能的指标,适用于科学研究和临床实践。

日常步速

Buchner 等[30]首次报道腿部力量和日常步速(usual gait speed)间为非线性关系,这解释了为什么身体机能的极小变化可影响衰弱人群的活动能力,而对于健康人群,即使身体机能发生较大变化,其影响也甚微。此后,Penninx等[41]的研究提示日常步速可早期预测机体失能。Cesari等[42]证实日常步速的重要性,该方法对下肢功能不佳者也具有重要预测价值。虽日常步速是 SPPB 的一部分,但其仍可作为临床实践和研究的独立参数[25]。亚洲肌少症工作小组建议用步速0.8 m/s作为评价日常活动能力正常或低下的阈值[21]

TGUG

测量个体完成一系列功能性重要任务所需时间。TGUG 需被检者从椅子上站起来,步行距离约4~6 m,然后转身,再返回原地坐下。作为动态平衡能力的评估工具,TGUG常采用五分制观察和评价平衡功能[32],其结果可用于老年人活动能力的评估。

SMWT

选择地面坚硬平直、距离为20~40 m的路面,嘱试验者在区间内尽可能快的往返行走,但不能跑,行走过程中检测人员应用规范语言告知和鼓励患者,试验结束后,统计试验者总步行距离,并评价患者呼吸、心率、脉搏、血压和全身疲劳等情况[33],SMWT评价运动过程中所有系统全面反应,包括肺、心血管系统、神经肌肉单元和肌肉代谢。该实验简便易行,反应受试者功能状态,是患者生存率的预测指标之一。

SCPT

测试爬完5层楼之后的身体表现。SCPT 常作为下肌力障碍的相关指标[34]。SCPT 的结果与更复杂技术测量的腿部力量和功能是一致的,因此可作为科学研究的一种方法。

身体机能失能指数

身体机能失能指数(physical disability index)反映日常活动能力(activities of daily living,ADL)。该指数反映6项基本生活技能,包括穿过一个小房间、从床走至椅子处、穿衣服、洗漱、吃饭和个人护理技能,如洗头发、刮胡子。该指数还代表5种器械生活能力包括做家务、准备餐食、驾车或使用公共交通工具、购买日常生活用品和完成个人工作事物等。该指数得分范围为0~11分,0分代表无需外在帮助可独立完成以上11项活动,而11分代表需要帮助或者没有能力完成以上活动[35]。该方法检测内容较多,所需实验场地较大、时间较长,适用于系统评价受试者肌肉功能。

综上所述,本文就较常见的肌量、肌强度和日常活动功能评估方法做一简介。不难看出,肌少症的评估方法还有许多问题,如正常人肌量判定尚无统一标准,我国也无国人正常肌量的数据库,各种肌强度和日常活动功能评估方法的临床实际经验也相对有限等。诚然,这些问题的存在正是同道们未来的研究方向,相信随着对肌少症认识的不断深入,在上述问题日趋解决的基础上,肌少症的预防、诊断及治疗水平会进一步的提高。

参考文献
[1] Rosenberg IH. Sarcopenia: origins and clinical relevance[J]. J Nutr, 1997, 127 : 990S–991S.
[2] Sayer AA, Dennison EM, Syddall HE, et al. Type 2 diabetes,muscle strength,and impaired physical function: the tip of the iceberg?[J]. Diabetes Care, 2005, 28 : 2541–2512. DOI:10.2337/diacare.28.10.2541
[3] Edwards MH, Gregson CL, Patel HP, et al. Muscle size,strength,and physical performance and their associations with bone structure in the Hertfordshire Cohort Study[J]. J Bone Miner Res, 2013, 28 : 2295–2304. DOI:10.1002/jbmr.1972
[4] Gallagher D, Visser M, De Meersman RE, et al. Appendicular skeletal muscle mass: effects of age,gender,and ethnicity[J]. J Appl Physiol, 1997, 83 : 229–239.
[5] Al-Gindan YY, Hankey CR, Leslie W, et al. Predicting muscle mass from anthropometry using magnetic resonance imaging as reference: a systematic review[J]. Nutr Rev, 2014, 2 : 113–126.
[6] Janssen I, Heymsfield SB, Wang ZM, et al. Skeletal muscle mass and distribution in 468 men and women aged 18-88 yr[J]. J Appl Physiol, 2000, 89 : 81–88.
[7] Bemben MG, Massey BH, Bemben DA, et al. Isometric muscle force production as a function of age in healthy 20- to 74-yr-old men[J]. Med Sci Sports Exerc, 1991, 23 : 1302–1310.
[8] Mitsiopoulos N, Baumgartner RN, Heymsfield SB, et al. Cadaver validation of skeletal muscle measurement by magnetic resonance imaging and computerized tomography[J]. J Appl Physiol, 1998, 85 : 115–122.
[9] van Vugt JL, Levolger S, de Bruin RW, et al. Systematic review and meta-analysis of the impact of computed tomography assessed skeletal muscle mass on outcome in patients awaiting or undergoing liver transplantation[J]. Am J Transplant, 2016, 16 : 2277–2292. DOI:10.1111/ajt.13732
[10] Cormack GC, Lamberty BGH. The musculosskeletal system embryology,biochemistry and pysiology[M]. New York: Churchill Livingstone, 1982.
[11] Dalakas MC. Inflammatory muscle diseases[J]. N Engl J Med, 2015, 373 : 393–394. DOI:10.1056/NEJMc1506827
[12] Erlandson MC, Lorbergs AL, Mathur S, et al. Muscle analysis using pQCT,DXA and MRI[J]. Eur J Radiol, 2016, 85 : 1505–1511. DOI:10.1016/j.ejrad.2016.03.001
[13] Wong AK, Beattie KA, Min KK, et al. Peripheral quantitative computed tomography-derived muscle density and peripheral magnetic resonance imaging-derived muscle adiposity: precision and associations with fragility fractures in women[J]. J Musculoskelet Neuronal Interact, 2014, 14 : 401–410.
[14] Kumbhare DA, Elzibak AH, Akbari A, et al. Advanced skeletal muscle mr imaging approaches in the assessment of muscular dystrophies[J]. Int J Phys Med Rehabil, 2014, 2 : 1–11.
[15] Baumgartner RN, Koehler KM, Gallagher D, et al. Epidemiology of sarcopenia among the elderly in New Mexico[J]. Am J Epidemiol, 1998, 147 : 755–763. DOI:10.1093/oxfordjournals.aje.a009520
[16] Muller MJ, Geisler C, Pourhassan M, et al. Assessment and definition of lean body mass deficiency in the elderly[J]. Eur J Clin Nutr, 2014, 68 : 1220–1227. DOI:10.1038/ejcn.2014.169
[17] Janssen I, Heymsfield SB, Baumgartner RN, et al. Estimation of skeletal muscle mass by bioelectrical impedance analysis[J]. J Appl Physiol, 2000, 89 : 465–471.
[18] Xu L, Cheng X, Wang J, et al. Comparisons of body-composition prediction accuracy: a study of 2 bioelectric impedance consumer devices in healthy Chinese persons using DXA and MRI as criteria methods[J]. J Clin Densitom, 2014, 14 : 458–464.
[19] Lauretani F, Russo CR, Bandinelli S, et al. Age-associated changes in skeletal muscles and their effect on mobility: an operational diagnosis of sarcopenia[J]. J Appl Physiol, 2003, 95 : 1851–1860. DOI:10.1152/japplphysiol.00246.2003
[20] Frank-Wilson AW, Johnston JD, Olszynski WP, et al. Measurement of muscle and fat in postmenopausal women: precision of previously reported pQCT imaging methods[J]. Bone, 2015, 75 : 49–54. DOI:10.1016/j.bone.2015.01.016
[21] Finanger EL, Russman B, Forbes SC, et al. Use of skeletal muscle MRI in diagnosis and monitoring disease progression in Duchenne muscular dystrophy[J]. Phys Med Rehabil Clin N Am, 2012, 23 : 1–10. DOI:10.1016/j.pmr.2011.11.004
[22] Edwards RH, Young A, Hosking GP, et al. Human skeletal muscle function: description of tests and normal values[J]. Clin Sci Mol Med, 1977, 52 : 283–290.
[23] Chen HI, Kuo CS. Relationship between respiratory muscle function and age,sex,and other factors[J]. J Appl Physiol, 1989, 66 : 943–948.
[24] Cruz-Jentoft AJ, Baeyens JP, Bauer JM, et al. Sarcopenia: European consensus on definition and diagnosis: Report of the European Working Group on Sarcopenia in Older People[J]. Age Ageing, 2010, 39 : 412–423. DOI:10.1093/ageing/afq034
[25] Working Group on Functional Outcome Measures for Clinical Trials. Functional outcomes for clinical trials in frail older persons: time to be moving[J]. J Gerontol A Biol Sci Med Sci, 2008, 63 : 160–164. DOI:10.1093/gerona/63.2.160
[26] Ettinger WH Jr., Burns R, Messier SP, et al. A randomized trial comparing aerobic exercise and resistance exercise with a health education program in older adults with knee osteoarthritis. The Fitness Arthritis and Seniors Trial (FAST)[J]. JAMA, 1997, 277 : 25–31. DOI:10.1001/jama.1997.03540250033028
[27] Hudelmaier M, Wirth W, Himmer M, et al. Effect of exercise intervention on thigh muscle volume and anatomical cross-sectional areas—quantitative assessment using MRI[J]. Magn Reson Med, 2010, 64 : 1713–1720. DOI:10.1002/mrm.22550
[28] Guralnik JM, Simonsick EM, Ferrucci L, et al. A short physical performance battery assessing lower extremity function: association with self-reported disability and prediction of mortality and nursing home admission[J]. J Gerontol, 1994, 49 : 85–94.
[29] Kwon S, Perera S, Pahor M, et al. What is a meaningful change in physical performance? Findings from a clinical trial in older adults (the LIFE-P study)[J]. J Nutr Health Aging, 2009, 13 : 538–544. DOI:10.1007/s12603-009-0104-z
[30] Buchner DM, Larson EB, Wagner EH, et al. Evidence for a non-linear relationship between leg strength and gait speed[J]. Age Ageing, 1996, 25 : 386–391. DOI:10.1093/ageing/25.5.386
[31] Cheng Q, Zhu X, Zhang X, et al. A cross-sectional study of loss of muscle mass corresponding to sarcopenia in healthy Chinese men and women: reference values,prevalence,and association with bone mass[J]. J Bone Miner Metab, 2014, 32 : 78–88. DOI:10.1007/s00774-013-0468-3
[32] Mathias S, Nayak US, Isaacs B. Balance in elderly patients: the “get-up and go” test[J]. Arch Phys Med Rehabil, 1986, 67 : 387–389.
[33] Newman AB, Simonsick EM, Naydeck BL, et al. Association of long-distance corridor walk performance with mortality,cardiovascular disease,mobility limitation,and disability[J]. JAMA, 2006, 295 : 2018–2026. DOI:10.1001/jama.295.17.2018
[34] Bean JF, Kiely DK, LaRose S, et al. Is stair climb power a clinically relevant measure of leg power impairments in at-risk older adults?[J]. Arch Phys Med Rehabil, 2007, 88 : 604–609. DOI:10.1016/j.apmr.2007.02.004
[35] Jette AM, Branch LG. The Framingham Disability Study: II. Physical disability among the aging[J]. Am J Public Health, 1981, 71 : 1211–1216. DOI:10.2105/AJPH.71.11.1211
[36] Al Snih S, Markides KS, Ottenbacher KJ, et al. Hand grip strength and incident ADL disability in elderly Mexican Americans over a seven-year period[J]. Aging Clin Exp Res, 2004, 16 : 481–486. DOI:10.1007/BF03327406
[37] Bassey EJ, Short AH. A new method for measuring power output in a single leg extension: feasibility,reliability and validity[J]. Eur J Appl Physiol Occup Physiol, 1990, 60 : 385–390. DOI:10.1007/BF00713504
[38] Kim J, Davenport P, Sapienza C. Effect of expiratory muscle strength training on elderly cough function[J]. Arch Gerontol Geriatr, 2009, 48 : 361–366. DOI:10.1016/j.archger.2008.03.006
[39] Kuriansky JB, Gurland BJ, Fleiss JL, et al. The assessment of self-care capacity in geriatric psychiatric patients by objective and subjective methods[J]. J Clin Psychol, 1976, 32 : 95–102. DOI:10.1002/(ISSN)1097-4679
[40] Jette AM, Branch LG. Impairment and disability in the aged[J]. J Chronic Dis, 1985, 38 : 59–65. DOI:10.1016/0021-9681(85)90008-6
[41] Penninx BW, Ferrucci L, Leveille SG, et al. Lower extremity performance in nondisabled older persons as a predictor of subsequent hospitalization[J]. J Gerontol A Biol Sci Med Sci, 2000, 55 : 691–697. DOI:10.1093/gerona/55.11.M691
[42] Cesari M, Kritchevsky SB, Newman AB, et al. Added value of physical performance measures in predicting adverse health-related events: results from the Health,Aging And Body Composition Study[J]. J Am Geriatr Soc, 2009, 57 : 251–259. DOI:10.1111/(ISSN)1532-5415
(收稿日期:2016-08-20)