A população está envelhecendo, indicando que precisaremos estar mais preparados para cuidar dessa população. O processo de envelhecimento inclui alterações fisiológicas, tais como as mudanças de composição corporal, que aumentam o risco de sarcopenia na população idosa. Definida como perda de massa muscular associada a perda de força, a sarcopenia aumenta o risco de quedas, complicações de saúde, hospitalizações e mortalidade. Seu diagnóstico deve seguir algoritmo proposto Grupo de Trabalho Europeu sobre Sarcopenia em Pessoas Idosas (sigla em inglês, EWGSOP2), que indica a identificação de risco de sarcopenia através do questionário de triagem, como Sarc-F e Sarc-CalF, validados em muitas populações, mas com baixa sensibilidade para idosos sarcopênicos. Nosso objetivo foi desenvolver uma nova ferramenta para triagem de sarcopenia em idosos. Dados sociodemográficos, clínicos e de composição corporal foram coletados de 395 idosos da comunidade. O diagnóstico de sarcopenia seguiu critérios propostos por EWGSOP2 e todos os participantes responderam aos questionários de triagem. A criação da nova ferramenta foi dividida em duas etapas. Primeiramente, identificou-se, através de regressão logística univariada, variáveis que combinadas ao Sarc-CalF poderiam aumentar sua sensibilidade. Após identificação dessas variáveis, um novo questionário foi desenvolvido a partir de regressão logística múltipla e a pontuação de cada item da ferramenta foi atribuída por odds ratio. Na segunda etapa, realizou-se o desempenho da nova ferramenta através de análise de acurácia, sensibilidade, especificidade, valor preditivo negativo e valor preditivo positivo. Foi adotado um nível de significância de 0,05 e os intervalos de confiança são de 95%. A idade média dos participantes foi de 70,7±7,54 anos e a prevalência geral de sarcopenia foi de 21,5%. Na análise logística univariada, as variáveis sexo, idade, quantidade de medicamentos em uso, IMC, CP, CB e FAM (todas com p<0,001) foram significativamente relacionadas ao diagnóstico de sarcopenia e selecionadas para compor o modelo de análise logística múltipla. O ponto de corte do novo score foi determinado por curva ROC. A área sob a curva da nova ferramenta de triagem de sarcopenia foi de 0,8 (IC 0,75-0,85). Nesta população, a nova ferramenta de triagem de sarcopenia, chamada Sarc-Global, apresentou sensibilidade de 74%, enquanto Sarc-F apresentou sensibilidade de 21% e sarc-CalF 34%. A partir da associação de outras variáveis ao questionário Sarc-CalF, foi possível desenvolver uma nova ferramenta de triagem, com melhor sensibilidade para identificar pacientes idosos em risco de sarcopenia

The population is aging, indicating that we will need to be more prepared to serve this population. The aging process includes physiological changes, such as changes in body composition, which increase the risk of sarcopenia in the elderly population. Defined as loss of muscle mass associated with loss of strength, sarcopenia increases the risk of falls, health complications, hospitalizations and mortality. Its diagnosis must follow the algorithm proposed by the European Working Group on Sarcopenia in Older People (EWGSOP2), which indicates the identification of the risk of sarcopenia through screening questionnaires, such as Sarc-F and Sarc-CalF, validated in many populations, but with low sensitivity for sarcopenic in older adults. Our aim was to develop a new tool for sarcopenia screening in patients. Sociodemographic, clinical and body composition data were collected from 395 citizens of the community. The diagnosis of sarcopenia followed the criteria proposed by the EWGSOP2 and all participants will answer the screening questionnaires. The creation of the new tool was divided into two stages. First, through univariate logistic regression, variables were identified that combined with Sarc-CalF could increase its sensitivity. After identifying these variables, a new questionnaire was developed based on multiple logistic regression and the score for each instrument item was attributed by odds ratio. In the second stage, the performance of the new tool was performed through the analysis of accuracy, sensitivity, specificity, negative predictive value and positive predictive value. A significance level of 0.05 was adopted and the confidence intervals are 95%. The mean age of participants was 70.7±7.54 years old and the overall prevalence of sarcopenia was 21.5%. In the univariate logistic analysis, the variables gender, age, amount of drugs in use, BMI, CC, AC and hand grip (all with p<0.001) were significantly related to the diagnosis of sarcopenia and were selected for the analysis model multiple logistics. The cut-off point of the new score was determined by the ROC curve. The area under the curve of the new sarcopenia screening tool was 0.8 (CI 0.75-0.85). In this population, the new sarcopenia screening tool called Sarc-Global showed sensitivities of 74%, while Sarc-F showed sensitivities of 21% and sarc-CalF 34%. By associating other variables with the Sarc-CalF questionnaire, it was possible to develop a new screening tool, with better sensitivity to identify elderly people at risk of sarcopenia