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Gewählte Publikation:
Purcell, C.
PICS4HEALTH
„Selfies“ zur Diagnose der Sarkopenie
Humanmedizin; [ Diplomarbeit ] Medizinische Universität Graz; 2023. pp. 64
[OPEN ACCESS]
FullText
- Autor*innen der Med Uni Graz:
- Betreuer*innen:
- Horvath Angela
- Stadlbauer-Köllner Vanessa
- Altmetrics:
- Abstract:
- Einleitung: Die Dunkelziffer der Sarkopenie ist hoch. Einer der Hauptgründe ist der Mangel an diagnostischen Methoden. Goldstandard sind teure radiologische Bildgebungen. Ziel dieser Arbeit ist es, eine Basis für ein alternatives Diagnosetool zu entwickeln. Der Fokus liegt auf der Identifizierung einer Gesichtsregion, die eine Sarkopenie zuverlässig erkennen lässt. Langfristig könnte mit dieser Erkenntnis eine KI programmiert werden, die Sarkopenie anhand eines Gesichtsportraits selbstständig diagnostiziert. Material und Methode: 34 Proband*innen wurden in die statistische Auswertung eingeschlossen. Den Schweregrad ihrer Sarkopenie ermittelte man anhand der EWGSOP Diagnosekriterien von 2010. Es erfolgte eine Einteilung in die Gruppen „Sarkopenie“ und „keine Sarkopenie“. Entsprechend erfolgten zwei getrennte statistische Analysen, bei der die Präsarkopenie einerseits der Gruppe mit und anderseits der Gruppe ohne Sarkopenie zugerechnet wurde. 10 Medizinstudent*innen, 10 Ärzt*innen sollten anhand von Gesichtsportraits der Proband*innen verblindet beurteilen, ob eine Sarkopenie vorlag. Hinweise dafür wurden innerhalb von 6 Gesichtsregionen in den Fotos markiert. Die statistische Analyse erfolgte mittels t-Test bzw. Mann-Whitney-U-Test und Fisher-Exakt-Test. P-Werte < 0,05 wurden als statistisch signifikant gewertet. Für die Analyse der Interrater-Reliabilität und der Gesichtsregionen verwendete man den Kappa-Koeffizient nach Cohen. Ergebnisse: Die Zuordnung (Präsarkopenie gilt als sarkopen) wurde als repräsentativ angenommen und entspricht der aktuellen Studienlage. Nachfolgend die Resultate unter Beibehaltung dieser Einteilung. Es zeigten sich signifikante Unterschiede in den Stichproben hinsichtlich Altersverteilung, Geschlecht, systolischem Blutdruck, Anzahl an Leberzirrhotiker*innen, Medikation und bei 6 Laborparametern. Diese sind auf die hohe Anzahl an Leberzirrhotiker*innen in der sarkopenen Gruppe zurückzuführen. Die Bewertung der Gesichtportraits ergab eine mäßige bis ausreichende Übereinstimmung mit der radiologischen Diagnose. Die Ärzt*innen (K = 0,009 bis 0,397; Median: 0,207) schnitten besser ab als die Studierenden (K = - 0,126 bis 0,384; Median: 0,141). Die Zuordnung der Präsarkopenie zur Gruppe Sarkopenie verschlechterte die Ergebnisse.Bei den ausgewählten Gesichtsregionen lagen die Kappa-Werte aller 20 Beurteiler*innen im Bereich schlechter bis mäßiger Übereinstimmung (K = - 0,10 bis 0,19). Conclusio: (i) Die Erkennung der Sarkopenie anhand von Gesichtsportraits ist abhängig von der klinischen Erfahrung der Untersucher*innen. (ii) Die Präsarkopenie ist für das menschliche Auge schwer verifizierbar. (iii) Eine eindeutige Gesichtsregion zur Identifizierung der Sarkopenie konnte nicht bestimmt werden.