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Rev Neurol
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Revista de Neurología
0210-0010
1576-6578
Viguera Editores (Evidenze Group)

38112653
RN-78-17
10.33588/rn.7801.2023224
Original
Cómo estimar la composición corporal en la enfermedad de Huntington. Estudio transversal y observacional con bioimpedancia de múltiples frecuencias
Rivadeneyra-Posadas Jéssica https://orcid.org/0000-0002-1725-5304

Simón-Vicente Lucía
Castillo-Alvira Daniel
Raya-González Javier
Soto-Celix María
Rodríguez-Fernández Alejandro
García-Bustillo Álvaro
Saiz-Rodríguez Miriam
Vázquez-Sánchez Fernando
Aguado-García Laura
Gámez Leyva-Hernández Gonzalo
Cubo Esther
en representación del consorcio Domino-HD
Unidad de Investigación. Fundación Burgos por la Investigación de la Salud Fundación Burgos por la Investigación de la Salud Fundación Burgos por la Investigación de la Salud Burgos Spain
Servicio de Neurofisiología Clínica Servicio de Neurofisiología Clínica Servicio de Neurofisiología Clínica Burgos Spain
Departamento de Neurología. Hospital Universitario de Burgos Hospital Universitario de Burgos Hospital Universitario de Burgos Burgos Spain
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Grupo de investigación VALFIS. Instituto de Biomedicina. Facultad de Ciencias de la actividad física y el deporte. Universidad de León. León, España Universidad de León Universidad de León León España
Correspondencia: Dra. Jéssica Rivadeneyra-Posadas. Unidad de Investigación. Hospital Universitario de Burgos, Avenida Islas Baleares, 3. E-09006, Burgos. E-mail: jessicajrp@hubu.es
Conflicto de intereses: Los autores declaran no presentar conflictos de intereses.

2024
01 1 2024
78 1 1725
24 11 2023
Copyright: © Revista de Neurología
2024
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ Revista de Neurología trabaja bajo una licencia Creative Commons
Introducción.

La enfermedad de Huntington (EH) es un trastorno raro neurodegenerativo. La información fiable del estado nutricional, especialmente de la composición corporal, es crítica en clínica y en investigación. La facilidad de aplicación y portabilidad del análisis de la bioimpedancia de múltiples frecuencias (mfBIA) la convierten en una herramienta atractiva para medirla, pero se desconoce su precisión en la EH.

Objetivo.

Evaluar la precisión del mfBIA frente a la absorciometría dual de rayos X (DEXA) en la EH.

Pacientes y métodos.

Estudio transversal, observacional y unicéntrico. La EH se midió con la subescala motora de la escala unificada de valoración de la EH y con la capacidad funcional total. La composición corporal se valoró según la masa libre de grasa (MLG), la masa grasa (MG), el índice de masa libre de grasa (IMLG) y el índice de masa grasa (IMG). Se utilizó el coeficiente de correlación intraclase con intervalos de confianza al 95% y estimaciones de sesgo mediante gráficos de Bland-Altman.

Resultados.

Se incluyó a 16 pacientes, siete hombres y nueve mujeres, con edad media de 58,5 (32-68) años, capacidad funcional total de 10 (3-13) y escala unificada de valoración de la EH de 31 (7-85). La fiabilidad era alta entre el mfBIA y la DEXA para el IMLG en hombres, 0,88 (intervalo de confianza al 95%: 0,17-0,98), y mujeres, 0,9 (intervalo de confianza al 95%: 0,61-0,98); y para el IMG en hombres, 0,97 (intervalo de confianza al 95%: 0,83-0,99), y mujeres, 0,91 (intervalo de confianza al 95%: 0,68-0,98). El mfBIA sobreestimó ligeramente la MLG, la MG, el IMG y el IMLG en los hombres, pero subestimó el IMLG en las mujeres.

Conclusiones.

El mfBIA es un método fácil de usar, seguro, no invasivo y preciso para medir la composición corporal y el estado nutricional en pacientes con EH leve-moderada.

Palabras clave

Absorciometría dual de rayos X
Bioimpedancia
Capacidad funcional total
Composición corporal
Enfermedad de Huntington
Masa libre de grasa
==== Body
pmcIntroducción

La enfermedad de Huntington (EH) es un trastorno neurodegenerativo hereditario caracterizado por movimientos coreiformes, problemas psiquiátricos y demencia [1]. Se origina por una expansión repetida del trinucleótido citosina-adenina-guanina (CAG) en el gen huntingtina (HTT) del cromosoma 4 con un patrón autosómico dominante [1]. La prevalencia se ha estimado entre 10,6 y 13,7/100.000 en poblaciones occidentales [2], con aparición en la mediana edad en promedio.

La EH es compleja, con amplio impacto en la vida de pacientes, familias y cuidadores. Su manejo debe realizarse mediante un enfoque multidisciplinar, incluyendo intervenciones farmacológicas y no farmacológicas. A medida que progresa, otros síntomas, como pérdida de peso, atrofia musculoesquelética y caquexia, adquieren relevancia, disminuyendo la calidad de vida, incrementando la comorbilidad y el riesgo de mortalidad [1]. Por otro lado, mantener el peso parece beneficioso para ralentizar la progresión de la EH [3].

La causa de la pérdida de peso se desconoce en la EH, pero entre los factores contribuyentes está la hiperactividad simpática y la señalización proporcionada por la insulina, la corea, la disminución de la ingesta de alimentos debido a la disfagia y el hipermetabolismo [4]. No obstante, el peso o el índice de masa corporal no reflejan las contribuciones de diferentes tejidos en la pérdida de peso en la EH. En este sentido, la composición corporal, definida como porcentaje de músculo, grasa y hueso, se considera la medida antropométrica más fiable [5]. En la EH, la composición corporal se caracteriza por una reducción de la densidad mineral ósea, masa grasa y masa del tejido magro [6].

Se han desarrollado diferentes métodos para determinar la composición corporal, incluyendo tomografía computarizada, resonancia magnética e imágenes espectroscópicas, clásicamente consideradas como los métodos de referencia [7]. Sin embargo, pueden ser caros, requieren personal altamente cualificado y no siempre están disponibles en la rutina clínica. La absorciometría dual de rayos X (DEXA) es un método alternativo fiable para medir la composición corporal [8]. La DEXA es un modelo de tres compartimentos, que incluye medición de la masa grasa (MG), masa de tejido magro y contenido mineral óseo, mediante la transmisión de rayos X de alta y baja energía a través del cuerpo [5]. En general, este equipo utiliza energía de los haces de rayos X que se atenúan durante su paso por los tejidos. Esta atenuación está influenciada por la intensidad de la energía, la densidad y el grosor de los tejidos. Los materiales de baja densidad (por ejemplo, los tejidos blandos) dejan pasar más fotones, por lo que atenúan menos el haz de rayos X que los materiales de alta densidad, como los huesos [9]. Sin embargo, aunque la DEXA es un método que puede utilizarse en investigación, proporciona estimaciones precisas con un umbral de error relativamente bajo del 2-6% y una baja exposición a la radiación, requiere competencias técnicas y disponibilidad en entornos sanitarios.

Un método alternativo es la bioimpedancia, que mide las propiedades eléctricas del tejido corporal y utiliza un modelo bicompartimental que divide el cuerpo en MG y masa libre de grasa (MLG) [10]. La bioimpedancia se basa en la resistencia causada por el agua corporal total al paso de una pequeña corriente alterna [11]. La MG se considera un no conductor de la corriente eléctrica y representa la diferencia entre el peso y la MLG. La MLG se considera como el conductor que ayuda a pasar la corriente eléctrica por la conductividad de los electrólitos disueltos en el agua corporal. La bioimpedancia utiliza tres métodos: única frecuencia, múltiples frecuencias (mfBIA) y espectroscopia de bioimpedancia (véase el Anexo para obtener más información). En general, el mfBIA es más accesible para medir la composición corporal en investigación y en la práctica clínica diaria; es fácil de usar, seguro, no invasivo, relativamente barato y portátil [12].

Dada la importancia de valorar el estado nutricional, especialmente la composición corporal, este estudio piloto exploratorio tiene como objetivo evaluar la exactitud del mfBIA de ocho electrodos frente a la DEXA como método de referencia en la medición de la composición corporal en pacientes sintomáticos con EH.

Pacientes y métodos

Diseño

Es un diseño transversal, observacional y unicéntrico. Incluimos a pacientes del ENROLL, estudio de registro prospectivo, multicéntrico y observacional de una cohorte global de EH [13] (Fig. 1). El estudio se realizó en el Hospital Universitario de Burgos y en la Universidad Isabel I (ClinicalTrials.gov Identifier NCT05250323).

Figura 1 Diagrama de flujo del muestreo.

Participantes

Se incluyó a pacientes sintomáticos, ambulatorios, con mutación genética confirmada para EH ≥ 36 repeticiones CAG en el gen HTT, capaces de caminar con apoyo mínimo y con una puntuación total en la subescala motora de la escala unificada de valoración de la EH ≥ 4. Todos firmaron el consentimiento informado. Se excluyó a los pacientes con diabetes mellitus en tratamiento farmacológico, enfermedad tiroidea, otras enfermedades neurodegenerativas, cardiopatías, enfermedades pulmonares o musculoesqueléticas, cáncer activo, mujeres embarazadas lactantes, con medicación que afecte al metabolismo/función endocrina, con marcapasos, con implantes eléctricos, con implantes metálicos (excepto dentales), con prótesis activas o con dispositivos médicos portátiles.

Consideraciones éticas

Este estudio se realizó siguiendo normas de Good Clinical Practice, principios éticos fundamentales de la Declaración de Helsinki, Convenio de Oviedo y requisitos establecidos en la legislación española en investigación. Fue aprobado por el comité ético del Complejo Universitario de Burgos y Soria (certificado número: CEIM-2429, 26 de enero de 2021).

Evaluaciones clínicas y dietéticas

Recogimos información sociodemográfica (sexo y edad) y gravedad de la enfermedad mediante herramientas estandarizadas de EH: escala unificada de valoración de la EH, en la que una baja puntuación denota mejor rendimiento; y con la capacidad funcional total [14]. La capacidad funcional total recogida de pacientes y de la información de acompañantes cuantifica la capacidad para realizar actividades básicas e instrumentales (ocupación, finanzas, tareas domésticas, actividades de la vida diaria y nivel de cuidados) en un rango de 0 a 13, en la que puntuaciones altas indican mejor estado funcional [14]. La gravedad de los síntomas psiquiátricos se evaluó mediante la evaluación de problemas de conducta, en la que puntuaciones altas indican mayor gravedad [15]. Y para la calidad de vida usamos la encuesta de salud de forma corta (SF-12), en la que puntuaciones altas indican mayor calidad de vida [16].

La ingesta dietética, incluidos los complementos nutricionales orales o vitaminas y minerales, fue recogida por una nutricionista entrenada utilizando el cuestionario alimentario español validado del estudio Seguimiento Universidad de Navarra [17,18]. Los grupos de alimentos, macro- y micronutrientes y adhesión a la dieta mediterránea [19] se generaron por cada participante y los procesó el equipo Seguimiento Universidad de Navarra [20]. La adhesión a la dieta mediterránea se obtuvo sumando puntuaciones por categorías de alimentos (rango: 0-9) [19]; valores de 0-3 se consideraron baja adhesión, y valores de 4-9, moderada/alta [21,22].

Composición corporal y medidas antropométricas

Para la DEXA se utilizó el equipo Lunar Prodigy Primo (General Electric Medical Systems Ultrasound & Primary Care Diagnostics, LLC, Madison, WI, USA). Y, para el mfBIA, se usó Seca mBCA 525 (Hamburgo, Alemania) de ocho electrodos. La impedancia se midió con corriente de 100 μA con frecuencias de 1, 2, 5, 10, 20, 50, 100, 200 y 500 kHz, rango de 10-1.000 Ω. Se obtuvieron datos de MG; índice de MG (IMG), definido como MG/talla2 (kg/m2); MLG, definida como masa magra más contenido mineral óseo [23]; e índice de MLG (IMLG), definido como MLG/talla2 (kg/m2).

Se recogieron datos antropométricos, como peso y talla, utilizando una báscula electrónica con tallímetro, precisión de 0,01 kg y 0,1, cm respectivamente (SECA, modelo 220, Hamburgo, Alemania); y el perímetro de cintura utilizando cinta métrica, precisión de 1 mm (SECA, modelo 201, Hamburgo, Alemania). La fuerza de agarre se valoró con dinamómetro de mano, precisión de 0,1 kg (JAMAR® PLUS+, WI, EE. UU.), y el pliegue cutáneo subescapular con un caliper, precisión de 0,2 mm (HOLTAIN, Crymych, Reino Unido). Para el índice de masa corporal se emplearon las recomendaciones de la Organización Mundial de la Salud: < 18,5 kg/m2, bajo peso; 18,5-24,9 kg/m2, normal; 25-29,9 kg/m2, preobesidad; 30-34,9 kg/m2, obesidad de clase I; y 35-39,9 kg/m2, obesidad de clase II [24].

Procedimiento

Se indicó a los participantes que no hicieran ejercicio intenso ni bebieran alcohol durante 12 y 24 horas, respectivamente, anteriores a la visita de estudio, que estuvieran en ayuno de 6-8 horas, con la vejiga vacía y que no llevaran adornos metálicos. Antes de la valoración reposaron durante al menos 10 minutos en decúbito supino. La DEXA y el mfBIA se realizaron el mismo día. La valoración de la DEXA se realizó escaneando en posición decúbito supino en el centro de la mesa de examen (camilla del equipo), con los brazos y las piernas a los lados del cuerpo. La duración fue de 10 minutos. Para el mfBIA, la posición también fue en decúbito supino en el centro de la camilla, con los brazos sin tocar el cuerpo y las piernas separadas. Los electrodos se colocaron en las manos (entre la cabeza del cúbito y radio, y en medio de las articulaciones del nudillo del dedo corazón y el índice) y los pies (entre la cabeza de la tibia y el peroné, y en medio de las articulaciones del segundo y el tercer dedos). La duración fue de 30 segundos.

Análisis estadístico

Se utilizó Kolmogorov-Smirnov para establecer la distribución normal de las variables. Se utilizaron la media y la desviación estándar o medianas y rangos intercuartílicos para las variables continuas basadas en la distribución normal, mientras que para las variables cualitativas se utilizaron porcentajes. Todos los análisis descriptivos se estratificaron por sexo. La relación entre dos variables cuantitativas se evaluó usando la correlación de Spearman (rs), estableciendo altas correlaciones (rs ≥ 0,7), moderadas (0,4-0,69) y bajas (<0,4). Para tratar los valores perdidos adoptamos supresiones por casos.

Para determinar la fiabilidad entre la DEXA y el mfBIA usamos el coeficiente de correlación intraclase con intervalos de confianza al 95% basados en la concordancia absoluta y el modelo de efectos aleatorios bidireccional. Valores de coeficiente de correlación intraclase <0,5 indican fiabilidad baja; entre 0,5 y 0,75, fiabilidad moderada; entre 0,75 y 0,9, fiabilidad buena; y >0,9, fiabilidad excelente [25]. Se realizaron gráficos de Bland-Altman para valorar el sesgo de MLG, MG, IMLG e IMG.

Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando IBM SPSS Statistics para Windows, versión 21.0, publicada en 2012 (Armonk, NY: IBM Corp.), y el software estadístico Stata versión 15 (StataCorp. 2017, College Station, TX: StataCorp LLC.). El valor de p < 0,05 (a ambos lados) se consideró estadísticamente significativo.

Resultados

Características de la muestra

Se incluyó a 16 pacientes caucásicos, siete hombres (44%) y nueve mujeres (56%), de edad media de 58,5 (32-68) años, capacidad funcional total de 10 (3-13), escala unificada de valoración de la EH de 31 (7-85), SF-12 físico de 50,21 (0-55,5) y SF-12 mental de 55,44 (23,49-65). El 56% de las mujeres tenía un índice de masa corporal normal y el 57% de los hombres tenía un índice de masa corporal preobesidad. Comparados con los hombres, las mujeres fueron más jóvenes y tuvieron menor adhesión a la dieta mediterránea (Tabla I), y, como se esperaba, presentaron menor perímetro de cintura, ratio cintura-cadera, fuerza de agarre e ingesta energética (Tabla I).

Tabla I Características basales de la población del estudio.

	Mediana (RIC) o n (%)	
	
Hombres (n = 7)	Mujeres (n = 9)	
Edad (años)	63 (57-68)	55 (32-61)	
	
Grupos de edades (años)	29-40		3 (33%)	
	
41-50		1 (11%)	
	
51-60	2 (29%)	4 (45%)	
	
61-70	5 (71%)	1 (11%)	
	
IMC (kg/m2)a	25,15 (20,83-27,95)	23,39 (17,8-38,85)	
	
IMC (grupos):	Bajo peso (<18,5)	–	1 (11%)	
	
Normal (18,5-24,9)	3 (43%)	5 (56%)	
	
Preobesidad (25-29,9)	4 (57%)	2 (22%)	
	
Obesidad de clase II (35-39,9)		1 (11%)	
	
Circunferencia de la pantorrilla (cm)a	32,40 (30,25-36,9)	33,90 (28,15-40,3)	
	
Circunferencia de cintura (cm)	93,10 (80,5-105,2)	73,63 (60,10-112,5)	
	
Ratio cintura-cadera	0,97 (0,9-1,1)	0,79 (0,7-0,9)	
	
Fuerza de agarre (kg)	21,53 (18,3-35,8)	12,7 (6,6-27)	
	
Pliegue cutáneo del subescapular (mm)a	13,22 (10,9-19,9)	14,07 (8,3-27,5)	
	
Energía (kcal)c	4240,5 (2261,1-4828,4)	3260,5 (2149,7-4241,6)	
	
Proteína (g)a,c	168,1 (87,5-194,3)	128,91 (84,3-165,3)	
	
Adhesión a la dieta mediterránead [19,21,22]:	Baja, n (%)	1 (14)	3 (34)	
	
Moderada-alta, n (%)	6 (86)	5 (56)	
	
Fumador, sí (%)	1 (14)	2 (22)	
	
Ingesta de fármacos hipolipemiantes, sí (%)	5 (71)	3 (33)	
	
Tratamiento para hipertensión arterial, sí (%)	1 (14)	2 (22)	
	
Diabetes mellitus II, sí (%)	2 (29)	0	
	
Comorbilidada	2 (0-7)	1 (0-4)	
	
Ingesta de fármacos anticoreicos, sí (%)a	1 (14)	0 (0)	
	
Ingesta de fármacos ansiolíticos/antidepresivos, sí (%)a	0 (0)	0 (0)	
	
m-UHDRSa,b	39,5 (26-44)	23 (7-85)	
	
Capacidad funcional totala	9,5 (6-13)	12 (3-13)	
	
Evaluación de problemas de conductaa	1,5 (0-22)	2 (0-44)	
	
Encuesta de Salud de Forma Corta subdominio físicoa	49,15 (41,88-53,83)	50,48 (0-55,47)	
	
Encuesta de Salud de Forma Corta subdominio mentala	60,55 (46,57-63,19)	52,48 (23,5-65)	
IMC: índice de masa corporal; m-UHDRS: escala unificada de valoración de la EH; RIC: rango intercuartílico.

a p > 0,05. Prueba de Mann-Whitney: no existen diferencias significativas en la distribución de los datos; b Subescala motora de la escala unificada de valoración de la enfermedad de Huntington;

c Según el cuestionario de ingesta de alimentos del estudio Seguimiento Universidad de Navarra;

d Mujeres: n = 8.

Parámetros de composición corporal

La distribución de datos fue similar entre la DEXA y el mfBIA en peso, MLG, MG, IMLG e IMG entre hombres y mujeres (Fig. 2).

Figura 2 Distribución de datos de masa libre de grasa (a), masa grasa (b), índice de masa libre de grasa (c) e índice de masa grasa (d) de hombres y mujeres, entre DEXA y mfBIA.

Por otro lado, encontramos fuertes correlaciones entre masa magra (piernas derecha e izquierda y torso) y masa muscular esquelética en mujeres y hombres (DEXA frente a mfBIA, respectivamente); y una concordancia moderada-excelente entre el mfBIA y la DEXA en peso, MLG, MG, IMLG e IMG entre hombres y mujeres (Tabla II). Sin embargo, el mfBIA sobreestimó ligeramente la MLG, la MG, el IMG y el IMLG en los hombres, pero subestimó el IMLG en las mujeres comparado con la DEXA (Fig. 3).

Tabla II Parámetros de composición corporal (mediana, RIC)a según la DEXA y la mfBIA.

	Hombres (n = 7)	Mujeres (n = 9)	
		
DEXA	mfBIA	CCIb con IC al 95%	DEXA	mfBIA	CCIb con IC al 95%	
Peso (kg)	67,5 (57,6-75,5)	66,8 (56,7-76,1)	0,99 (0,95-0,99)	58,1 (45-91,2)	58,1 (44,7-91,9)	0,98 (0,91-0,99)	
		
Masa libre de grasa (kg)	47,6 (43,9-50,9)	48,4 (45,3-52,2)	0,86 (0,14-0,97)	36,9 (31,4-44,2)	38,3 (31,9-43,9)	0,88 (0,55-0,97)	
		
Masa grasa (kg)	17,7 (12,1-26,2)	19,1 (9,9-27,6)	0,97 (0,83-0,99)	16,6 (10,3-46,2)	23,8 (9,6-47,9)	0,9 (0,65-0,98)	
		
Índice de masa libre de grasa (kg/m2)	17,8 (16,1-18,9)	17,9 (16,6-19,4)	0,88 (0,17-0,98)	14,6 (12,9-18,7)	14,9 (12,9-18,7)	0,9 (0,61-0,98)	
		
Índice de masa grasa (kg/m2)	6,6 (4,4-9,6)	7,3 (3,6-10,2)	0,97 (0,83-0,99)	5,6 (4,4-19,5)	9,2 (3,4-20,3)	0,91 (0,68-0,98)	
CCI: coeficiente de correlación intraclase; DEXA: absorciometría dual de rayos X; IC; intervalo de confianza; mfBIA: análisis de la bioimpedancia de múltiples frecuencias; RIC: rango intercuartílico.

a p > 0,05 Prueba de Mann-Whitney: no existen diferencias significativas en la distribución de los datos;

b CCI basado en concordancia absoluta y el modelo de efectos aleatorios bidireccional con IC al 95%. Todos los valores de p fueron < 0,0001.

Figura 3 Gráfico de Bland-Alman para masa libre de grasa (a), masa grasa (b), índice de masa libre de grasa (c) y índice de masa grasa (d) entre hombres y mujeres, según DEXA y mfBIA.

Cuando los datos se distribuyeron por grupos de índice de masa corporal (Tabla III), el mfBIA sobreestimó la MLG en hombres y mujeres con una diferencia de 1,17 ± 1,12 kg (grupo normal) y 0,72 ± 0,65 kg (grupo preobesidad) en los hombres; y 0,47 ± 0,78 kg (grupo normal) y –2,89 ± 2,47 kg (grupo preobesidad) en las mujeres. Del mismo modo, el mfBIA subestimó la MG con una diferencia de –0,73 ± 1,53 kg (grupo normal), sobreestimó la MG, 0,81 ± 1,26 kg (grupo preobesidad) en los hombres, y sobreestimó la MG, 0,32 ± 0,71 kg (grupo normal) y 8,09 ± 8,86 kg (grupo preobesidad) en las mujeres.

Tabla III Masa libre de grasa y masa grasa del mfBIA y la DEXA por sexo e IMC (todos los valores son media ± DE).

	Masa libre de grasa (kg)	Masa grasa (kg)	
		
mfBIA	DEXA	Diferenciaa	mfBIA	DEXA	Diferenciaa	
Hombres (n = 7)	48,67 ± 2,25	47,75 ± 2,09	0,91 ± 0,83	18,27 ± 6,01	18,12 ± 5,09	1,15 ± 1,5	
		
 IMC normal (n = 3)	48,09 ± 2,74	46,91 ± 2,66	1,17 ± 1,12	13,33 ± 4,62	14,06 ± 3,16	–0,73 ± 1,53	
		
 IMC preobesidad (n = 4)	49,1 ± 2,14	48,38 ± 1,69	0,72 ± 0,65	21,97 ± 3,92	21,17 ± 4,05	0,81 ± 1,26	
		
Mujeres (n = 9)	37,88 ± 4,49	37,8 ± 4,74	0,07 ± 2,39	22,02 ± 11,34	20,18 ± 10,97	1,84 ± 4,93	
		
 Bajo peso (n = 1)	41,24	36,86	4,38	9,61	12,62	–3,01	
		
 IMC normal (n = 5)	36,61 ± 4,73	36,15 ± 4,66	0,47 ± 0,78	18,39 ± 5,58	18,07 ± 5,15	0,32 ± 0,71	
		
 IMC preobesidad (n = 2)	36,31 ± 3,3	39,2 ± 5,77	–2,89 ± 2,47	24,31 ± 0,56	16,22 ± 8,31	8,09 ± 8,86	
		
 IMC obesidad de clase II (n = 1)	43,94	44,22	–0,28	47,96	46,21	1,75	
IMC < 18,5, bajo peso; 18,5-24,9, normal; 25-29,9, preobesidad; 30-34,9, obesidad de clase I; 35-39,9, obesidad de clase II. DE: desviación estándar; DEXA: absorciometría dual de rayos X; IC; intervalo de confianza; mfBIA: análisis de la bioimpedancia de múltiples frecuencias.

a Diferencia = mfBIA menos DEXA.

Discusión

Existe una gran demanda de atención multidisciplinar para pacientes con EH, con un enfoque centrado en el paciente para optimizar el manejo y la calidad de vida. La composición corporal es parte de la valoración nutricional y de la monitorización en diversas enfermedades y procesos fisiológicos [8,26]. Nuevos conocimientos científicos y clínicos subrayan la importancia de valorar la composición corporal como principal indicador del estado nutricional y de sarcopenia para prevenir el deterioro del rendimiento físico y la fragilidad [27]. De acuerdo con la revisión bibliográfica, éste es el primer estudio que compara dos métodos usados comúnmente en composición corporal de DEXA y mfBIA en pacientes con EH.

Nuestros resultados indican que el mfBIA proporciona información precisa comparado con la DEXA, con una fiabilidad buena a excelente. En otros estudios, participantes varones tuvieron más MLG e IMLG que las mujeres según el mfBIA [28], especialmente en mayores de edad. Por el contrario, en sujetos sanos comparados con la DEXA, la edad y el sexo no parecen contribuir en la variación de la MLG ni en la masa de tejido magro valorado según el mfBIA [29]. Sin embargo, el mfBIA sobreestimó la MLG, la MG y el IMG, pero subestimó ligeramente el IMLG comparado con la DEXA, similar a la espectroscopia de bioimpedancia en enfermedades neuromusculares [30].

En pacientes con enfermedad renal crónica no sometidos a diálisis, la espectroscopia de bioimpedancia, comparada con la DEXA, sobreestimó la MLGm pero subestimó la MG [31], al contrario de lo obtenido en una cohorte de participantes caucásicos de edad avanzada, donde el mfBIA subestimó la masa corporal magra y sobreestimó la MG [32]. Para explicar estos resultados contradictorios planteamos distintas hipótesis, incluyendo diferencias entre los equipos de bioimpedancia (más utilizada fue la de única frecuencia frente a la de múltiples frecuencias), diferentes ecuaciones del fabricante, ubicación de electrodos [33], etnia, peso [34] y otras, como la longitud de las extremidades, la composición química de la sangre y la ovulación en las mujeres [5,35].

Este estudio utilizó la DEXA como método alternativo fiable de uso común para medir la composición corporal [8]. Respaldando el uso de la DEXA como método de referencia, estudios previos han mostrado muy alta concordancia de la MG entre la DEXA y la tomografía computarizada [36], un excelente rango de repetibilidad del 1-2% para la MG y del 0,5-2% para la masa magra [37]. Somos conscientes de que nuestros resultados deben interpretarse con precaución. Recogimos datos transversales e incluimos una pequeña muestra de pacientes con EH con un amplio rango de índice de masa corporal. Sin embargo, la fortaleza de este estudio es su exclusividad y aplicación para la atención multidisciplinar en la EH. Éste es el primer estudio que establece la fiabilidad del mfBIA en la EH, incluyendo datos de alta calidad obtenidos por nutricionistas con gran experiencia en EH y mfBIA, y por neurólogos certificados en EH.

Futuras direcciones y conclusiones

Obtener información longitudinal fiable del estado nutricional, especialmente de la composición corporal en la EH, es fundamental para la atención clínica de alta calidad y la investigación. Nuestro estudio mostró resultados preliminares de buena-excelente fiabilidad entre la DEXA y el mfBIA, lo que sugiere que estos dos métodos son intercambiables para medir la composición corporal en pacientes con EH leve-moderada. Deberían conducirse estudios de seguimiento para valorar con precisión la composición corporal y la progresión de la enfermedad.

Con los resultados preliminares de este estudio, esperamos proporcionar racionalidad para cuantificar la composición corporal como biomarcador de la progresión de la enfermedad con el posterior desarrollo de estrategias e intervenciones nutricionales, para prevenir la discapacidad y las comorbilidades en la EH. Confiamos en que los resultados de este estudio faciliten la generación de nuevas hipótesis, aunque futuros estudios longitudinales con grandes muestras son necesarios para confirmar estos hallazgos preliminares.

Agradecimientos:

Agradecemos a los pacientes, cuidadores y familias que formaron parte del grupo del Estudio ‘Multi-Domain lifestyle targets for Improving Prognosis in Huntington’s Disease (DOMINO-HD)’, al estudio ENROLL por proporcionar la plataforma científica y a todo el equipo sanitario del Hospital Universitario de Burgos.

Original
How to estimate body composition in Huntington’s disease. A cross-sectional, observational study using multiple frequencies bioimpedance
Rivadeneyra-Posadas Jéssica https://orcid.org/0000-0002-1725-5304

Simón-Vicente Lucía
Castillo-Alvira Daniel
Raya-González Javier
Soto-Celix María
Rodríguez-Fernández Alejandro
García-Bustillo Álvaro
Saiz-Rodríguez Miriam
Vázquez-Sánchez Fernando
Aguado-García Laura
Gámez Leyva-Hernández Gonzalo
Cubo Esther
on behalf of the Domino-HD consortium
Research Unit. Fundación Burgos por la Investigación de la Salud Fundación Burgos por la Investigación de la Salud Fundación Burgos por la Investigación de la Salud Burgos Spain
Servicio de Neurofisiología Clínica Servicio de Neurofisiología Clínica Servicio de Neurofisiología Clínica Burgos Spain
Neurology Department. Hospital Universitario de Burgos Hospital Universitario de Burgos Hospital Universitario de Burgos Burgos Spain
Health Sciences Department Health Sciences Department Health Sciences Department Burgos Spain
Education Department. Universidad de Burgos Universidad de Burgos Universidad de Burgos Burgos Spain
Health Sciences Department. Universidad Isabel I. Burgos Universidad Isabel I Universidad Isabel I Burgos Spain
Sports performance assessment, physical activity and health and sports injuries. Universidad de Valladolid. Soria Universidad de Valladolid Universidad de Valladolid Soria Spain
Sport Science Department. Universidad de Extremadura. Cáceres Universidad de Extremadura Universidad de Extremadura Cáceres Sapain
Internal Medicine Department. Hospital Reina Sofia. Tudela Hospital Reina Sofia Hospital Reina Sofia Tudela Spain
VALFIS Investigation Group. Institute of Biomedicine. Department of Physical Activity and Sport Sciences. Universidad de León. León, Spain Universidad de León Universidad de León Tudela Spain
Correspondence: Dr. Jéssica Rivadeneyra-Posadas. Unidad de Investigación. Hospital Universitario de Burgos, Avenida Islas Baleares, 3. E-09006, Burgos. E-mail: jessicajrp@hubu.es
Introduction.

Huntington´s disease (HD) is a rare neurodegenerative disorder. Reliable information about nutritional status, especially body composition from individuals with HD is critical for clinical care and research. The ease of application and portability of multiple frequencies bioelectrical impedance analysis (mfBIA) make it an attractive tool for measuring body composition, but its accuracy in HD is unknown.

Aim.

To evaluate the accuracy of mfBIA vs. Dual X-ray absorptiometry (DEXA) in HD.

Patients and methods.

Cross-sectional, observational, and single-center study. HD severity was measured using motor subscale of the unified Huntington´s disease rating scale (m-UHDRS) and the total functional capacity (TFC). Body composition was measured in terms of fat-free mass (FFM), fat mass (FM), fat-free mass index (FFMI), and fat mass index (FMI). Using Bland-Altman plots, we analyzed reliability between DEXA and mfBIA using the Intraclass Correlation Coefficient with 95% confidence intervals (CI) and bias estimates for all.

Results.

We included 16 patients with HD, 7 men, and 9 women, median age of 58.5 (32;68) years, TFC: 10 (3;13), and m-UHDRS: 31 (7;85). The reliability between mfBIA and DEXA were high for FFMI in men: 0.88 (95% CI 0.17-0.98), and women: 0.90 (95% CI 0.61- 0.98); for FMI, men: 0.97 (95% CI 0.83-0.99), and women: 0.91 (95% CI 0.68-0.98). Compared to DEXA, mfBIA slightly overestimated FFM, FM, FMI and FFMI in men and underestimated FFMI in women.

Conclusions.

mfBIA is an easy-to-use, safe, non-invasive, accurate method for measuring body composition and nutritional status in patients with mild-moderate HD.

Key words

Bioimpedance
Body composition
Dual X-ray absorptiometry
Fat free mass
Huntington´s disease
Total functional capacity
Introduction

Huntington’s disease (HD) is an inherited neurodegenerative disorder characterized by choreiform movements, psychiatric problems, and dementia [1]. HD is caused by a cytosine-adenine-guanine (CAG) trinucleotide repeat expansion in the Huntingtin (HTT) gene on chromosome 4 with an autosomal dominant pattern [1]. The prevalence of HD has been estimated as 10,6 and 13,7/100,000 in Western populations [2], with an average age of onset commonly in mid-life.

HD is a complex disease with a broad impact on the lives of patients, families, and caregivers. Management of HD should be provided by a multidisciplinary approach, including pharmacological and non-pharmacological interventions. As the disease progresses, other symptoms, such as weight loss, skeletal muscle wasting, and cachexia, become relevant with a decline in quality of life, increased comorbidity, and risk for mortality [1]. On the contrary, maintaining weight seems beneficial to slow HD progression [3].

The cause of weight loss in HD is unknown, but the most likely contributing factors are sympathetic hyperactivity and the signaling provided by insulin, chorea, decreased food intake due to dysphagia, and intrinsic hypermetabolic state [4]. However, body weight or Body Mass Index does not capture the relative contributions of different tissues to weight loss in HD. In this regard, body composition defined as the percentage of muscle, fat and bone is considered the most reliable anthropometric measure [5]. In HD, body composition is characterized by reduced bone mineral density, fat mass, and lean tissue mass [6].

Different methods have been developed to determine body composition, including computed tomography, magnetic resonance, and spectroscopic imaging, classically considered the gold standard [7]. However, these can be expensive, require highly qualified personnel, and are not always available for routine clinical examination. Dual X-ray absorptiometry (DEXA) is a reliable alternative method for measuring body composition [8]. DEXA is a three-compartment model for body composition, including fat mass (FM), lean tissue mass, and bone mineral content measurement, using the transmission of high and low-energy X-rays through the body [5]. Overall, this equipment uses the X-ray beam energies which are attenuated during their passage through tissues. This attenuation is influenced by the intensity of energy and the density and thickness of human tissues. Low-density materials (i.e., soft tissues) allow more photons to pass through; thus, they attenuate the X-ray beam less than high-density materials such as bone [9]. However, although DEXA is a method that can be used in research, providing accurate estimates with a relatively low threshold of error measurement of 2-6% and low radiation exposure requires high technical skill and availability in healthcare settings.

An alternative procedure is the Bioimpedance (BIA). BIA measures the electrical properties of body tissue and uses a bi-compartment model, which partitions the body into FM and fat free mass (FFM) [10]. BIA is based on resistance caused by total water across the body to a small alternating current [11]. FM is considered a non-conductor of electric charge and is equal to the difference between body weight and FFM. FFM is considered the conducting volume that helps pass electric current due to the conductivity of electrolytes dissolved in body water. BIA uses three methods: single frequency, multiple frequencies (mfBIA), and bioimpedance spectroscopy (see supplementary file for more detailed information). Overall, mfBIA is considered more accessible for measuring body composition in research and daily clinical practice; it is easy to use, safe, non-invasive, relatively inexpensive, and portable [12].

Given the importance of measuring the nutritional status, especially body composition, this exploratory pilot study aimed to evaluate the accuracy of an eight electrode mfBIA vs. DEXA as the gold standard to measure body composition in symptomatic patients with HD.

Material and methods

Design

Cross-sectional, observational, and single-center design. We included a cohort of patients with HD from ENROLL, a prospective, multicenter, observational Registry Study in a Global HD Cohort [13] (Fig. 1). We carried out the study at the Hospital Universitario de Burgos and the Universidad Isabel I (ClinicalTrials.gov Identifier NCT05250323).

Figure 1 Analytical sample flow chart.

Participants

We included a sample of symptomatic and ambulatory patients with a confirmed genetic mutation for HD with >36 CAG repeats in the HTT gene, who were able to walk with minimal support and had a total score on the motor subscale of the Unified Huntington Disease Rating Scale >4. All participants provided written informed consent. We excluded patients with diabetes mellitus on pharmacological treatment, thyroid disease, other neurodegenerative diseases, heart disease, pulmonary or skeletomuscular diseases, active cancer, and those who were pregnant or breastfeeding or on medication known to affect metabolism/endocrine function, and patients with pacemaker, electrical implants, metallic implants (except tooth implants), active prostheses or portable medical devices.

Ethical considerations

This study was conducted according to the standards for Good Clinical Practice, the fundamental ethical principles established in the Declaration of Helsinki and the Oviedo Convention, and the requirements established in Spanish legislation in the research field. This project was approved by the ethics committee of the University Complex of Burgos y Soria (Certificate number: CEIM-2429, January 26th, 2021).

Clinical and diet assessments

We collected sociodemographic information (gender and age), and disease severity using standardized HD assessment tools: m-UHDRS where low motor score denotes better performance; and Total Functional Capacity (TFC) [14]. TFC is derived from patients with HD and companion reports and quantifies a patient’s ability to perform basic and instrumental activities (occupation, finances, housework, activities of daily living, and care level) ranging from 0 to 13, with higher scores indicating more intact functioning [14]. The severity of psychiatric symptoms was assessed using the Problems Behavior Assessment, in which higher scores indicates greater severity [15], and quality of life using the Short-Form Health Survey (SF-12), with higher scores indicating higher quality of life [16].

Dietary intake, including oral nutritional supplements or vitamin and mineral supplements, was collected by a trained nutritionist using a Spanish-validated food questionnaire of ‘Seguimiento University of Navarra’ (SUN) cohort study [17,18]. Food groups, macro-and micronutrients, and traditional Mediterranean diet (MeDi) adherence [19] were generated for each participant and processed by SUN team [20]. The MeDi adherence was obtained by adding the scores in the food categories (ranging 0-9) [19]; values 0-3 were considered low adherence, and values 4-9 were considered moderate/high adherence [21,22].

Body composition and anthropometric measures

Body composition by DEXA was assessed using a Lunar Prodigy Primo model (General Electric Medical Systems Ultrasound & Primary Care Diagnostics, LLC, Madison, WI, USA). mfBIA was assessed using the Body Composition Analyzer Seca mBCA 525 (Hamburg, Germany), which uses eight electrodes. Impedance was measured with a current of 100 μA at frequencies of 1, 2, 5, 10, 20, 50, 100, 200, and 500 kHz and an impedance measuring range of 10 Ω to 1000 Ω. The following body composition measures were obtained: FM, FM Index (FMI) defined as FM/height2 (kg/m2), FFM was defined as lean mass plus the bone mineral content [23], and FFM Index (FFMI) defined as FFM/height2 (kg/m2).

We also collected other anthropometrics measurements, including weight, and height using brand electronic scale with height rod, nearest 0,01 kg and 0,1 cm, respectively (SECA, model 220, Hamburg, Germany); and waist circumference using a measuring tape, nearest 1 mm (SECA, model 201, Hamburg, Germany). Grip strength was assessed using a hand dynamometer, nearest 0,1 kg (JAMAR® PLUS+, WI, USA); and subscapular skin fold thickness using a caliper, nearest 0,2 mm (HOLTAIN, Crymych, UK). For BMI, we used the International WHO (World Health Organization) standards: <18,5 kg/m2 underweight; 18,5-24,9 kg/m2 normal; 25,0-29,9 kg/m2 pre-obesity; 30,0-34,9 kg/m2 obesity class I; 35,0-39,9 kg/m2 obesity class II [24].

Procedure

Participants were instructed not to intense exercise or drink alcohol within 12 and 24 hours respectively prior to the study visit, fast for 6-8 hours, to have an empty bladder and not to wear metal ornaments. Prior to the assessment participants rested for at least 10 minutes in the supine decubitus position. DEXA and mfBIA were performed on the same day. For DEXA assessment, participants were scanned in the decubitus supine position centered on the exam table (table pad), with their arms and legs placed along the sides of the body. The duration of measurement was 10 minutes. For mfBIA assessment, the position of the participants was also decubitus supine position (in the middle of the stretcher) with arms and legs placed at the sides of the body. The electrodes were placed on the hands (between the heads of the ulna and radius; in the middle of the joints, between the knuckle of the middle finger and the index finger), and the feet (between the heads of the tibia and fibula; and in the middle of the second and third finger joints). The average duration of the mfBIA assessment was 30 seconds.

Statistical analysis

The Kolmogorov-Smirnov test was used to establish the normal distribution of the variables. Baseline characteristics were summarized using means and standard deviation or medians and interquartile ranges for continuous variables based on the normal distribution of the variables, and qualitative variables with percentages (%). All descriptive analyses were stratified by sex. The relationship between two quantitative variables of interest was examined using Spearman correlations (rs), establishing high correlations (rs ≥ 0,7), moderate (0,4-0,69), and low (<0,4). To deal with missing values, we adopted case-wise deletions.

We analyzed the reliability between DEXA and mfBIA using the Intraclass Correlation Coefficient (ICC) estimates and their 95% confidence intervals based on absolute agreement and the two-way random-effects model. ICC values below 0,5 indicate poor reliability, between 0,5 and 0,75 moderate reliability, 0,75 and 0,9 good reliability, and excellent reliability with values >0,9 [25]. We performed Bland-Altman plots for bias assessment of FFM, FM, FFMI, and FMI.

All statistical analyses were conducted using IBM SPSS statistics for Windows, version 21.0, released 2012 (Armonk, NY: IBM Corp.) and Stata statistical software, version 15 (StataCorp. 2017, College Station, TX: StataCorp LLC.). A p-value < 0,05 (two-sided) was considered statistically significant.

Results

Sample characteristics

We included 16 Caucasian patients with HD, 7 men (44%), and 9 women (56%), with a median age of 58,5 (32-68) years, TFC: 10 (3-13), m-UHDRS: 31 (7-85), SF-12, physical subdomain: 50.21 (0-55.5), and SF-12 mental subdomain: 55,44 (23,49-65,0). According to the BMI, 56% of women had normal BMI, and 57% of men were in the pre-obesity stages. Compared to men, women were younger and had lower adherence to MeDi (Table I). As expected, compared to men, women had decreased waist circumference, waist-to-hip ratio, grip strength, and energy intake (Table I).

Tabla I Baseline characteristics of the study population.

	Median (IQR) or n (%)	
	
Men (n = 7)	Women (n = 9)	
Age (years)	63 (57-68)	55 (32-61)	
	
Age groups (years):	29-40		3 (33%)	
	
41-50		1 (11%)	
	
51-60	2 (29%)	4 (45%)	
	
61-70	5 (71%)	1 (11%)	
	
BMI (kg/m2)a	25.15 (20.83-27.95)	23,39 (17.8-38.85)	
	
BMI (groups)	Underweight (<18.5)	–	1 (11%)	
	
Normal (18.5-24.9)	3 (43%)	5 (56%)	
	
Pre-obesity (25.0-29.9)	4 (57%)	2 (22%)	
	
Obesity class II (35.0-39.9)		1 (11%)	
	
Calf circumferences (cm)a	32.40 (30.25-36.9)	33.90 (28.15-40.3)	
	
Waist circumferences (cm)	93.10 (80.5-105.2)	73.63 (60.10-112.5)	
	
Waist-to-hip ratio	0.97 (0.9-1.1)	0.79 (0.7-0.9)	
	
Grip strength (kg)	21.53 (18.3-35.8)	12.7 (6.6-27)	
	
Subscapular Skin fold thickness (mm)a	13.22 (10.9-19.9)	14.07 (8.3-27.5)	
	
Energy (kcal)c	4240.5 (2261.1-4828.4)	3260.5 (2149.7-4241.6)	
	
Protein (g)a.c	168.1 (87.5-194.3)	128.91 (84.3-165.3)	
	
Mediterranen Diet groupsd [19,21,22]:	Low, n (%)	1 (14)	3 (34)	
	
Moderate-high, n (%)	6 (86)	5 (56)	
	
Smoker, yes (%)	1 (14)	2 (22)	
	
Lipid lowering drugs intake, yes (%)	5 (71)	3 (33)	
	
Hypertension treatment, yes (%)	1 (14)	2 (22)	
	
Diabetes mellitus II, yes (%)	2 (29)	0	
	
Comorbidity scorea	2 (0-7)	1 (0-4)	
	
Intake of antichoreic drugs, yes (%)a	1 (14)	0 (0)	
	
Intake of anxiolytics/antidepressants drugs, yes (%)a	0 (0)	0 (0)	
	
UHDRS total motor scorea,b	39.5 (26-44)	23 (7-85)	
	
Total functional capacity scorea	9.5 (6-13)	12 (3-13)	
	
Problem behaviours assessment scorea	1.5 (0-22)	2 (0-44)	
	
Short-Form Health Survey physical scorea	49.15 (41.88-53.83)	50.48 (0-55.47)	
	
Short-Form Health Survey mental scorea	60.55 (46.57-63.19)	52.48 (23.5-65)	
a p > 0,05 Mann-Whitney Test: there are no significant differences in the distribution of the data; b Motor subscale of the unified Huntington´s disease ranting scale;

c Base don the food intake queationnaire of the University of Navarra Follow-up study;

d Women n = 8.

Body composition parameters

When DEXA was compared to mfBIA, similar data distribution assessments were obtained for weight, FFM, FM, FFMI, and FMI between men and women (Fig. 2).

Figure 2 Data distribution of fat free mass (a), fat mass (b), fat free mass index (c), and fat mass index (D) between men and women according to DEXA and mfBIA.

On the other hand, there were strong correlations between the lean mass (of the legs right and left and torso) compared with skeletal muscle mass in women and males (DEXA vs mfBIA respectively), and moderate to excellent agreement between mfBIA and DEXA for weight, FFM, FM, FFMI, and FMI, between men and women (Table II). However, mfBIA slightly overestimated FFM, FM, FMI, and FFMI in men but underestimated FFMI in women compared to DEXA (Fig. 3).

Table II Body composition parameters (median, IQR) a by DEXA and mfBIA.

	Men (n = 7)	Women (n = 9)	
		
DEXA	mfBIA	ICCb with 95% CI	DEXA	mfBIA	ICCb with 95% CI	
Weight (kg)	67.5 (57.6-75.5)	66.8 (56.7-76.1)	0.99 (0.95-0.99)	58.1 (45-91.2)	58.1 (44.7-91.9)	0.98 (0.91-0.99)	
		
Fat free mass (kg)	47.6 (43.9-50.9)	48.4 (45.3-52.2)	0.86 (0.14-0.97)	36.9 (31.4-44.2)	38.3 (31.9-43.9)	0.88 (0.55-0.97)	
		
Fat mass (kg)	17.7 (12.1-26.2)	19.1 (9.9-27.6)	0.97 (0.83-0.99)	16.6 (10.3-46.2)	23.8 (9.6-47.9)	0.9 (0.65-0.98)	
		
Fat free mass index (kg/m2)	17.8 (16.1-18.9)	17.9 (16.6-19.4)	0.88 (0.17-0.98)	14.6 (12.9-18.7)	14.9 (12.9-18.7)	0.9 (0.61-0.98)	
		
Fat mass index (kg/m2)	6.6 (4.4-9.6)	7.3 (3.6-10.2)	0.97 (0.83-0.99)	5.6 (4.4-19.5)	9.2 (3.4-20.3)	0.91 (0.68-0.98)	
a p > 0,05 Mann-Whitney Test: there are no significant differences in the data distribution.

b Intraclass correlation coefficient (ICC) values were calculated using a two-way random-effects model with absolute agreement and 95% Confidence Intervals (CI). All p values were < 0.0001.

Figure 3 Bland-Alman Agreement of fat free mass (a), fat mass (b), fat free mass index (c), and fat mass index (d) between men and women according to DEXA and mfBIA.

When the data was distributed in terms of BMI groups (Table III), mfBIA overestimated FFM in men and women, with a difference of 1,17 ± 1,12kg (normal BMI group), 0,72 ± 0,65kg (pre-obesity BMI group) in men; and with a difference of 0,47 ± 0,78kg (normal BMI group), and –2,89 ± 2,47kg (pre-obesity BMI group) in women. Likewise, mfBIA underestimated FM with a difference of –0,73 ± 1,53kg (normal BMI group), overestimated FM with a difference of 0,81 ± 1,26kg (pre-obesity BMI group) in men, and overestimated FM with a difference of 0,32 ± 0,71kg (normal BMI group), and 8,09 ± 8,86kg (pre-obesity BMI group) in women.

Table III Fat free mass and fat mass from mfBIA and DEXA by gender and BMI (all values as mean ± SD).

	Fat free mass (kg)	Fat mass (kg)	
		
mfBIA	DEXA	Differencea	mfBIA	DEXA	Differencea	
Men (n = 7)	48.67 ± 2.25	47.75 ± 2.09	0.91 ± 0.83	18.27 ± 6.01	18.12 ± 5.09	1.15 ± 1.5	
		
  Normal BMI (n = 3)	48.09 ± 2.74	46.91 ± 2.66	1.17 ± 1.12	13.33 ± 4.62	14.06 ± 3.16	–0.73 ± 1.53	
		
  Pre-obesity BMI (n = 4)	49.1 ± 2.14	48.38 ± 1.69	0.72 ± 0.65	21.97 ± 3.92	21.17 ± 4.05	0.81 ± 1.26	
		
Women (n = 9)	37.88 ± 4.49	37.8 ± 4.74	0.07 ± 2.39	22.02 ± 11.34	20.18 ± 10.97	1.84 ± 4.93	
		
  Underweight (n = 1)	41.24	36.86	4.38	9.61	12.62	–3.01	
		
  Normal BMI (n = 5)	36.61 ± 4.73	36.15 ± 4.66	0.47 ± 0.78	18.39 ± 5.58	18.07 ± 5.15	0.32 ± 0.71	
		
  Pre-obesity BMI (n = 2)	36.31 ± 3.3	39.2 ± 5.77	–2.89 ± 2.47	24.31 ± 0.56	16.22 ± 8.31	8.09 ± 8.86	
		
  Obesity class II BMI (n = 1)	43.94	44.22	–0.28	47.96	46.21	1.75	
BMI: < 18.5, underweight; 18,5-24,9, normal; 25,0-29,9, pre-obesity; 30,0-34,9, obesity class I; 35,0-39,9, obesity class II. BMI: body mass index; mfBIA: multiple-frequency biolectrical impedance analysis; DEXA: dual x-ray absorptiometry; SD: standard deviation.

a Difference = mfBIA minus DEXA measurements.

Discussion

There is a high demand for multidisciplinary care for patients with HD, representing a patient-centered approach to optimize the management and quality of life. Body composition is part of the nutritional assessment and monitoring of a range of medical conditions and physiological processes [8,26]. New scientific and clinical insights emphasize the importance of determining body composition as a prime indicator of nutritional and sarcopenia status to prevent physical performance deterioration and frailty [27]. According to literature review, this is the first study comparing two commonly used body composition methods, DEXA and mfBIA in patients with HD.

Our results showed that mfBIA provided accurate information compared to DEXA with good to excellent reliability. In other studies, male participants have more FFM and FFMI than females by mfBIA [28], especially in the older participants. In contrast, compared to DEXA, in healthy subjects, age, and sex seem not to contribute to the variance of FFM and lean tissue mass using mfBIA [29]. However, mfBIA overestimated FFM, FM, and FMI and slightly underestimated FFMI compared to DEXA, similar to bioimpedance spectroscopy in neuromuscular diseases [30].

In non-dialysis patients with chronic kidney disease, compared to DEXA, spectroscopy bioimpedance overestimated FFM, but underestimated FM [31], in contrast to the results obtained in an elderly cohort of Caucasian participants, where mfBIA underestimated lean body mass and overestimated FM [32]. In order to explain these contradictory results, we hypothesize different possibilities, including the BIA equipment differences (single frequency, most widely used vs. multiple frequencies), different manufacturer equations; electrode placement [33], ethnicity, body weight [34], and the influence of other factors such as limbs length, intrinsic blood chemistry, and women ovulation [5,35].

This study used DEXA as a reliable, commonly used alternative method for measuring body composition [8]. Supporting the use of DEXA as the gold standard, previous studies have shown a very high agreement of FM between DEXA and computed tomography [36], and an excellent repeatability range 1-2% for FM and 0,5-2% for lean mass [37]. We are aware that our findings should be interpreted with caution. We have collected cross- sectional data, including a small sample of HD patients with a wide range of BMI. However, the strength of this study is its uniqueness and applicability for multidisciplinary care in HD. This is the first study, establishing the reliability of mfBIA in HD, including high-quality data obtained by nutritionists with high experience in HD and mfBIA, and HD-certified neurologists.

Future directions and conclusions

Obtaining reliable longitudinal information about nutritional status specially body composition from individuals with HD is critical for high-quality clinical care and research. Our study showed preliminary findings of good-excellent reliability between DEXA and mfBIA, suggesting that these two measurements for measuring body composition are interchangeable in patients with mild- moderate HD. Follow-up studies should be conducted to accurately evaluate disease progression and body composition.

Whit the preliminary results of this study, we hope to provide the rationality for quantifying body composition as a biomarker for disease progression with the subsequent development of nutritional strategies and interventions, to prevent disability and comorbidities in HD. We expect the results of this study will facilitate the generation of new hypotheses, but further longitudinal studies conducted in larger samples are required to confirm these preliminary findings.

Acknowledgements:

We thank all the participants, their caregivers, and families who took part in ‘Multi-Domain lifestyle targets for Improving Prognosis in Huntington’s Disease (DOMINO-HD) Study Management Group’, ENROLL study for providing the scientific platform, and all healthcare team of the Hospital Universitario de Burgos.

Anexo. Métodos de bioimpedancia.

Los métodos de bioimpedancia son tres:

1. Única frecuencia: utiliza una frecuencia de corriente eléctrica de 50 kHz, como si el cuerpo humano fuera un simple cilindro con una resistencia constante [1], y se basa en la proporción inversa entre la impedancia evaluada y el agua corporal total. Estima el agua corporal total, pero muestra limitaciones en la evaluación del líquido intracelular [2].

2. Múltiples frecuencias (mfBIA): utiliza más de dos frecuencias, reconociendo que el cuerpo humano tiene cinco cilindros heterogéneos (dos brazos, tronco y dos piernas) con diferentes resistencias [3,4]. El mfBIA se basa en el hallazgo de que el líquido extracelular y el agua corporal total se pueden evaluar exponiéndolos a corrientes eléctricas de baja y alta frecuencia [5] en un rango entre 1 y 1.000 kHz, y tiene una alta precisión con la postura y al contacto de los electrodos [4].

3. Espectroscopia de bioimpedancia: utiliza una amplia banda de frecuencias y se basa en la determinación de la resistencia a frecuencia cero y la resistencia a frecuencia infinita para predecir el líquido extracelular y el agua corporal total, respectivamente [2,6].

Bibliografía

1. Lukaski HC, Johnson PE, Bolonchuk WW, Lykken GI. Assessment of fat-free mass using bioelectrical impedance measurements of the human body. Am J Clin Nutr 1985; 41: 810-7.

2. Khalil SF, Mohktar MS, Ibrahim F. The theory and fundamentals of bioimpedance analysis in clinical status monitoring and diagnosis of diseases. Sensors (Basel) 2014; 14: 10895-928.

3. Organ LW, Bradham GB, Gore DT, Lozier SL. Segmental bioelectrical impedance analysis: theory and application of a new technique. J Appl Physiol (1985) 1994; 77: 98-112.

4. Bosy-Westphal A, Schautz B, Later W, Kehayias JJ, Gallagher D, Müller MJ. What makes a BIA equation unique? Validity of eight-electrode multifrequency BIA to estimate body composition in a healthy adult population. Eur J Clin Nutr 2013; 67 (Suppl 1): S14-21.

5. Jaffrin MY, Morel H. Body fluid volumes measurements by impedance: a review of bioimpedance spectroscopy (BIS) and bioimpedance analysis (BIA) methods. Med Eng Phys 2008; 30: 1257-69.

6. Smith S, Madden AM. Body composition and functional assessment of nutritional status in adults: a narrative review of imaging, impedance, strength and functional techniques. J Hum Nutr Diet 2016; 29: 714-32.

Annex. Methods of bioimpedance.

BIA uses three methods:

1.- Single frequency: Use a frequency of 50 kHz electric current, as if the human body is a single cylinder with constant resistivity [1], and is based on the inverse proportion between assessed impedance and total body water. It estimates total body water but shows limitations in assessing intracellular fluid [2].

2.- Multiple frequencies (mfBIA): Use more than two frequencies, recognizing that the human body has five heterogenous cylinders (two arms, trunk, and two legs) with different resistivities [3,4]. MfBIA is based on the finding that the extracellular fluid and total body water can be assessed by exposing it to low and high frequency electric currents [5] in a range between 1-1000 kHz and has a high precision of posture and contact to electrodes [4].

3.- Bioimpedance spectroscopy: Uses a broad band of frequencies and is based on the determination of resistance at zero frequency and resistance at infinity frequency to predict extracellular fluid and total body water, respectively [2,6].

References

1. Lukaski HC, Johnson PE, Bolonchuk WW, Lykken GI. Assessment of fat-free mass using bioelectrical impedance measurements of the human body. Am J Clin Nutr 1985; 41: 810-7.

2. Khalil SF, Mohktar MS, Ibrahim F. The theory and fundamentals of bioimpedance analysis in clinical status monitoring and diagnosis of diseases. Sensors (Basel) 2014; 14: 10895-928.

3. Organ LW, Bradham GB, Gore DT, Lozier SL. Segmental bioelectrical impedance analysis: theory and application of a new technique. J Appl Physiol (1985) 1994; 77: 98-112.

4. Bosy-Westphal A, Schautz B, Later W, Kehayias JJ, Gallagher D, Müller MJ. What makes a BIA equation unique? Validity of eight-electrode multifrequency BIA to estimate body composition in a healthy adult population. Eur J Clin Nutr 2013; 67 (Suppl 1): S14-21.

5. Jaffrin MY, Morel H. Body fluid volumes measurements by impedance: a review of bioimpedance spectroscopy (BIS) and bioimpedance analysis (BIA) methods. Med Eng Phys 2008; 30: 1257-69.

6. Smith S, Madden AM. Body composition and functional assessment of nutritional status in adults: a narrative review of imaging, impedance, strength and functional techniques. J Hum Nutr Diet 2016; 29: 714-32.

Conflict of interest: Los autores declaran no presentar conflictos de intereses.
