Resumen
Objeto
Este estudio tuvo como objetivo analizar la asociación entre la baja resistencia a la empuñadura (HGS) y el dolor lumbar (LBP) de acuerdo con la actividad física (PA) en la población general de mayores de 50 años.
Métodos
Las encuestas y exámenes de salud a nivel nacional se realizaron en un representante transversal de la población general coreana (n = 7.550 en 2014, n = 7.380 en 2015). El estado crónico de LBP se determinó mediante respuestas de encuesta autoinformadas con respecto a la ocurrencia de LBP durante más de 30 días durante los 3 meses anteriores. Los HG máximos se determinó como la resistencia máxima de la mano dominante, y los HG bajos se definieron como medición en el percentil 20 inferior de las mediciones de HGS para la población general. La AP alta se definió como ejercicio de fortalecimiento muscular durante al menos 3 días en 1 semana. La demografía, el historial médico y otras variables se usaron para analizar modelos de regresión logística ponderada ajustados con coincidencia de puntaje de propensión. Después de la coincidencia de la puntuación de propensión, 429 participantes fueron incluidos en cada grupo.
Resultados
El análisis se limitó a los de 50 a 89 años que respondieron a la encuesta crónica de LBP y no tenían datos faltantes sobre HGS. Los HG y LBP bajos mostraron una asociación significativa en el modelo de regresión logística del crudo. En el modelo de regresión logística múltiple, después de ajustar por factores de confusión, los HG bajos se asociaron significativamente con LBP en mujeres con PA bajo (Odds Ratio (AOR): 1.75, pag = 0.047). En el modelo de regresión logística después de la coincidencia de la puntuación de propensión, los HG bajos también se relacionaron significativamente con LBP en mujeres con baja PA (AOR: 3.12, pag = 0.004).
Introducción
El dolor lumbar (LBP) es el problema musculoesquelético más común que afecta la calidad de vida y la función en los ancianos en todo el mundo y es experimentado por aproximadamente el 70% de las personas en su vida (1) (2) (3). Las etiologías de LBP no solo son multifactoriales y complejas, sino que también siguen siendo poco conocidas. LBP está directamente relacionado con problemas anatómicos en la columna vertebral, como la degeneración del disco, la estenosis o el esguince; Sin embargo, también existen otros factores físicos o ambientales. La mayoría de los estudios han informado una reducción en LBP con una mayor actividad física, lo que indica una relación entre la fuerza muscular y el LBP (4) (5) (6). Según un estudio que analizó la relación directa entre la fuerza muscular del tronco y la LBP, la debilidad del extensor isométrico e isocinético se asoció directamente con LBP (7). Similar a este estudio, un estudio mostró que la velocidad de caminata, que es uno de los criterios de diagnóstico para la sarcopenia, se correlacionó negativamente con la puntuación del índice de discapacidad de Oswestry (ODI) (8). A diferencia de estos estudios, un estudio no informó una relación entre LBP y la masa muscular total o apendicular, que también es uno de los criterios de diagnóstico para la sarcopenia (9). Hasta la fecha, ningún estudio ha investigado la relación entre la fuerza muscular y el LBP en la población general.
La resistencia a la empuñadura (HGS) es una técnica de medición simple y confiable para la evaluación de la máxima fuerza voluntaria de la mano (10). HGS es una herramienta útil para medir la fuerza muscular general para diagnosticar sarcopenia, ya que el HGS bajo es un indicador clínico de mala movilidad, baja masa muscular y un estado nutricional deficiente (11) (12). Presumimos que la baja fuerza muscular está relacionada con LBP, y evaluamos esta relación usando HGS en lugar de la fuerza muscular del tronco.
Basado en estas consideraciones teóricas, este estudio tuvo como objetivo analizar la asociación entre LBP y HGS de acuerdo con la actividad física, que representa la fuerza muscular, en una población general de 50 años o más utilizando una muestra de la comunidad representativa.
Materiales y métodos
Participantes del estudio
Las versiones V-2 y V-3 de Corea National Health y Nutrition Survey (Knhanes) se realizaron en 2014 y 2015, respectivamente. Esta encuesta ha sido realizada anualmente desde 1998 por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de Corea (KCDC) para evaluar el estado de salud y nutricional de la población general de Corea utilizando un método de muestreo nacional, agrupado, de varias etapas, estratificado y aleatorizado que se distribuye proporcionalmente de acuerdo con el área geográfica, el sexo y la edad. Los participantes de la encuesta son diferentes cada año y no son monitoreados en serie, lo que resulta en un muestreo aleatorio anual. Los Knhanes evalúan tres aspectos: encuestas de salud, exámenes de salud y cuestionarios dietéticos administrados por entrevistadores experimentados, enfermeras registradas y técnicos de laboratorio (13). Las encuestas y exámenes de salud fueron completadas por 7550 participantes en Knhanes V-2 (2014) y 7580 participantes en Knhanes V-3 (2015). Entre los 14,930 participantes en las encuestas de Knhanes 2014 y 2015, se incluyeron un total de 5607 participantes que completaron el cuestionario LBP y la prueba de HGS en este estudio. De estos, 4287 participantes no tenían LBP (no LBP), mientras que 1320 participantes informaron LBP. Después de la coincidencia de la puntuación de propensión (consulte la sección «Análisis estadístico»), 429 participantes fueron incluidos en cada grupo (Fig. 1).
LBP, dolor lumbar.
Los Knhanes VI-2 y VI-3 fueron aprobados por la Junta de Revisión Institucional de KCDC (aprobación no. 2013-12exp-03-5c). El consentimiento informado se obtuvo de todos los participantes cuando se realizaron las encuestas.
Definiciones de dolor lumbar y actividad física
En nuestro estudio, LBP se definió como individuos que respondieron «sí» a la pregunta «¿Se ha quejado de LBP durante más de 30 días durante los últimos 3 meses?» Esta definición de LBP incluye todos los tipos de LBP, como hernia de disco, estenosis, tumor, trauma y LBP no específica. La alta actividad física se definió como ejercicio de fortalecimiento muscular, como flexiones, abdominales y rizos de mancuernas, durante al menos 3 días en 1 semana.
Medición de la resistencia a la empuñadura
El HGS se midió tres veces en cada mano utilizando un dinamómetro de empuñadura digital (TKK 5401, Takei Scientific Instruments Co., Ltd., Tokio, Japón). Las enfermeras entrenadas enseñaron a cada participante a agarrar el dinamómetro con el segundo nodo del dedo al ángulo de 90 ° al mango y agarrar el mango tan fuertemente como el participante pudo. La fuerza máxima de agarre se verificó con el antebrazo lejos del cuerpo en posición de pie. Hubo intervalos de al menos 30 s entre tres mediciones de HGS para cada mano. Los HG máximos se definieron como el valor más alto de las seis medidas.
HGS se dividió en dos categorías basadas en un estudio previo que definió los valores de referencia de HGS para la baja fuerza muscular (11). Por lo tanto, de acuerdo con los valores de corte de HGS en el estudio anterior, se definió la baja fuerza muscular en este estudio como fuerza de agarre <28.6 kgf y <16.4 kgf en hombres y mujeres, respectivamente.
Características de la población de estudio
Los participantes proporcionaron datos sobre sus datos demográficos, características socioeconómicas, historial médico (por ejemplo, hipertensión, diabetes), estado nutricional y otras características en las encuestas y exámenes de salud y nutricionales realizados por entrevistadores. Solo utilizamos los datos sin procesar de las encuestas y exámenes de salud, de los cuales extrajimos elementos relacionados con LBP, como se describe a continuación.
Se describieron y analizaron las características básicas, como la edad, el sexo y el índice de masa corporal. El estado de fumar se clasificó en no fumador/ex fumador y fumador actual. El estado de consumo de alcohol se clasificó de la siguiente manera: ninguno, ≤1 bebida/mes, 2 bebidas/mes a 3 bebidas/semana y ≥4 bebidas/semana. El estado ocupacional actual se clasificó en los siguientes cinco grupos: desempleado (por ejemplo, estudiante, ama de casa); trabajador de oficina (por ejemplo, gerente, profesional); ventas y servicios, ajuste de máquina y mano de obra simple (por ejemplo, técnico, operador de dispositivos y máquinas, y trabajador de bajo nivel); y agricultura, silvicultura y pesca (14). El nivel de ingresos del hogar se clasificó en cuartiles. El nivel educativo se dividió en los siguientes cuatro grupos: ≤6 años, 7–9 años, 10-12 años y ≥13 años. Se evaluó el historial médico de los participantes si habían sido diagnosticados con comorbilidades importantes como hipertensión, diabetes mellitus, enfermedad renal crónica, dislipidemia, cardíaco isquémica (enfermedad miocárdica, angina), accidente cerebrovascular, cirhosis hepática, crónica de cronicitis B o Curcadores principales (pulmón, pulmón, pulmón, hígado, giro, seno, o uterino, o cúbica). asma, tuberculosis pulmonar, depresión o artritis. También contamos el número de comorbilidades importantes y las dividimos en tres grupos.
Análisis estadístico
Los análisis estadísticos se realizaron utilizando STATA/MP 15.0 (STATA STATISTICAL SOFTWARE: Release 15; StataCorp LP, College Station, TX, EE. UU.). Para reducir la diferencia de referencia en las comorbilidades, utilizamos una técnica de coincidencia de puntaje de propensión. Se utilizó un modelo de regresión logística con las siguientes variables seleccionadas: edad, sexo, índice de masa corporal, estado de tabaquismo, consumo de alcohol, ocupación actual, ingresos familiares, nivel educativo y número de comorbilidades principales. Posteriormente, la coincidencia de la puntuación de propensión se realizó con coincidencia 1: 1 utilizando el método de coincidencia de vecinos más cercano sin reemplazo. Utilizamos los módulos «PSCORE» y «PSMatch2» de STATA para calcular la puntuación de propensión. La adecuación del modelo se evaluó utilizando un sesgo estandarizado (%) que se probó con el módulo «PSTest» de STATA (15).
Con respecto a las características de la población de estudio con LBP y sin LBP después de la coincidencia de puntaje de propensión según el sexo, la prueba t de Student se usó para variables continuas, mientras que la prueba de chi-cuadrado se utilizó para variables categóricas. Para garantizar que las diferencias debido a los factores de confusión no se atribuyan a HGS bajos, los análisis de regresión logística se realizaron utilizando tres modelos diferentes. Primero, analizamos las odds ratios (ORS) en la población de estudio antes de la coincidencia de puntaje de propensión (modelo de crudo) por regresión logística. Posteriormente, se realizaron análisis de regresión logística múltiples ajustados para factores de confusión, y también se llevaron a cabo una coincidencia de puntaje de propensión para calcular los OR en la población de estudio (antes de la coincidencia de la puntuación de propensión) (Modelo 1). Se realizó un tercer análisis de regresión logística en la población emparejada después de la coincidencia de puntaje de propensión (modelo 2). En consecuencia, se calcularon los OR con intervalos de confianza del 95% correspondientes. Se aplicaron pesos de muestreo a la población de estudio para representar a la población coreana sin sesgo. Todas las estadísticas fueron de dos colas y pag <0.05 se consideró estadísticamente significativo.
Resultados
Características de los participantes según el dolor lumbar
Las características clínicas de la población de estudio basadas en la coincidencia de la puntuación de propensión se resumen en Tabla 1. Según el sesgo estandarizado (%), las características clínicas de los grupos no LBP y LBP se sesgaron antes de la coincidencia de la puntuación de propensión. Esto se redujo significativamente después de la coincidencia de la puntuación de propensión, aunque permanecieron pequeñas diferencias. Un total de 858 participantes después de la coincidencia de puntaje de propensión se dividieron de acuerdo con el sexo (Tabla 2). En los hombres (n = 294), la mayoría de las características, incluidas las HG no fueron significativamente diferentes entre los grupos, excepto la edad, la ocupación actual y el ingreso familiar. Aunque se observó un patrón similar para las características en las mujeres (n = 564), el HGS fue significativamente diferente entre los grupos no LBP y LBP (pag = 0.002).
