Artículo de método

Evaluación del riesgo nutricional y su impacto pronóstico en pacientes gravemente enfermos con enfermedades neurológicas

DOI:

10.3791/69710

⸱

30 de enero de 2026

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Neurology, Xuanwu Hospital, Capital Medical University

En este artículo

Resumen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Aquí presentamos un protocolo estandarizado para la evaluación del riesgo nutricional, la evaluación de apoyo nutricional y la predicción pronóstica en pacientes críticos con enfermedades del sistema nervioso.

Resumen

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

La investigación tiene como objetivo aplicar y evaluar un protocolo estandarizado para la evaluación del riesgo nutricional y la gestión del apoyo nutricional, así como evaluar su valor predictivo en personas con trastornos neurológicos graves que están en riesgo de desnutrición. Se realizó un análisis retrospectivo en 930 pacientes aptos hospitalizados en la Unidad de Cuidados Intensivos de Neurología (UCIN) del Hospital Xuanwu, Universidad Médica Capital, entre enero de 2012 y diciembre de 2019. Al alta, los pacientes fueron categorizados según resultados modificados de la Escala de Rankin (mRS) (excelente pronóstico: mRS 0-2, n = 600; mal pronóstico: mRS 3-6, n = 330) y estado de supervivencia (superviviente: n = 869; fallecido: n = 61). El protocolo incluía características basales y evaluaciones bioquímicas, puntuaciones de evaluación de riesgo nutricional de admisión 2002 (NRS 2002), identificación de la modalidad de soporte nutricional, estimación de la ingesta energética típica durante los primeros 7 días y nivel de evaluación de la enfermedad utilizando instrumentos estandarizados como la Escala de Coma de Glasgow (GCS), Fisiología Aguda y Evaluación de Salud Crónica II (APACHE II). y la Escala de Ictus de los Institutos Nacionales de Salud (NIHSS).

Se utilizaron estudios univariantes, estimación de regresión logística multivariante y evaluación de la curva de características operativas del receptor (ROC) para evaluar la significancia predictiva. El protocolo estandarizado permitió la identificación sistemática del riesgo nutricional, la estratificación de la severidad clínica y la orientación temprana para la planificación de intervenciones nutricionales. Indicadores clave de riesgo, incluyendo puntuaciones elevadas de NRS 2002, APACHE II y NIHSS, edad avanzada y una ingesta temprana insuficiente de energía, se asociaron con resultados desfavorables. En cambio, un GCS más alto y niveles adecuados de vitamina B12 mostraron tendencias protectoras. El análisis ROC confirmó que NRS 2002 proporcionó la utilidad predictiva más efectiva tanto para el resultado funcional como para el estado de supervivencia. Los hallazgos demuestran que la evaluación estructurada del riesgo nutricional y la implementación estandarizada del apoyo ofrecen un valor práctico para el juicio pronóstico temprano y la toma de decisiones nutricionales en personas gravemente enfermas que sufren enfermedades neurológicas.

Introducción

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Los pacientes neurocríticos son víctimas de una enfermedad neurológica primaria o secundaria grave que a menudo va acompañada de disfunción de órganos sistémicos que requieren observación hemodinámica continua, ventilación mecánica y una atención terapéutica multifacética en la Unidad de Cuidados Intensivos (UCI)1,2. Los pacientes, con conciencia deteriorada, disfagia, ventilación mecánica y una ingesta espontánea pobre, a menudo no pueden realizar una ingesta nutricional adecuada, lo que resulta en una alta tasa de deficiencia nutricional. Junto con las reacciones de estrés hipermetabólicas e hipercatabólicas y el deterioro fisiológico con la edad, estos factores aumentan significativamente el riesgo de desnutrición 3,4. Se ha observado que la desnutrición es un factor que induce una hospitalización prolongada considerable, lentitud en la recuperación funcional neurológica, vulnerabilidad a complicaciones y mortalidad en UCIneurológicas 5. Evidencias epidemiológicas recientes muestran que los niveles de desnutrición pueden llegar hasta el 79% entre pacientes neurocríticos, por lo que es necesario identificar los riesgos nutricionales de forma temprana y precisa.

Aunque se ha estudiado la evaluación nutricional en poblaciones generales de UCI, no se ha explorado adecuadamente la investigación centrada específicamente en el riesgo nutricional y su valor pronóstico en UCIneurológicas. La mayor parte de la literatura se dedica a tipos individuales de enfermedades, como el ictus isquémico, y a menudo la evaluación nutricional se realiza en el momento del ingreso y no de forma dinámica sobre el riesgo nutricional o la planificación estandarizada del apoyonutricional 7. Las herramientas tradicionales de evaluación, como la Evaluación Global Subjetiva (SGA) y la Herramienta Universal de Cribado de Desnutrición (MUST), presentan sesgos y carecen de precisión en condiciones neurocríticas en constanteevolución 8. El Cribado de Riesgo Nutricional 2002 (NRS-2002), por otro lado, integra el nivel de disminución de los hábitos alimentarios con la gravedad de la enfermedad, convirtiéndolo en una herramienta adicional adecuada en el contexto de condiciones neurológicas gravemente enfermas debido a su sistema organizado de puntuación y su función de apoyo en las decisiones médicas. La integración del NRS-2002 con escalas de gravedad neurológica, incluyendo la Escala de Coma de Glasgow (GCS), la Escala de Ictus del National Institutes of Health (NIHSS) y la Evaluación de Fisiología Aguda y Salud Crónica II (APACHE II), permite una evaluación integral de la salud neurológica, la salud general y lapredicción 9.

Investigaciones previas han investigado enfoques de alimentación multifuncional para mejorar los resultados en individuos con enfermedades neurológicasgraves, con un aumento de tolerancia y biomarcadores como resultado de intervenciones coordinadas. Sin embargo, el mayor tamaño de la muestra, la heterogeneidad de las condiciones y la falta de seguimientos a largo plazo han limitado la capacidad de generalizar los resultados clínicos. Los estudios que compararon la eficacia del cribado nutricional estructurado en la UCI indicaron que el uso de instrumentos validados, como MUST, produce mejores pronósticos de mortalidad y mejor rendimientoclínico 11, aunque con características del paciente, diseños históricos e inconsistencias en las estrategias de intervención. La práctica de la terapia nutricional médica en neuro-UCI demuestra una variación significativa en la adhesión a protocolos, estrategias de evaluación y métodos demonitorización. Aunque el uso de procedimientos estándar estructurados mejora la consistencia, la poca estandarización, el uso insuficiente de calorimetría y una implementación no homogénea disminuyen la comparabilidad y fiabilidad de los resultados.

Se ha demostrado que el Índice Nutricional Pronóstico es una medida altamente predictiva de los resultados del ictus en pacientes hospitalizados, mejorando así la estimación de mortalidad y la toma de decisionesclínicas 13. Sin embargo, las variaciones en subtipos, las limitaciones retrospectivas en el diseño y la insuficiente verificación externa limitan su aplicación en una amplia variedad de poblaciones neurológicas. Existen relaciones significativas entre mejores biomarcadores relacionados con proteínas y la recuperación funcional con la nutrición enteral temprana (EN) en el ictus isquémicoagudo 14. Sin embargo, la dependencia de datos retrospectivos, observaciones a corto plazo y insumos nutricionales incompletos dificultan la conclusión causal y la posterior extrapolación clínica.

Aunque la hospitalización a largo plazo, el mal resultado neurológico y la alta tasa de mortalidad en pacientes de unidades de cuidados neurocríticos están relacionados con la desnutrición, también hay una falta de datos sobre el valor predictivo de las evaluaciones organizadas de riesgo dietético en UCI neurológicas. La literatura existente se centra principalmente en categorías individuales de enfermedades y realiza cribados nutricionales en el momento del ingreso, en lugar de monitorizarlos dinámicamente. Además, las medidas de evaluación subjetiva, incluyendo SGA y MUST, carecen de sensibilidad en un entorno neurocrítico que cambia rápidamente10. Existe poca evidencia que respalde el uso de NRS-2002 en combinación con escalas de severidad neurológica, incluyendo GCS, NIHSS y APACHE II, para predecir los resultados11. Además, la generalizabilidad está limitada por las variaciones en las prácticas de terapia nutricional, la heterogeneidad de muestras pequeñas y el seguimiento longitudinalcorto 13. Por eso la evaluación pronóstica del riesgo nutricional en grupos neurocríticos debe realizarse minuciosamente. Por ello, el propósito de esta investigación fue probar el valor predictivo de un régimen combinado de evaluación de riesgo nutricional que incluyera NRS-2002, escalas de severidad neurológica (GCS, NIHSS y APACHE II) y el monitoreo temprano de la ingesta energética para identificar pacientes neurocríticos de alto riesgo y guiar la intervención nutricional oportuna.

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Protocolo

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Este protocolo se llevó a cabo de acuerdo con la Declaración deHelsinki 15 y fue aprobado por el Comité de Ética del Hospital Xuanwu en la Universidad Médica de la Capital. Todos los pacientes, así como sus tutores legales, proporcionaron permiso informado.

1. Objetos y métodos

  1. Define los criterios de inclusión y exclusión.
    1. Establezcan los criterios de inclusión de la siguiente manera: edad ≥ 14 años, diagnóstico establecido de trastornos neurológicos graves, puntuación GCS ≤ 12 o puntuación NIHSS ≥ 11.
    2. Establecer criterios de exclusión: duración del tratamiento de la UCN < 7 días, pacientes con malignidades avanzadas, pacientes con enfermedades no agudas y aquellos con antecedentes de gastrectomía o resección intestinal.
      NOTA: Aunque la Nutrición Parenteral (PN) estaba disponible, se excluyeron pacientes con antecedentes de gastrectomía o resección intestinal porque su fisiología gastrointestinal alterada podía conducir a un cribado nutricional inexacto (por ejemplo, NRS 2002) y potencialmente sesgar los resultados del estudio.
  2. Haz cribados y agrupa a los pacientes.
    NOTA: La colección inicial consistió en 1.227 pacientes con enfermedades neurológicas graves que fueron hospitalizados entre enero de 2012 y diciembre de 2019. De ellos, se excluyeron 297 casos, incluyendo 254 con duración de tratamiento con UCN inferior a 7 días, 23 con malignidades avanzadas, 18 con enfermedades no agudas y 2 con antecedentes de resección intestinal. Finalmente, se incluyeron 930 pacientes en la evaluación.
    1. Dividir a los pacientes en dos grupos según sus puntuaciones modificadas de la Escala de Rankin (mRS): buen pronóstico (mRS 0-2; n = 600) y mal pronóstico (mRS 3-6; n = 330). Considera que una puntuación de RM de alta de 3-6 es una mala perspectiva y una puntuación de 0-2 es excelente.

2. Recogida de datos clínicos

  1. Recopila datos demográficos y clínicos básicos.
    1. Registrar la edad del paciente, el género, la categoría de enfermedad, las comorbilidades (enfermedad coronaria, hipertensión, diabetes), la información sobre consumo de alcohol o tabaco y la duración de la hospitalización en la UCN.
    2. Documenta el modo de soporte nutricional: PN, EN, o combinado EN + PN.
    3. Calcula la ingesta media de energía en los primeros 7 días: defínyela como la ingesta total de energía durante 7 días dividida por el peso corporal real del paciente (kg), con la unidad expresada como kcal/kg.
      NOTA: Utilizamos lasexta edición ( 2018) de la Tabla de Composición Alimentaria de China para obtener los valores energéticos (kcal/100 g) de cada alimento, sumamos la ingesta total de energía durante 7 días y la dividimos por el peso corporal real del paciente para obtener la ingesta energética media en los primeros 7 días.
  2. Realizar una evaluación del riesgo nutricional y de la función gastrointestinal.
    1. Realizar16 años NRS 2002 dentro de las 24 horas posteriores al ingreso: puntuar la gravedad de la enfermedad (0-3), deterioro nutricional (0-3) y añadir 1 punto para la edad ≥70 años (puntuación total 0-7; ≥3 indica riesgo nutricional).
      NOTA: La puntuación NRS 2002 fue elegida porque es una medida de cribado imparcial recomendada por ESPEN para pacientes hospitalarios, permite la detección rápida de pacientes en riesgo de desnutrición y ya ha sido ampliamente validada en entornos de UCI. En comparación con otras herramientas (por ejemplo, CONUT, mNUTRIC), NRS 2002 incorpora la gravedad de la enfermedad y el reciente deterioro nutricional, lo que lo hace más adecuado para pacientes neurocríticos en la fase temprana de ingreso.
    2. Evalúa la función de la deglución utilizando el Water Swallow Test (WST) y la función gastrointestinal utilizando la calificación de Lesión Gastrointestinal Aguda (AGI) en el momento del ingreso. Realiza el WST en un plazo de 24 horas desde la admisión utilizando el sistema estandarizado de puntuación de cinco grados. Instruir al paciente a beber 30 mL de agua y observar si tos, se atraganta o se trata de disfagia; puntuaciones más altas indican una seguridad al tragar deteriorada. Evalúa la función gastrointestinal utilizando la clasificación AGI (grados I-IV), basándose en la tolerancia a la nutrición enteral, distensión abdominal, vómitos y motilidad intestinal.
    3. Monitorizar el volumen residual gástrico durante la hospitalización mediante aspiración por sonda gástrica y ecografía junto a la cama para determinar el modo de soporte nutricional adecuado. Evalúa el volumen residual gástrico mediante una aspiración rutinaria de la sonda gástrica, donde el contenido gástrico se extrae mediante una sonda nasogástrica. En casos donde los resultados de la aspiración sean inciertos, realizar una ecografía junto a la cama como método adjunto no invasivo para estimar el volumen gástrico y la tolerancia a la alimentación enteral. Monitorizar el volumen residual gástrico cada 4-6 horas mediante aspiración por sonda nasogástrica; valores > 250 mL indican intolerancia alimentaria y requieren ajuste de la estrategia de EN.
  3. Evalúa la gravedad de la enfermedad utilizando escalas estandarizadas.
    1. Administrar elNIHSS 17: evalúa 11 ítems (conciencia, mirada, función motora, etc.) con una puntuación global de 0 a 42 (puntuaciones más altas implican disfunción neurológica más grave).
    2. Administrar elGCS 18: evalúa la respuesta que abre los ojos, la respuesta verbal y la respuesta motora (lado no hemipléjico) con un valor global de 3 a 15 (menos valores implican una alteración más grave de la conciencia).
    3. Administrar APACHEII 19: puntuación 12 factores fisiológicos (los resultados más bajos en un plazo de 24 horas desde el ingreso en la UCN), edad e historial médico crónico para una puntuación global de 0-71 (puntuaciones mayores implican enfermedad más grave).
  4. Recoge y prueba indicadores de laboratorio.
    1. Obtén 5 mL de sangre venosa en ayunas al día siguiente de hospitalización.
      PRECAUCIÓN: Utiliza tubos de recogida de sangre desechables al vacío para minimizar la hemólisis. Lleva guantes durante la manipulación de muestras para evitar la contaminación biológica.
    2. Centrifuga la muestra de sangre a 3.000 × g durante 10 minutos a 4 °C para separar el suero. Comprueba que la capa sérica esté clara y bien separada de la fase celular; Si se observa hemólisis o turbidez, se repite el muestreo.
    3. Detectar indicadores séricos: marcadores proteicos (hemoglobina [HB], albúmina [ALB], triiodotironina libre [FT3]), prealbúmina [PA]), marcadores de infección (proteína C-reactiva [PCR], marcadores de función hepática/riñón (bilirrubina total [TBIL], marcadores de coagulación (razón internacional normalizada [INR], marcadores de función tiroidea (hormona estimulante de la tiroides [TSH], creatinina [Cr]), procalcitonina [PCT]), D-dímero [D-D] y vitamina B12).
    4. Desechar todos los tubos de muestra de sangre utilizados, guantes y materiales relacionados siguiendo los protocolos institucionales de gestión de residuos biológicos para prevenir la contaminación y garantizar la seguridad en el laboratorio.

3. Control de calidad de datos y análisis estadístico

  1. Control de calidad de datos
    1. Que dos neurólogos formados extraigan datos de forma independiente de los historiales médicos electrónicos.
    2. Verificar los datos extraídos de forma cruzada; Resuelve las inconsistencias mediante la revisión.
      NOTA: La revisión fue realizada por un profesor senior de neurología.
    3. Gestionar los datos perdidos: imputar valores faltantes con la media para indicadores con tasa de ausencia del <5%; Excluye los indicadores con tasa de ausencia del ≥5%.
  2. Realizar análisis estadísticos.
    1. Abre el software SPSS 26.0, crea un nuevo conjunto de datos e introduce datos siguiendo la estructura: 'ID del paciente - datos de referencia - indicadores de evaluación - indicadores de resultado'.
    2. Realiza estadísticas descriptivas:
      1. Evalúa los números continuos normales de distribución (como FT3) como media ± desviación estándar (x±s) utilizando una prueba t independiente de muestras.
      2. Expresando números continuos distribuidos de manera irregular (por ejemplo, puntuación APACHE II) como la mediana (percentil 25, percentil 75) [M (P25, P75)]. y usar la prueba H de Kruskal-Wallis.
      3. Expresa variables categóricas (por ejemplo, género) como conteo (porcentaje) [n (%)] y análisa con la prueba χ² .
    3. Realizar análisis de regresión logística:
      1. Variables dependientes del conjunto: pronóstico pobre (1 = malo, 2 = bueno) o muerte (1 = muerte, 2 = supervivencia).
      2. En un análisis univariante, consideremos factores con un valor P < 0,05 como factores independientes (variables continuas introducidas directamente; variables categóricas codificadas como variables ficticias, por ejemplo, modo de soporte nutricional: PN = 1, EN + PN = 2, EN = 3 con EN como referencia).
      3. Navegar para analizar | Regresión | Logística binaria, añadir variables a la ecuación, seleccionar método Enter y exportar β, error estándar (SE), Wald χ2, valor P e intervalo de confianza del 95% (IC 95%).
      4. Para tener en cuenta los factores de confusión, se incorporaron todas las covariables con P < 0,05 en el análisis univariante en los modelos de regresión logística multivariante.
    4. Realizar análisis de curvas ROC:
      1. Navegar para analizar | Curva ROC, establece el indicador para probar (por ejemplo, puntuación NRS 2002) y el resultado como variable de estado (valor de estado = 1).
      2. Comprueba Mostrar la curva ROC, calcular el área bajo la curva, y el SE y el intervalo de confianza, y luego ejecutar el análisis para obtener el AUC, el valor de corte óptimo, la sensibilidad y la especificidad.
        NOTA: Dicotomizar la ingesta media de energía en los primeros 7 días usando el valor de corte óptimo del análisis ROC para la regresión logística; todos los análisis son bicolados, y P < 0,05 indica importancia estadística.

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Resultados

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Comparación de datos generales entre los dos grupos de datos
La Tabla 1 muestra que los pacientes con enfermedades neurológicas graves presentan un resultado adverso debido a variables como la edad, la puntuación APACHE II, la puntuación GCS, la puntuación NIHSS, las técnicas dietéticas, los niveles de vitamina B12 y los niveles de albúmina (P < 0,05).

Análisis de regresión logística
El mal pronóstico se utilizó como variable dependi...

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Discusión

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Investigaciones previas han estudiado la relación entre los hábitos alimentarios y el pronóstico en poblaciones generales de UCI; Muy pocos estudios se han centrado específicamente en pacientes neurológicos críticos. El presente estudio es novedoso porque integra el cribado de riesgo nutricional, el análisis de la ingesta energética y las escalas de severidad neurológica en un único modelo pronóstico. Este enfoque multidisciplinar cubre la brecha existente y proporciona un protocolo clín...

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Divulgaciones

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Todos los autores no tienen conflictos de interés que declarar.

Materiales

Lista de materiales utilizados en este artículo
NombreEmpresaNúmero de catálogoComentarios
Analizador bioquímico automatizadoGuilin Youlit Medical Electronics Co., Ltd.El equipo de Gui está aprobado para 20172220142Se utiliza para detectar proteínas séricas, función hepática/riñón y marcadores de infección
Máquina de ecografía junto a la camaShenzhen Mindray Biomedical Electronics Co., Ltd.Inyección de maquinaria de Guangdong 20152061288Equipado con un guion 3.5 y ndash; Sonda abdominal de 5 MHz; Utilizado para monitorizar el volumen residual gástrico
CentrifugadoraEppendorf5810RVelocidad máxima 15.000 y multiplicadas; g; Usado para separar suero de sangre venosa
Guantes desechablesKimberly-ClarkKC500Nitrilo, sin polvo; Llevado durante la manipulación de muestras de sangre
Tubo gástricoConvaTec14FrMaterial de silicona, estéril; utilizado para la administración de EN y aspiración de volumen residual gástrico
Escala de Cribado de Riesgo Nutricional 2002 (NRS 2002)Sociedad Europea de Nutrición Parenteral y Enteral (ESPEN)N/AEscala estandarizada para la evaluación de riesgos nutricionales; puntuaciones 0 y guion; 7 puntos
Software de Análisis EstadísticoIBMSPSS 26.0Utilizado para estadística descriptiva, regresión logística y análisis de curvas ROC
Tubos de recolección de sangre al vacíoShanghai Kehua Laboratory Medical Products Co., Ltd.Registro de Maquinaria de Shanghái 20142410117Utilizado para la recogida de muestras venosas de sangre
Lista de verificación para la prueba de deglución en agua (WST)Departamento de Neurología del Hospital XuanwuN/ALista de verificación personalizada para evaluar la función de la deglución en pacientes neurocríticos

Referencias

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Peters, L., O'Connor, C., Giroux, I., Teasell, R., Foley, N. Screening and assessment of nutritional status following stroke: results from a national survey of registered dietitians in Canada. Disabil Rehabil. 37 (26), 2413-2417 (2015).
  2. Naito, H., et al. Controlling nutritional status score for predicting 3-mo functional outcome in acute ischemic stroke. Nutrition. 55 - 56, 1-6 (2018).
  3. Lu, H. Y., Ho, U. C., Kuo, L. T. Impact of nutritional status on outcomes of stroke survivors: a post hoc analysis of the NHANES. Nutrients. 15 (2), 294(2023).
  4. Yuan, K., et al. Association between malnutrition and long-term mortality in older adults with ischemic stroke. Clin Nutr. 40 (5), 2535-2542 (2021).
  5. Hao, R., Qi, X., Xia, X., Wang, L., Li, X. Malnutrition on admission increases the in-hospital mortality and length of stay in older adults with acute ischemic stroke. J Clin Lab Anal. 36 (1), e24132(2022).
  6. Denny, M. C., Rosendale, N., Gonzales, N. R., Leslie-Mazwi, T. M., Middleton, S. Addressing disparities in acute stroke management and prognosis. J Am Heart Assoc. 13 (7), e031313(2024).
  7. Wang, Y., et al. Clinical predictors of prognosis in stroke patients after endovascular therapy. Sci Rep. 14 (1), 667(2024).
  8. Shafique, M., Shahid, A., Sajjad, L., Jaber Amin, M. H., Haseeb, A. The nexus of malnutrition and stroke-associated pneumonia: insights and strategies for improved outcomes. J Med Surg Public Health. 2 (8), 100045(2023).
  9. Niu, H., et al. Prognosis of patients with coexisting obesity and malnutrition after ischemic stroke: a cohort study. Clin Nutr. 43 (5), 1171-1179 (2024).
  10. Gu, B. D., Wang, Y., Ding, R. Impact of a multidisciplinary collaborative nutritional treatment model in patients who are critically ill with neurological disorders: a randomized controlled trial. Technol Health Care. 32 (3), 1767-1780 (2024).
  11. Díaz Chavarro, B. C., Romero-Saldaña, M., Assis Reveiz, J. K., Molina-Recio, G. Impact of nutritional screening on mortality and intensive care unit length of stay. Front Nutr. 12, 1474039(2025).
  12. Gehri, L., et al. Survey on nutrition in neurological intensive care units (SONNIC): a cross-sectional survey among German-speaking neurointensivists on medical nutritional therapy. J Clin Med. 13 (2), 447(2024).
  13. Li, L., Zhang, H., Yang, Q., Chen, B. The effect of prognostic nutritional indices on stroke hospitalization outcomes. Clin Neurol Neurosurg. 247, 108642(2024).
  14. Wang, R., Cao, L., He, Y., Zhang, P., Feng, L. Nutrition-associated markers and outcomes among patients receiving enteral nutrition after ischemic stroke: a retrospective cohort study. BMC Neurol. 24 (1), 303(2024).
  15. Friedli, N., et al. Revisiting the refeeding syndrome: results of a systematic review. Nutrition. 35, 151-160 (2017).
  16. Banks, J. L., Marotta, C. A. Outcomes validity and reliability of the modified Rankin Scale: implications for stroke clinical trials. Stroke. 38 (3), 1091-1096 (2007).
  17. Kondrup, J., Allison, S. P., Elia, M., Vellas, B., Plauth, M. ESPEN guidelines for nutrition screening 2002. Clin Nutr. 22 (4), 415-421 (2003).
  18. Bodien, Y. G., et al. Diagnosing level of consciousness: the limits of the Glasgow Coma Scale total score. J Neurotrauma. 38 (23), 3295-3305 (2021).
  19. Knaus, W. A., Draper, E. A., Wagner, D. P., Zimmerman, J. E. APACHE II: a severity of disease classification system. Crit Care Med. 13 (10), 818-829 (1985).
  20. Sun, W. C., et al. Correlation between bioelectrical impedance and nutritional status in neurocritical care patients. Zhonghua Yi Xue Za Zhi. 103 (23), 1787-1792 (2023).
  21. Aadal, L., Mortensen, J., Nielsen, J. F. Weight reduction after severe brain injury: a challenge during the rehabilitation course. J Neurosci Nurs. 47 (2), 85-90 (2015).
  22. FOOD Trial Collaboration. Poor nutritional status on admission predicts poor outcomes after stroke: observational data from the FOOD trial. Stroke. 34 (6), 1450-1456 (2003).
  23. Heyland, D. K., Dhaliwal, R., Jiang, X., Day, A. G. Identifying critically ill patients who benefit the most from nutrition therapy: the development and initial validation of a novel risk assessment tool. Crit Care. 15 (6), R268(2011).
  24. Rahman, A., et al. Identifying critically ill patients who will benefit most from nutritional therapy: further validation of the modified NUTRIC nutritional risk assessment tool. Clin Nutr. 35 (1), 158-162 (2016).
  25. Lee, M., et al. Association between geriatric nutritional risk index and post-stroke cognitive outcomes. Nutrients. 13 (6), 1776(2021).
  26. Mentella, M. C., Scaldaferri, F., Gasbarrini, A., Miggiano, G. A. D. The role of nutrition in the COVID-19 pandemic. Nutrients. 13 (4), 1093(2021).
  27. Shen, Y., Zhou, Y., He, T., Zhuang, X. Effect of preoperative nutritional risk screening and enteral nutrition support in accelerated recovery after resection for esophageal cancer. Nutr Cancer. 73 (4), 596-601 (2021).
  28. Hersberger, L., et al. Nutritional risk screening (NRS 2002) is a strong and modifiable predictor of short- and long-term clinical outcomes: secondary analysis of a prospective randomised trial. Clin Nutr. 39 (9), 2720-2729 (2020).
  29. Allard, J. P., et al. Malnutrition at hospital admission: contributors and effect on length of stay. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 40 (4), 487-497 (2016).
  30. Schuetz, P., et al. Individualised nutritional support in medical inpatients at nutritional risk: a randomised clinical trial. Lancet. 393 (10188), 2312-2321 (2019).
  31. Yang, P. H., Lin, M. C., Liu, Y. Y., Lee, C. L., Chang, N. J. Effect of nutritional intervention programs on nutritional status and readmission rate in malnourished older adults with pneumonia. Int J Environ Res Public Health. 16 (23), (2019).
  32. Deutz, N. E., et al. Readmission and mortality in malnourished, older, hospitalized adults treated with a specialized oral nutritional supplement. Clin Nutr. 35 (1), 18-26 (2016).
  33. Sugihara, T., et al. Falsely elevated serum vitamin B12 levels were associated with the severity and prognosis of chronic viral liver disease. Yonago Acta Med. 60 (1), 31-39 (2017).
  34. Markišić, M., Pavlović, A. M., Pavlović, D. M. The impact of homocysteine, vitamin B12, and vitamin D levels on functional outcome after first-ever ischaemic stroke. Biomed Res Int. 2017, 5489057(2017).
  35. Cheng, Z., et al. NIHSS consciousness score combined with ASPECTS is a favorable predictor of functional outcome after endovascular recanalization in stroke patients. Aging Dis. 12 (2), 415-424 (2021).
  36. Liu, B., et al. Hypophosphatemia is associated with poor prognosis of critically ill patients: a meta-analysis of 1,555 patients. Zhonghua Wei Zhong Bing Ji Jiu Yi Xue. 30 (1), 34-40 (2018).
  37. Teasdale, G., et al. The Glasgow Coma Scale at 40 years: standing the test of time. Lancet Neurol. 13 (8), 844-854 (2014).
  38. Gilis-Januszewska, A., Kluczyński, Ł, Hubalewska-Dydejczyk, A. Traumatic brain injury-induced pituitary dysfunction: a call for algorithms. Endocr Connect. 9 (5), R112-R123 (2020).
  39. Bond, A., et al. Long-term survival following fungal catheter-related bloodstream infection in patients with intestinal failure receiving home parenteral support. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 47 (1), 159-164 (2023).
  40. Wang, S., et al. Predictive value of serum creatinine/cystatin C in neurocritically ill patients. Brain Behav. 9 (12), e01462(2019).
  41. Nedeltchev, K., et al. Predictors of early mortality after acute ischaemic stroke. Swiss Med Wkly. 140 (17-18), 254-259 (2010).
  42. Narasaki, Y., et al. Dietary potassium intake, kidney function, and survival in a nationally representative cohort. Am J Clin Nutr. 116 (4), 1123-1134 (2022).

Acceso restringido. Inicie sesión o comience una prueba gratuita para ver este contenido.

Reimpresiones y permisos

Solicitar permiso para reutilizar el texto o las figuras de este artículo de JoVE

Solicitar permiso

Etiquetas

Soporte nutricionalcribado de riesgo nutricionalunidad de cuidados intensivosescala de coma de Glasgowpuntuaci n APACHE IIescala de accidente cerebrovascular del NIH

Artículos relacionados