编辑推荐：
为评估社区预防服务中肌少症筛查至诊断流程，研究人员基于 AWGS 2019 标准，对 2453 名≥60 岁社区老人开展横断面研究，模拟 4 种诊断场景。发现 CC 工具表现更优，需开发更精准工具，为社区肌少症筛查提供参考。
随着全球老龄化加剧，老年人健康问题日益凸显。肌少症（sarcopenia）作为一种以骨骼肌质量、力量和功能下降为特征的综合征，不仅会导致老年人活动能力下降、跌倒风险增加，还会显著增加医疗负担。据统计，亚洲社区老年人群中肌少症患病率在 5.5%-25.7% 之间，且其医疗成本是非肌少症人群的三倍之多。然而，在社区环境中，由于肌肉质量测量的局限性，肌少症的早期精准筛查一直是个难题。2019 年亚洲肌少症工作组（AWGS 2019）指南虽提出了社区和医院环境下不同的诊断策略，但针对社区筛查到诊断的全流程性能评估尚缺乏充分研究。
为填补这一研究空白，上海中医药大学附属曙光医院的研究人员开展了一项针对中国社区老年人群的横断面研究，相关成果发表在《BMC Geriatrics》。该研究旨在评估基于 AWGS 2019 指南的社区肌少症筛查至诊断流程的有效性，为优化社区肌少症早期识别策略提供科学依据。
研究人员采用两阶段随机抽样方法，从上海浦东新区选取了 2453 名≥60 岁的社区居住老年人作为研究对象。通过问卷调查收集人口学和临床特征数据，并进行多项关键指标测量，包括 calf circumference（CC，小腿围）、handgrip strength（握力）、gait speed（步速）以及利用 bioelectrical impedance analysis（BIA，生物电阻抗分析）评估 appendicular skeletal muscle mass（ASM，四肢骨骼肌质量）。研究严格按照 AWGS 2019 标准进行肌少症诊断，并模拟了四种社区筛查至诊断场景：场景 1 为三种筛查工具（CC、SARC-F、SARC-CalF）联合使用，场景 2-4 分别为单独使用 CC、SARC-CalF、SARC-F 进行筛查，筛查阳性者进入评估阶段（握力测试），最终通过 ASM 测量确认诊断。研究计算了各场景下的灵敏度、特异度和 ROC 曲线下面积（AUC），以评估诊断性能。
研究结果
研究对象特征
研究共纳入 1038 名男性和 1415 名女性，平均年龄 72.5±6.2 岁。整体肌少症患病率为 14.1%（345/2453），其中男性 15.4%，女性 13.1%。女性严重肌少症比例（46.5%）高于男性（35.0%）。
不同场景诊断性能
- 病例发现阶段（筛查）：场景 1（联合工具）和场景 2（CC）的灵敏度分别为 0.86 和 0.84，AUC 分别为 0.717 和 0.710，表现较好；而场景 3（SARC-CalF）和场景 4（SARC-F）灵敏度极低（0.23、0.07），AUC 均低于 0.6。
- 评估阶段（握力测试）：各场景灵敏度在 0.73-0.88 之间，特异度 0.24-0.82，AUC 除场景 4 外均超过 0.7，显示握力测试性能相对稳定。
- 整合阶段（筛查 + 评估）：场景 1 和 2 的整合灵敏度为 0.63 和 0.61，特异度≥0.92，AUC 约 0.77，整体准确性中等；场景 3 和 4 整合灵敏度仅 0.17 和 0.06，准确性低。此外，女性各场景诊断性能普遍优于男性。
工具比较
CC 在病例发现阶段表现显著优于 SARC-CalF 和 SARC-F，联合工具虽灵敏度略高但操作复杂。SARC-F 和 SARC-CalF 因灵敏度太低，容易导致大量漏诊。
研究结论与讨论
本研究首次系统评估了 AWGS 2019 指南推荐的社区肌少症筛查至诊断全流程性能，发现 CC 在社区病例发现中具有最佳性价比，而 SARC-F 及其改良工具（SARC-CalF）因灵敏度不足，不适合单独用于社区筛查。握力测试在评估阶段稳定性良好，可作为可靠的中间评估指标。然而，现有工具在整合流程中仍存在中等程度的准确性限制，尤其是对男性人群的漏诊问题突出。
研究结果为社区肌少症筛查提供了重要实践指导：CC 可作为社区首选筛查工具，而联合筛查虽能提高灵敏度但需权衡操作复杂性。同时，研究也揭示了现有工具在肥胖合并肌少症（sarcopenic obesity）等特殊人群中的局限性，呼吁开发更精准、便捷的新型筛查工具，以适应中国老龄化社会的需求。未来研究需进一步关注性别差异和特殊人群，优化筛查策略，推动社区肌少症的早期干预和管理，从而降低疾病负担，改善老年人健康结局。
