تقييم سوء التغذية لدى مرضى مرض كرون: نموذج جديد للتنبؤ بالمخاطر مع إمكانية تحسين ديناميكي وتحقق من الفعالية

ملخص

قامت هذه الدراسة ببناء وتأكيد نموذج جديد للتنبؤ بمخاطر سوء التغذية لمرضى مرض كرون باستخدام التحليل التلوي، والانحدار اللوجستي متعدد المتغيرات، والتعلم الآلي. أظهر النموذج أداء تنبؤيا جيدا وفائدة سريرية لتوجيه التدخلات الغذائية الشخصية.

الملخص

هدفت هذه الدراسة إلى بناء والتحقق من نموذج التنبؤ بمخاطر سوء التغذية يجمع بين الانحدار اللوجستي متعدد المتغيرات والتعلم الآلي للمرضى المصابين بمرض كرون، بهدف تحسين دقة تحديد مخاطر سوء التغذية من خلال دمج العلامات الالتهابية وخصائص المرض. تم البحث بشكل منهجي في PubMed، وWeb of Science، ومكتبة كوكران، وإمبيس، والبنية التحتية الوطنية للمعرفة الصينية (CNKI) لتحديد عوامل الخطر المرتبطة بسوء التغذية لدى مرضى CD. تم تضمين دراسات عالية الجودة باستخدام معايير مبادرة القيادة العالمية لسوء التغذية (GLIM) 2019، أو معايير الجمعية الأوروبية للتغذية السريرية والتمثيل الغذائي (ESPEN) 2015، أو معايير أداة الفحص الشامل لسوء التغذية (MUST) في التحليل التلوي، بينما طبقت مجموعة الدراسة معايير ESPEN 2015 حصريا لضمان تحديد النتائج المتسق. تم تطوير نموذج التنبؤ باستخدام بيانات من 800 مريض مصاب بمرض الالتهاب الداخلي من قاعدة بيانات مجموعات أمراض الأمعاء الالتهابية (IBDCD) وتم التحقق منه باستخدام إعادة العينات القديمة ومجموعة مستقلة غير متداخلة تضم 280 مريضا من نفس قاعدة البيانات. تم تقييم أداء النموذج باستخدام المساحة تحت منحنى خاصية تشغيل المستقبل (AUC)، واختبار هوسمر-ليمشو، ودرجة بريير. لم تلاحظ فروق أساسية ذات دلالة إحصائية بين فئتي التدريب والتحقق. حقق النموذج AUC بلغت 0.987 في مجموعة التدريب و0.967 في مجموعة التحقق، مما أظهر تمييزا جيدا ومعايرا. أظهر تحليل منحنى القرار فوائد صافية ذات معنى سريري عبر احتمالات العتبة ذات الصلة. يحدد هذا النموذج بشكل فعال مخاطر سوء التغذية لدى مرضى CD وقد يدعم التدخل الغذائي الشخصي، وتحسين اتخاذ القرار السريري، وتحسين نتائج المرضى وجودة حياتهم. هناك حاجة إلى دراسات متعددة المراكز مستقبلية لمزيد من التحقق من قابلية تعميم النموذج وتقييم دمج العوامل الاجتماعية والاقتصادية لمزيد من التحسين.

المقدمة

مرض كرون (CD) هو مرض التهابي مزمن ومتقدم في الأمعاء (IBD) له أسباب متعددة العوامل، وقد ازداد عبئه العالمي بشكل كبير^{في السنوات الأخيرة}. تشير الدراسات الوبائية إلى أنه رغم استمرار انتشار المرض في الدول الغربية، إلا أن معدل وانتشار المرض في السكان الآسيويين، وخاصة في الصين، قد ازداد بشكل ملحوظ خلال العقود الثلاثة^{الماضية.}

سوء التغذية هو أحد أكثر المضاعفات شيوعا وأهمية سريرية لدى مرضى CD.^2 حوالي ثلث إلى نصف مرضى CD يعانون من سوء تغذية متوسط إلى شديد². يرتبط سوء التغذية بفترة طويلة في المستشفى، وزيادة متطلبات الجراحة، وارتفاع معدلات المضاعفات بعد العملية، وتسارع التليف المعوي، وزيادة الاعتماد على الجلوكوكورتيكويد، وانخفاض الاستجابة العلاجية، وانخفاض جودة الحياة الصحية (HRQoL)^3,4. بالإضافة إلى ذلك، يساهم سوء التغذية في ضعف المناعة، مما يزيد من التهاب الأمعاء ويخلق دائرة مفرغة تفرض أعباء اجتماعية واقتصادية وصحية كبيرة^3،4.

تستخدم حاليا عدة أدوات تقييم تغذية في الممارسة السريرية؛ ومع ذلك، تبقى قابليتها للتطبيق على مرضى الأقراص المدمجة محدودة⁵. يعتمد التقييم العالمي الذاتي الذي ينشئ من قبل المريض (PG-SGA)، رغم أنه يوصى به للفحص الغذائي لدى المرضى المصابين بأمراض مزمنة، بشكل كبير على الحكم السريري الذاتي ويظهر اتساقا محدودا بين الأطباء عند تطبيقه على مجموعات CD⁶. بالإضافة إلى ذلك، يفتقر PG-SGA إلى الخصوصية لسوء امتصاص الأمعاء. أظهر فحص المخاطر الغذائية لعام 2002 (NRS 2002)، الذي يتضمن عتبات مؤشر كتلة الجسم (BMI)، حساسية منخفضة نسبيا في السكان الآسيويين وقد يساهم في نقص التشخيص⁷. وبالمثل، يظهر نموذج التقييم الغذائي المصغر - الشكل المختصر (MNA-SF)، الذي تم تطويره أصلا لكبار السن، معدلات إيجابية كاذبة مرتفعة نسبيا لدى البالغين الأصغر سنا المصابين بالسي دي.

ومن المهم أن معظم أدوات تقييم التغذية المتوفرة حاليا تعتمد على أنظمة تقييم ثابتة ولا تلتقط بشكل كاف التقلبات الديناميكية في الحالة الغذائية المرتبطة بنشاط المرض في الدورة^{الثامنة}. نظرا لأن المرض المضمر المضمر يتميز بفترات متناوبة من الهدوء والانتكاس، فقد تتدهور الحالة الغذائية أو تتحسن مع الوقت بالتوازي مع النشاط الالتهابي⁹. تفتقر طرق التقييم التقليدية إلى القدرة على إجراء تصنيف ديناميكي للمخاطر، وبالتالي قد تفشل في تحديد التدهور المبكر تحت السريري في الحالة الغذائية. علاوة على ذلك، العديد من الأدوات الحالية لا تتضمن مؤشرات حيوية خاصة بالأمراض أو مؤشرات التهابية، مثل البروتين التفاعلي C (CRP)، ألبومين المصل، وكالبروتكتين البرازي، مما يحد من دقتها التنبؤية^{في البيئات} السريرية المعقدة.

أدخلت التطورات الحديثة في الذكاء الاصطناعي وتعلم الآلة (ML) فرصا جديدة لتحسين تقييم المخاطر الغذائية في الأمراض الالتهابية المزمنة¹¹. مقارنة بالأساليب التقليدية القائمة على الانحدار، يمكن لخوارزميات التعلم الآلي تحديد الارتباطات غير الخطية والتفاعلات المعقدة بين المتغيرات، مما يجعلها مناسبة بشكل خاص لمجموعات البيانات السريرية غير المتجانسة ذات المتنبئات متعددة الأبعاد. تشير الأدلة الناشئة إلى أن نماذج التنبؤ بالمخاطر الغذائية القائمة على التعلم الآلي قد تتفوق على الأساليب الإحصائية التقليدية في التنبؤ بتدهور التغذية لدى مرضى التهاب الأمعاء^{الالتهابي 12}. بالإضافة إلى تحسين الأداء التنبؤي، قد تقلل مناهج التعلم الآلي من التعدد التعاوني من خلال تقنيات التنظيم وتحسين اختيار المتنبئين لتحسين قابلية تفسير النموذج وقابلية التعميم^13,14.

وقد عزز توفر قواعد البيانات العامة واسعة النطاق الأبحاث المتعلقة بالتغذية في CD بشكل أكبر. تحتوي قواعد البيانات الدولية، بما في ذلك بنك IBD الحيوي، والمسح الوطني للصحة والتغذية (NHANES)، وبنك UK Biobank، على بيانات سريرية طولية واسعة تشمل مؤشرات التغذية، والمؤشرات الحيوية الالتهابية، والمعلومات الجينومية، وخصائص نمط الحياة 15,16,17. يتيح دمج هذه المجموعات متعددة الأبعاد التحقق من صحة السكان وتحسين التطبيق الخارجي للنماذج التنبؤية. أظهرت التحليلات التلوية أن نماذج التنبؤ المطورة باستخدام مجموعات بيانات متكاملة متعددة المراكز تظهر استقرارا وقابلية للتكرار أكبر من النماذج المشتقة من مجموعات مركز واحد.

افترضت هذه الدراسة أن دمج المتغيرات التنبؤية متعددة الأبعاد، بما في ذلك العلامات الالتهابية، وخصائص المرض، والعوامل الديموغرافية والاجتماعية والاقتصادية، إلى جانب خوارزميات الانحدار اللوجستي والتعلم الآلي متعددة المتغيرات سيحسن من دقة وكفاءة التنبؤ بمخاطر سوء التغذية لدى مرضى التعقيد المزمن (CD). قد يسهل نموذج التنبؤ الناتج التدخل الغذائي الشخصي، وتحسين اتخاذ القرار السريري، ويحسن نتائج المرضى وجودة حياتهم.

البروتوكول

جميع المرضى الذين تم إدخال بياناتهم في قاعدة بيانات مجموعات أمراض الأمعاء الالتهابية (IBDCD) قدموا موافقة مستنيرة مكتوبة لاستخدام البيانات السريرية غير المحددة لأغراض البحث وقت تسجيل قاعدة البيانات. ينطبق نفس إطار الموافقة والموافقة الأخلاقي على جميع البيانات المستخرجة من قاعدة البيانات، بما في ذلك كل من مجموعات التطوير والتحقق. لم تستخدم أي معلومات مرضى يمكن التعرف عليها في هذه الدراسة، وتم إلغاء التعرف على جميع البيانات وتشفيرها للتخزين. وبما أن هذه الدراسة تضمنت تحليلا بأثر رجعي للبيانات غير المحددة من قاعدة بيانات معتمدة، فقد تنازلت لجنة الأخلاقيات عن شرط موافقة إضافية من المرضى لهذا التحليل المحدد. الأدوات البحثية المستخدمة في البروتوكول مدرجة في جدول المواد.

1. فحص العوامل المؤثرة في التحليل التلوي

1. استراتيجية البحث في الأدبيات
   تم تنفيذ استراتيجية بحث منهجية عبر PubMed، Web of Science، مكتبة كوكران، Embase، والبنية التحتية الوطنية للمعرفة في الصين (CNKI). تم تعريف استراتيجية البحث الإنجليزية كما يلي:
   
   ("مرض كرون"[شبكة] أو "CD"[tiab] أو "كرون*"[tiab]) و ("سوء التغذية"[شبكة] أو "الحالة الغذائية"[شبكة] أو "المخاطر الغذائية"[tiab]) و ("عوامل الخطر"[شبكة] أو "التنبؤ*"[tiab])
   
   شملت فترة البحث بداية قاعدة البيانات حتى 31 مارس 2025. بالإضافة إلى ذلك، تم إجراء فحص يدوي لقوائم المراجع من الدراسات المدرجة لتحديد المقالات التي قد تكون مفقودة. مكنت هذه الاستراتيجية من مراجعة شاملة للأدبيات المتعلقة بعوامل المخاطر والتنبؤية المرتبطة بسوء التغذية لدى مرضى مرض كرون، مع قواعد بيانات محددة بوضوح، ومصطلحات بحث، وإطار زمن، وإجراءات استرجاع يدوية إضافية لضمان اكتمال مجموعة الأدبيات.
2. معايير الإدراج والاستبعاد
   تتطلب معايير الإدراج أن تتكون مجموعات الدراسة من مرضى بالغين (بعمر ≥18 سنة) تم تشخيصهم بمرض كرون وفقا لتوافق عام 2018 حول تشخيص وعلاج مرض الأمعاء الالتهابي. نظرا للأهمية السريرية لسوء التغذية في CD، تم التركيز على الدراسات التي عرفت سوء التغذية باستخدام معايير الجمعية الأوروبية للتغذية السريرية والتمثيل الغذائي (ESPEN) لعام 2015، أو معايير مبادرة القيادة العالمية لسوء التغذية (GLIM) 2019، أو درجة أداة الفحص الشامل لسوء التغذية (MUST) ≥2. تم الحفاظ على تمييز واضح بين معايير التشخيص المعرفة في الأدبيات والتطبيق الحصري لمعايير ESPEN 2015 لتعريف النتائج ضمن مجموعة الدراسة.
   
   شملت تصاميم الدراسات المؤهلة دراسات جماعية، ودراسات حالة-شاهدة، ومقطعية، ودراسات متعددة الطرق لضمان تقييم شامل لعوامل خطر سوء التغذية من عدة وجهات نظر. شملت معايير الاستبعاد دراسات على الحيوانات، ومقالات مراجعة، وملخصات المؤتمرات بسبب نقص الدعم البياني أو نقص المراجعة العلمية. كما تم استبعاد الدراسات التي تفتقر إلى معلومات إحصائية أساسية، بما في ذلك نسب الأرجحية (ORs) وفترات الثقة بنسبة 95٪ (CIs).

2. فحص الأدبيات واستخراج البيانات

تم إجراء فحص الأدبيات واستخراج البيانات بشكل مستقل من قبل باحثين لضمان الاكتمال والدقة. تضمنت المرحلة الأولى فحص العناوين والملخصات لاستبعاد الدراسات التي فشلت بوضوح في تلبية معايير الإدراج، مما ضيق مجموعة البيانات إلى دراسات عالية الجودة ذات صلة محتملة.

لاحقا، تم إجراء فحص نصي كامل للدراسات التي اعتبرت مؤهلة محتملة. تضمنت هذه المرحلة تقييما تفصيليا لتصميم الدراسة، والمنهجية، والنتائج، والالتزام بمعايير الإدراج المحددة مسبقا لضمان تضمين الدراسات التي تستوفي جميع المتطلبات فقط في التحليل النهائي.

تم استخراج البيانات باستخدام نماذج موحدة لتسجيل المعلومات الرئيسية بشكل منهجي، بما في ذلك أسماء المؤلفين، وسنة النشر، والدولة، وحجم العينة، وتوزيع التصنيف في مونتريال، ومتوسط مدة المرض، وتعريفات سوء التغذية، وأدوات التقييم، وسجلات التقييم المستخرجة ذات عقارات الثقة 95٪ للعوامل المؤثرة المرتبطة بخطر سوء التغذية.

تم حل أي فروق أو عدم يقين نشأت أثناء الفحص واستخراج البيانات من خلال مناقشات داخلية. وعندما لم يتم التوصل إلى توافق، تم استشارة خبير طرف ثالث للتحكيم، مما يقلل من التحيز الذاتي ويضمن اتخاذ قرارات موضوعية. عززت هذه العملية الصارمة الشفافية المنهجية ووفرت أساسا قويا لتحديد العوامل الرئيسية المرتبطة بخطر سوء التغذية في CD.

3. تقييم الجودة

تم تطبيق معايير تقييم جودة صارمة لضمان الصلاحية العلمية وموثوقية الدراسات المدرجة. تم تقييم الدراسات الجماعية والدراسات الظاهرية والشاهد باستخدام مقياس نيوكاسل-أوتاوا (NOS)، الذي يقيم جودة الدراسة عبر ثلاثة مجالات: الانتقاء، وقابلية المقارنة، والتعرض. فقط الدراسات التي حصلت على درجات NOS ≥7 تم تصنيفها على أنها عالية الجودة وشملت في التحليل.

تم تقييم الدراسات المقطعية باستخدام أداة تقييم وكالة أبحاث وجودة الرعاية الصحية (AHRQ)، والتي تفحص اختيار المشاركين، وكفاية حجم العينة، وصحة طرق جمع البيانات، وملاءمة التحليلات الإحصائية. اعتبرت الدراسات التي حصلت على درجات AHRQ ≥8 مؤهلة للإدراج.

أدى تطبيق هذه المعايير الصارمة لتقييم الجودة إلى تقليل التحيز المحتمل المرتبط بتباين جودة الدراسة وضمان دعم النموذج التنبؤي بقاعدة أدلة موثوقة.

4. بناء نموذج التنبؤ

1. مصدر البيانات
   قاعدة بيانات مجموعات أمراض الأمعاء الالتهابية (IBDCD) هي قاعدة بيانات متعددة المراكز للمجموعات المستقبلية تحتوي على بيانات سريرية من مرضى كرون تم جمعها بين يناير 2018 ومارس 2025، بما في ذلك المعلومات الديموغرافية، والخصائص السريرية، والمؤشرات المخبرية، وأنظمة العلاج، وتقييمات الحالة الغذائية. شملت مجموعة بيانات تطوير النموذج 800 مريض مصاب بمرض كرون مستمتقين من قاعدة بيانات IBDCD، والتي تتكون من 520 مريضا في دفعة التدريب و280 مريضا في مجموعة التحقق.
   
   تتطلب معايير الإدراج تشخيصا مؤكدا لمرض كرون لمدة لا تقل عن 6 أشهر وتوفر بيانات سريرية كاملة، بما في ذلك العوامل المؤثرة المحددة وبيانات التقييم الغذائي المستمدة من التحليل التلوي. تم استبعاد المرضى الذين يعانون من حالات مصاحبة قد تؤثر على الحالة الغذائية، بما في ذلك الأورام الخبيثة أو أمراض الكلى المزمنة، لضمان دقة البيانات وصحة النماذج.
2. تعريف المتغيرات وتعيينه
   تم تشخيص سوء التغذية فقط وفقا لمعايير ESPEN 2015، والتي تشمل ثلاثة مكونات تشخيصية أساسية: فقدان الوزن غير المقصود (≥5٪ خلال 3 أشهر أو ≥10٪ خلال 6 أشهر)، انخفاض تناول الطعام أو امتصاصه (انخفاض ≥25٪ لمدة ≥14 يوما)، وانخفاض كتلة العضلات تم تقييمه من خلال الفحص البدني والقياسات الأنثروبومترية، بما في ذلك محيط عضلات منتصف الذراع. كان مؤشر كتلة الجسم المنخفض (مؤشر كتلة الجسم < 18.5 كجم/متر^مربع) يعتبر مؤشرا تشخيصيا داعما وليس نهائيا. تم تأكيد سوء التغذية فقط عندما كان هناك معيار أساسي واحد على الأقل، بينما كان مؤشر كتلة الجسم المنخفض مؤشرا إضافيا. المرضى الذين قدموا لديهم مؤشر كتلة جسم منخفض دون وجود دليل على المعايير الأساسية لم يصنفوا على أنهم يعانون من سوء التغذية. تجنب هذا التعريف الدورانية بين مؤشر كتلة الجسم المنخفض، وهو متغير تنبؤي، وسوء التغذية، وهو نتيجة.
   
   بلغت نسبة انتشار سوء التغذية 42.5٪ في مجموعة التدريب (n = 520) و40.4٪ في مجموعة التحقق (n = 280). استنادا إلى نتائج التحليل التلوي، تم اختيار خمسة عوامل مؤثرة رئيسية كمتغيرات تنبؤية، بما في ذلك نشاط المرض المعرف كبروتين تفاعلي C (CRP >10 ملغ/لتر؛ نعم = 1، لا = 0)، وتورط الأمعاء الدقيقة كما هو معرف بتصنيف مونتريال (LL1/LL3 مقابل LL2 في القولون؛ نعم = 1، لا = 0)، الاستخدام البيولوجي (نعم = 1، لا = 0)، تاريخ استئصال الأمعاء (نعم = 1، لا = 0)، ومؤشر كتلة الجسم المنخفض (<18.5 كجم/م²؛ نعم = 1، لا = 0). تم جمع العمر والجنس كخصائص ديموغرافية أساسية لكنها لم تدرج كمتغيرات تنبؤية في النموذج النهائي لأنها لم تكن ذات دلالة إحصائية أثناء التحليل الأولي.
   
   تم تضمين ما مجموعه 17 دراسة عالية الجودة في التحليل التلوي. كانت معدلات الاستئصال المجمعة والثقة المقابلة بنسبة 95٪ للعوامل التنبؤية الخمسة كما يلي: ارتفاع CRP (نسبة الثقة = 4.72، فترة الثقة 95٪: 3.21–6.95)، تورط الأمعاء الصغيرة (OR = 2.89، فترة الثقة 95٪: 1.93–4.33)، الاستخدام البيولوجي (OR = 0.39، فترة الثقة 95٪: 0.15–1.01)، تاريخ استئصال الأمعاء (OR = 6.17، فترة الثقة 95٪: 2.35–16.18)، ومؤشر كتلة الجسم المنخفض (OR = 3.56، فترة الثقة 95٪: 2.41–5.27).
3. طريقة بناء النموذج
   تم تحويل مؤشرات التوزيع المجمعة و95٪ CI المقابلة المستمدة من التحليل التلوي إلى قيم لوغاريتم-OR واستخدمت لاشتقاق معاملات الانحدار (β) لنموذج الانحدار اللوجستي متعدد المتغيرات. تم التحقق من الاتساق بين نتائج التحليل التلوي ومعاملات النموذج باستخدام تحليل بيرسون للارتباط (r = 0.98، P < 0.001). استنادا إلى عوامل التأثير المحددة، تم بناء نموذج انحدار لوجستي متعدد المتغيرات وفقا للمعادلة التالية:
   
   "logit"(P) = α + β₁ ×₁ + β₂ ×₂ + β_{3 × 3} + β_{4 × 4} + β_{5 × 5}
   
   حيث تمثل P احتمال حدوث سوء التغذية وقيم β تمثل اللوغاريتم الطبيعي لقيم OR المجمعة المستمدة من التحليل التلوي.
   
   باستخدام برنامج R (الإصدار 4.2.1) وحزمة "rms"، تم ترجمة النموذج إلى رسم نوموغرامي سريري قابل للتطبيق. تم تعديل درجات المخاطر الأصلية (النطاق النظري: 0–325.1) خطيا إلى نطاق 0–100 لتحسين قابلية القراءة السريرية. استنادا إلى إجمالي درجات الرسم الاسموي، تم تصنيف المرضى إلى فئات منخفضة المخاطر (≤20 نقطة)، متوسطة المخاطر (21–40 نقطة)، وعالية المخاطر (>40 نقطة) باستخدام معايرة قائمة على النسبة المئوية بالنسبة لتوزيع درجات المجموعة.
   
   تم استخدام خوارزميات تعلم الآلة، بما في ذلك الغابة العشوائية (RF) وشجرة قرار تعزيز التدرج (GBDT)، لتحسين الميزات. جمعت استراتيجية التكديس بين RF وGBDT كمتعلمين أساسيين مع الانحدار اللوجستي كمصنف فوقي. تم تحسين المعاملات الفائقة باستخدام التحقق المتقاطع الخماسي (5 أرضية)، حيث تم ضبط التردد الراديوي على n_estimators = 200 و max_depth = 10، وتكوين GBDT على n_estimators = 150 و learning_rate = 0.1. تم تطبيق تقنية أخذ العينات الزائدة للأقليات الاصطناعية (SMOTE) لمعالجة اختلال التوازن الطبقي البسيط داخل مجموعة بيانات التدريب.

5. التحقق من صحة النموذج

1. مجموعة بيانات التحقق
   تم استخدام استراتيجية التحقق المزدوج. تم إجراء التحقق الداخلي باستخدام إعادة العينات بنظام التمهيد مع 1000 تكرار. تم إجراء التحقق من أجل الانتظار باستخدام مجموعة مستقلة غير متداخلة تضم 280 مريضا تم استخراجهم من قاعدة بيانات IBDCD، باستثناء المرضى المشمولين في مجموعة التدريب. تم تشخيص جميع المرضى في مجموعة التحقق بمرض كرون وفقا لإجماع أمراض الأمعاء الالتهابية لعام 2018، مع بيانات تم جمعها مستقبليا من يناير 2018 حتى مارس 2025.
   
   اتبع فريق التحقق نفس إجراءات التأكيد التي اتبعت في مجموعة التدريب. تم تقييم سوء التغذية باستخدام معايير ESPEN 2015، وتم قياس جميع المتغيرات التنبؤية، بما في ذلك CRP، موقع الآفات، الاستخدام البيولوجي، تاريخ استئصال الأمعاء، ومؤشر كتلة الجسم، خلال 72 ساعة من دخول المستشفى. لم تلاحظ فروق ذات دلالة إحصائية بين مجموعتي التدريب والتحقق من حيث الخصائص الأساسية، بما في ذلك العمر والجنس ومدة المرض (P > 0.05)، مما يدعم موثوقية وقابلية التطبيق السريري لنتائج التحقق.
   
   تم حساب مقاييس أداء إضافية لتقييم أداء النموذج بشكل أعمق. في مجموعة التدريب، كانت الحساسية 92.3٪، والنوعية 94.1٪، والقيمة التنبؤية الإيجابية (PPV) 90.5٪، والقيمة التنبؤية السلبية (NPV) 95.2٪. في مجموعة التحقق، كانت الحساسية 90.2٪، والنوعية 92.8٪، وPPV 88.7٪، وNPV 93.9٪. كانت درجة بريير 0.087 في مجموعة التدريب و0.102 في مجموعة التحقق، مما يشير إلى خطأ توقع مقبول.
2. مقاييس التحقق من الصحة
   تم تقييم تمييز النموذج باستخدام المساحة تحت منحنى خاصية تشغيل المستقبل (ROC) (AUC). تم تقييم المعايرة باستخدام اختبار هوسمر-ليمشو، حيث أشارت P > 0.05 إلى عدم وجود فرق ذي دلالة إحصائية بين الاحتمالات المتوقعة والنتائج المرصودة، ودرجة برير، حيث أشارت القيم <0.20 إلى خطأ توقع مقبول. كما أجري تحليل منحنى القرار (DCA) لتقييم صافي الفائدة السريرية عبر مجموعة من الاحتمالات العتبة.
   
   التزم هذا الإطار بالتقرير الشفاف لنموذج التنبؤ متعدد المتغيرات لإرشادات بيان التشخيص أو التشخيص الفردي (TRIPOD).

6. التحليل الإحصائي

تم إجراء التحليل التلوي باستخدام نسخة RevMan 5.4، وتم حساب عمليات التوزيع المجمعة ذات الثقة المماثلة 95٪. تم تقييم التباين باستخدام إحصائية I² ؛ تشير القيم >50٪ إلى وجود تباين كبير. تم تطبيق نماذج التأثيرات العشوائية عندما كان هناك تباين ملحوظ؛ وإلا، كانت تستخدم نماذج ذات مؤثرات ثابتة. تم إجراء تحليل الحساسية عن طريق استبعاد الدراسات الفردية بشكل متسلسل لتقييم استقرار النتائج. تم تقييم تحيز النشر باستخدام مخططات القمع واختبار إيجر.

أجريت تحليلات إحصائية أساسية باستخدام الإصدار 26.0 من SPSS. تم استخدام حزم "pROC" و"rms" و"glmnet" في برنامج R (الإصدار 4.2.1) لبناء النماذج والتحقق من صحتها.

النتائج

الخصائص الأساسية للسكان المشاركين في الدراسة
شمل هذا التحليل التلوي 17 دراسة عالية الجودة تقيم سوء التغذية لدى مرضى مرض كرون، كما هو ملخص في الجدول التكميلي 1. نشرت الدراسات بين عامي 2009 و2025، بحجم عينة وسيط بلغ 502 مريض (النطاق: 175–773). شملت تصاميم الدراسات الأقوم المستقبلي، والمجموعة الرجعية، والدراسات التجربية، والدراسات المقطعية، والدراسات المختلطة، مع احتساب الدراسات المختلطة 17.6٪ (3/17) من الدراسات المشمولة.

اختل...

المناقشة

مرض كرون (CD) هو مرض التهابي مزمن ومتكرر في الأمعاء يمكن أن يؤثر على أي جزء من الجهاز الهضمي 1,35,36,37. لا يزال سبب مرض الميلان المدمد غير واضح ويعتقد أنه ينتمي إلى عدة عوامل، منها القابلية الوراثية، والتعرض البيئي، واضطراب المناعة. تشمل المظاهر السريرية الشائعة ألم البطن، والإسهال، وفقدان الوزن، وتكون الناسور، ومن بينها سوء التغذية هو من أكثر المضاعفات شيوعا ...

المواد

قائمة المواد المستخدمة في هذه المقالة

الاسم	الشركة	رقم فهرسي	التعليقات
برنامج RevMan	تعاونية Cochrane‌	5.4	برنامج التحليل التلوي المهني الذي طورته تعاونية Cochrane يستخدم بشكل رئيسي لوضع المراجعات المنهجية والتحليلات التلوية، وإدخال البيانات، وتصور النتائج. ‌
برنامج R	مشروع R للحوسبة الإحصائية	4.2.1	R هو فرع من لغة S التي كانت مستخدمة على نطاق واسع في مجال الإحصاءات وقد ولدت حوالي عام 1980. يمكن اعتبارها نسخة من لغة S. لغة S، التي تم تطويرها من قبل AT&T Bell LABS، هي لغة تفسيرية تُستخدم لاستكشاف البيانات، والتحليل الإحصائي، ورسم الرسوم البيانية