Article de méthode

Évaluation des risques nutritionnels et son impact pronostique chez les patients gravement malades atteints de maladies neurologiques

DOI :

10.3791/69710

⸱

30 janvier 2026

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

Dans cet article

Résumé

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

Ici, nous présentons un protocole standardisé pour l’évaluation des risques nutritionnels, l’évaluation du soutien nutritionnel et la prédiction pronostique chez les patients gravement malades atteints de maladies du système nerveux.

Résumé

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

La recherche vise à appliquer et évaluer un protocole standardisé pour l’évaluation des risques nutritionnels et la gestion du soutien nutritionnel, ainsi qu’à évaluer sa valeur prédictive chez les personnes souffrant de troubles neurologiques graves à risque de malnutrition. Une analyse rétrospective a été réalisée sur 930 patients aptes hospitalisés en unité de soins intensifs en neurologie (USIN) de l’hôpital Xuanwu, Université médicale de la capitale, entre janvier 2012 et décembre 2019. À la sortie, les patients ont été catégorisés selon les résultats modifiés de l’échelle de Rankin (mRS) (excellent pronostic : mRS 0-2, n = 600 ; mauvais pronostic : mRS 3-6, n = 330) et leur statut de survie (survivant : n = 869 ; décédé : n = 61). Le protocole comprenait les caractéristiques de référence et les évaluations biochimiques, les scores d’admission du Nutritional Risk Screening 2002 (NRS 2002), l’identification de la modalité de soutien nutritionnel, l’estimation de l’apport énergétique typique au cours des 7 premiers jours, ainsi que le niveau d’évaluation de la maladie à l’aide d’instruments standardisés tels que la Glasgow Coma Scale (GCS), l’Acute Physiology and Chronic Health Evaluation II (APACHE II), et l’échelle des AVC des National Institutes of Health (NIHSS).

Des études univariées, une estimation de régression logistique multivariée et une évaluation de la courbe des caractéristiques de fonctionnement du récepteur (ROC) ont été utilisées pour évaluer la signification prédictive. Le protocole standardisé a permis l’identification systématique des risques nutritionnels, la stratification de la sévérité clinique et les orientations précoces pour la planification des interventions nutritionnelles. Des indicateurs clés de risque, notamment des scores élevés NRS 2002, APACHE II et NIHSS, un âge avancé et une consommation précoce d’énergie insuffisante, étaient associés à des résultats défavorables. En revanche, un GCS plus élevé et des niveaux adéquats de vitamine B12 ont montré des tendances protectrices. L’analyse ROC a confirmé que NRS 2002 offrait l’utilité prédictive la plus efficace tant pour le résultat fonctionnel que pour le statut de survie. Les résultats démontrent que l’évaluation structurée des risques nutritionnels et la mise en œuvre standardisée d’un soutien offrent une valeur pratique pour le jugement pronostique précoce et la prise de décision nutritionnelle pour les personnes gravement malades souffrant de maladies neurologiques.

Introduction

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

Les patients neurocritiques sont victimes d’une maladie neurologique primaire ou secondaire sévère, souvent accompagnée d’un dysfonctionnement des organes systémiques nécessitant une observation hémodynamique continue, une ventilation mécanique et des soins thérapeutiques multifacette en unité de soins intensifs (USI)1,2. Les patients, atteints de conscience altérée, de dysphagie, de ventilation mécanique et d’une mauvaise apport spontané, ne peuvent souvent pas s’engager en une alimentation adéquate, ce qui entraîne un taux élevé de carence nutritionnelle. Associés aux réactions de stress hypermétaboliques et hypercataboliques et à la détérioration physiologique avec l’âge, ces facteurs augmentent significativement le risque de malnutrition 3,4. Il a été observé que la malnutrition est un facteur qui induit une hospitalisation prolongée considérable, une lenteur dans la récupération fonctionnelle neurologique, une vulnérabilité aux complications et la mortalité en soins intensifsneurologiques. Des preuves épidémiologiques récentes montrent que des niveaux de malnutrition allant jusqu’à 79 % existent chez les patients neurocritiques, il est donc nécessaire d’identifier rapidement et avec précision les risques nutritionnels.

Bien que l’évaluation nutritionnelle dans les populations générales de soins intensifs ait été étudiée, la recherche axée spécifiquement sur le risque nutritionnel et sa valeur pronostique en soins intensifs neurologiques n’a pas été suffisammentexplorée 6. La majorité de la littérature est consacrée à des types individuels de maladies, comme l’AVC ischémique, et souvent, l’évaluation nutritionnelle est réalisée au moment de l’admission et non sur une base dynamique basée sur le risque nutritionnel ou une planification standardisée du soutiennutritionnel 7. Les outils d’évaluation traditionnels, tels que l’Évaluation Globale Subjective (SGA) et l’Outil Universel de Dépistage de la Malnutrition (MUST), présentent des biais et manquent de précision dans les conditions neurocritiques en constanteévolution 8. Le Nutrition Risk Screening 2002 (NRS-2002), en revanche, intègre le niveau de déclin des habitudes alimentaires avec la gravité de la maladie, ce qui en fait un outil supplémentaire adapté dans le contexte de troubles neurologiques graves grâce à son système de notation organisé et à son rôle de soutien dans les décisions médicales. L’intégration du NRS-2002 avec des échelles de gravité neurologique, notamment l’échelle du coma de Glasgow (GCS), l’échelle des National Institutes of Health Stroke Scale (NIHSS) et l’évaluation de la physiologie aiguë et de la santé chronique II (APACHE II), permet une évaluation complète de la santé neurologique, de la santé globale et de la prédiction9.

Des recherches antérieures ont étudié des approches d’alimentation multifonctionnelles pour améliorer les résultats chez les personnes atteintes de maladies neurologiques graves10, avec une tolérance et des biomarqueurs accrus résultant d’interventions coordonnées. Cependant, la taille plus importante de l’échantillon, l’hétérogénéité des affections et l’absence de suivis à long terme ont limité la capacité de généraliser les résultats cliniques. Des études comparant l’efficacité du dépistage nutritionnel structuré en réanimation ont indiqué que l’utilisation d’instruments validés, tels que MUST, permet de meilleures prévisions de mortalité et de meilleures performancescliniques, bien que présentent des caractéristiques des patients, des agences historiques et des incohérences dans les stratégies d’intervention. La pratique de la thérapie nutritionnelle médicale dans les neuro-réanimations présente une variation significative dans le respect des protocoles, des stratégies d’évaluation et des méthodes de surveillance12. Même si l’utilisation de procédures standard structurées favorise la cohérence, la faible standardisation, l’utilisation d’une calorimétrie insuffisante et une mise en œuvre non homogène diminuent la comparabilité et la fiabilité des résultats.

L’Indice Nutritionnel Pronostique s’est avéré être une mesure très prédictive des résultats d’AVC chez les patients hospitalisés, améliorant ainsi l’estimation de la mortalité et la prise de décision clinique13. Cependant, les variations de sous-types, les limitations de conception rétrospective et l’insuffisance de la vérification externe limitent l’application ultérieure dans une grande variété de populations neurologiques. Il existe des relations significatives entre de meilleurs biomarqueurs liés aux protéines et la récupération fonctionnelle avec la nutrition entérale précoce (EN) dans l’AVC ischémiqueaigu 14. Cependant, la dépendance aux données rétrospectives, à l’observation à court terme et à des apports nutritionnels incomplets rend la conclusion causale et l’extrapolation clinique qui en découle sont difficiles.

Bien que les hospitalisations de longue durée, les mauvais résultats neurologiques et le taux élevé de mortalité chez les patients en soins neurocritiques soient liés à la malnutrition, il existe également un manque de données sur la valeur prédictive des évaluations organisées des risques alimentaires en soins intensifs neurologiques. La littérature existante se concentre principalement sur les catégories individuelles de maladies et réalise des dépistages nutritionnels au moment de l’admission, plutôt que de les surveiller dynamiquement. De plus, les mesures d’évaluation subjective, y compris la SGA et le MUST, manquent de sensibilité dans un contexte neurocritique en évolution rapide10. Il existe peu de preuves pour soutenir l’utilisation de NRS-2002 en combinaison avec des échelles de gravité neurologique, incluant GCS, NIHSS et APACHE II, pour prédire les résultats11. De plus, la généralisabilité est limitée par les variations des pratiques de thérapie nutritionnelle, l’hétérogénéité de petits échantillons et un suivi longitudinal court13. C’est pourquoi l’évaluation pronostique du risque nutritionnel chez les groupes neurocritiques doit être réalisée de manière approfondie. Par conséquent, l’objectif de cette recherche était de tester la valeur prédictive d’un schéma combiné d’évaluation du risque nutritionnel incluant NRS-2002, des échelles de sévérité neurologique (GCS, NIHSS et APACHE II) et une surveillance précoce de l’apport énergétique afin d’identifier les patients neurocritiques à haut risque et d’orienter une intervention nutritionnelle rapide.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Protocole

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

Ce protocole a été appliqué conformément à la Déclarationd’Helsinki 15 et approuvé par le Comité d’éthique de l’hôpital Xuanwu à l’Université médicale de la capitale. Tous les patients, ainsi que leurs tuteurs légaux, ont donné leur autorisation éclairée.

1. Objets et méthodes

  1. Définissez les critères d’inclusion et d’exclusion.
    1. Fixez les critères d’inclusion suivants : âge ≥ 14 ans, un diagnostic établi de troubles neurologiques graves, un score GCS ≤ 12, ou un score NIHSS ≥ 11.
    2. Définir des critères d’exclusion : durée du traitement de l’UCN < 7 jours, patients atteints de tumeurs avancées, patients atteints de maladies non aiguës, et ceux ayant des antécédents de gastrectomie ou de résection intestinale.
      REMARQUE : Bien que la nutrition parentérale (PN) ait été disponible, les patients ayant des antécédents de gastrectomie ou de résection intestinale ont été exclus car leur physiologie gastro-intestinale modifiée pouvait entraîner un dépistage nutritionnel inexact (par exemple, NRS 2002) et potentiellement biaiser les résultats de l’étude.
  2. Criblez et regroupez les patients.
    REMARQUE : La collecte initiale comprenait 1 227 patients atteints de maladies neurologiques graves hospitalisés entre janvier 2012 et décembre 2019. Parmi eux, 297 cas ont été exclus, dont 254 avec une durée de traitement par UCN inférieure à 7 jours, 23 avec des cancers avancés, 18 avec des maladies non aiguës et 2 avec antécédents de résection intestinale. Enfin, 930 patients ont été pris en compte dans l’évaluation.
    1. Divisez les patients en deux groupes selon leurs scores modifiés de l’échelle de Rankin (mRS) : bon pronostic (mRS 0-2 ; n = 600) et mauvais pronostic (mRS 3-6 ; n = 330). Considérez un score de mRS sorti de 3 à 6 comme une mauvaise perspective et un score de 0-2 comme excellent.

2. Collecte de données cliniques

  1. Collectez des données démographiques et cliniques de base.
    1. Notez l’âge du patient, son sexe, sa catégorie de maladie, ses comorbidités (maladie coronarienne, hypertension, diabète), les informations sur la consommation d’alcool ou de tabac, ainsi que la durée de l’hospitalisation à l’Université de Soins Nucléaires.
    2. Documentez le mode de soutien nutritionnel : PN, EN, ou combiné EN + PN.
    3. Calculez l’apport énergétique moyen dans les 7 premiers jours : définissez-le comme l’apport total en énergie sur 7 jours divisé par le poids corporel réel du patient (kg), l’unité exprimée en kcal/kg.
      REMARQUE : Nous avons utilisé la6e édition (2018) du tableau de composition alimentaire chinoise pour obtenir les valeurs énergétiques (kcal/100 g) de chaque aliment, ajouté l’apport total en énergie pour 7 jours, puis divisé par le poids corporel réel du patient pour obtenir l’apport énergétique moyen dans les 7 premiers jours.
  2. Effectuer une évaluation des risques nutritionnels et de la fonction gastro-intestinale.
    1. Réaliser NRS2002 16 dans les 24 heures suivant l’admission : noter la gravité de la maladie (0-3), l’incapacité nutritionnelle (0-3), et ajouter 1 point pour l’âge ≥70 ans (score total 0-7 ; ≥3 indique un risque nutritionnel).
      REMARQUE : Le score NRS 2002 a été choisi car il s’agit d’une mesure de dépistage impartiale recommandée par ESPEN pour les patients hospitaliers, permet la détection rapide des patients à risque de malnutrition, et a déjà été solidement validé en soins intensifs. Comparé à d’autres outils (par exemple, CONUT, mNUTRIC), NRS 2002 intègre la gravité de la maladie et le déclin nutritionnel récent, ce qui le rend plus adapté aux patients neurocritiques en phase précoce d’admission.
    2. Évaluer la fonction de déglutition à l’aide du test de déglutition dans l’eau (WST) et la fonction gastro-intestinale selon la classification de lésions digestives aiguës (AGI) à l’admission. Effectuez le WST dans les 24 heures suivant l’admission en utilisant le système standardisé de notation à cinq niveaux. Demander au patient de boire 30 mL d’eau et de surveiller la toux, l’étouffement ou la dysphagie ; des scores plus élevés indiquent une sécurité de la déglutition altérée. Évaluer la fonction gastro-intestinale à l’aide de la classification AGI (grades I-IV), en fonction de la tolérance à la nutrition entérale, de la distension abdominale, des vomissements et de la motilité intestinale.
    3. Surveillez le volume résiduel gastrique pendant l’hospitalisation par aspiration par sonde gastrique et par échographie au chevet afin de déterminer le mode de soutien nutritionnel approprié. Évaluer le volume résiduel gastrique par aspiration de routine par sonde gastrique, où le contenu gastrique est retiré via une sonde nasogastrique. Dans les cas où les résultats d’aspiration sont incertains, effectuer une échographie au chevet comme méthode non invasive d’accompagnement afin d’estimer le volume gastrique et la tolérance à l’alimentation entérale. Surveillez le volume résiduel gastrique toutes les 4 à 6 heures par aspiration par sonde nasogastrique ; des valeurs > 250 mL indiquent une intolérance alimentaire et nécessitent un ajustement de la stratégie EN.
  3. Évaluer la gravité de la maladie à l’aide d’échelles standardisées.
    1. Administrez le NIHSS17 : évaluez 11 items (conscience, regard, fonction motrice, etc.) avec un score global de 0 à 42 (des scores plus élevés impliquent un dysfonctionnement neurologique plus grave).
    2. Administrez le GCS18 : évaluez la réponse ouvrante, verbale et motrice (côté non hémiplégique) avec une valeur globale de 3 à 15 (moins de valeurs implique une perturbation de la conscience plus sérieuse).
    3. Administrez l’APACHEII 19 : score 12 facteurs physiologiques (les résultats les plus bas dans les 24 heures suivant l’admission à l’Université de Connection), âge et antécédents médicaux chroniques pour un score global de 0 à 71 (des scores plus élevés impliquent une maladie plus grave).
  4. Collectez et testez les indicateurs de laboratoire.
    1. Obtenez 5 mL de sang veineux à jeun le lendemain de l’hospitalisation.
      ATTENTION : Utilisez des tubes de collecte de sang sous vide jetables pour minimiser l’hémolyse. Portez des gants lors de la manipulation des échantillons pour éviter toute contamination biologique.
    2. Centrifugez l’échantillon sanguin à 3 000 × g pendant 10 minutes à 4 °C pour séparer le sérum. Vérifiez que la couche sérique semble claire et bien séparée de la phase cellulaire ; Si une hémolyse ou une turbidité est observée, il faut répéter l’échantillonnage.
    3. Détectez les indicateurs sériques : marqueurs protéiques (hémoglobine [HB], albumine [ALB], triiodothyronine libre [FT3]), préalbumine [PA]), marqueurs d’infection (protéine C-réactive [CRP], marqueurs de fonction hépatique/rénale (bilirubine totale [TBIL], marqueurs de coagulation (ratio international normalisé [INR], marqueurs de la fonction thyroïdienne (hormone thyroïdienne [TSH], créatinine [Cr]), procalcitonine [PCT]), D-dimère [D-D] et vitamine B12).
    4. Éliminer tous les tubes d’échantillons sanguins utilisés, gants et matériaux associés en suivant les protocoles institutionnels de gestion des déchets biologiques afin d’éviter la contamination et d’assurer la sécurité du laboratoire.

3. Contrôle de la qualité des données et analyse statistique

  1. Contrôle qualité des données
    1. Faites extraire indépendamment les données des dossiers médicaux électroniques par deux neurologues formés.
    2. Vérifiez les données extraites ; Résoudre les incohérences par la révision.
      REMARQUE : La revue a été réalisée par un professeur senior de neurologie.
    3. Gérer les données manquantes : imputer les valeurs manquantes avec la moyenne pour les indicateurs avec un taux de manque de < 5 % ; Excluez les indicateurs présentant un taux de manque de ≥5 %.
  2. Effectuer une analyse statistique.
    1. Ouvrez le logiciel SPSS 26.0, créez un nouveau jeu de données et saisissez les données selon la structure : « identification patient - données de référence - indicateurs d’évaluation - indicateurs de résultats ».
    2. Réalisez des statistiques descriptives :
      1. Évaluer les nombres continus normaux de distribution (tels que FT3) comme moyenne ± écart-type (x±s) à l’aide d’un test t indépendant de l’échantillon.
      2. Exprimer des nombres continus à distribution irrégulière (par exemple, score APACHE II) comme médiane (25e percentile, 75e percentile) [M (P25, P75)]. et utiliser le test H de Kruskal-Wallis.
      3. Exprimez les variables catégorielles (par exemple, le genre) en tant que pourcentage (n) [n ( %)] et analysez avec le test χ² .
    3. Effectuer une analyse de régression logistique :
      1. Variables dépendantes de l’ensemble : mauvais pronostic (1 = mauvais, 2 = bon) ou décès (1 = décès, 2 = survie).
      2. Dans une analyse univariée, considérons les facteurs ayant une valeur P < 0,05 comme facteurs indépendants (variables continues saisies directement ; variables catégorielles codées comme variables fictives, par exemple, mode de soutien nutritionnel : PN = 1, EN + PN = 2, EN = 3 avec EN comme référence).
      3. Naviguer pour analyser | Régression | Binary Logistic, ajoutez des variables à l’équation, sélectionnez la méthode Entrer , et sortez β, erreur standard (SE), Wald χ2, P-value et intervalle de confiance à 95 % (IC à 95 %).
      4. Pour tenir compte des facteurs de confusion, toutes les covariables ayant P < 0,05 dans l’analyse univariée ont été intégrées dans les modèles de régression logistique multivariée.
    4. Effectuer une analyse de la courbe ROC :
      1. Naviguer pour analyser | Courbe ROC, réglez l’indicateur en test (par exemple, score NRS 2002) et le résultat comme variable d’état (valeur d’état = 1).
      2. Vérifiez l’affichage de la courbe ROC, calculez la surface sous la courbe, ainsi que l’intervalle SE et de confiance, puis effectuez l’analyse pour obtenir l’AUC, la valeur de coupure optimale, la sensibilité et la spécificité.
        REMARQUE : Dichotomisez l’apport énergétique moyen des 7 premiers jours en utilisant la valeur de coupure optimale de l’analyse ROC pour la régression logistique ; toutes les analyses sont à deux côtés, et P < 0,05 indique une importance statistique.

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Résultats

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

Comparaison des données générales entre les deux groupes de données
Le tableau 1 montre que les patients atteints de maladies neurologiques graves présentent un effet indésirable en raison de variables telles que l’âge, le score APACHE II, le score GCS, le score NIHSS, les techniques alimentaires, les niveaux de vitamine B12 et les niveaux d’albumine (P < 0,05).

Analyse de régression logistique
Le mauvais pronostic a été utilisé comm...

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Discussion

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

Des recherches antérieures ont étudié la relation entre les habitudes alimentaires et le pronostic dans les populations générales de réanimation ; Très peu d’études se sont spécifiquement concentrées sur des patients neurologiques en état critique. La présente étude est novatrice en ce qu’elle intègre le dépistage du risque nutritionnel, l’analyse de l’apport énergétique et les échelles de gravité neurologique dans un seul modèle pronostique. Cette approche multidisciplinaire comble l’éc...

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Déclarations de divulgation

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

Tous les auteurs n’ont aucun conflit d’intérêts à déclarer.

Matériaux

Liste des matériaux utilisés dans cet article
NomEntrepriseNuméro de catalogueCommentaires
Analyseur biochimique automatiséGuilin Youlit Medical Electronics Co., Ltd.L’équipement de Gui est approuvé pour 20172220142Utilisé pour détecter les protéines sériques, la fonction hépatique/rénale et les marqueurs d’infection
Échographie au chevetShenzhen Mindray Biomedical Electronics Co., Ltd.Injection de machines du Guangdong 20152061288Équipé d’un tableau de bord 3.5&ndash ; Sonde abdominale à 5 MHz ; Utilisé pour surveiller le volume résiduel gastrique
CentrifugeuseEppendorf5810RVitesse maximale 15 000 et fois ; g; utilisé pour séparer le sérum du sang veineux
Gants jetablesKimberly-ClarkKC500Nitrile, sans poudre ; porté lors de la manipulation des échantillons de sang
Tube gastriqueConvaTec14FrMatériau en silicone, stérile ; utilisé pour l’administration de l’EN et l’aspiration du volume résiduel gastrique
Échelle de dépistage des risques nutritionnels 2002 (NRS 2002)Société européenne de nutrition parentérale et entérale (ESPEN)N/AÉchelle standardisée pour l’évaluation des risques nutritionnels ; scores 0&ndash ; 7 points
Logiciels d’analyse statistiqueIBMSPSS 26.0Utilisé pour la statistique descriptive, la régression logistique et l’analyse des courbes ROC
Tubes de collecte de sang sous videShanghai Kehua Laboratory Medical Products Co., Ltd.20142410117 d’enregistrement des machines de Shanghaiutilisé pour la collecte d’échantillons de sang veineux
Liste de contrôle du test de déglutition dans l’eau (WST)Département de neurologie de l’hôpital XuanwuN/AListe de contrôle personnalisée pour évaluer la fonction de déglutition chez les patients neurocritiques

Références

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

Accès restreint. Veuillez vous connecter ou commencer un essai pour afficher ce contenu.

Réimpressions et autorisations

Demander l’autorisation de réutiliser le texte ou les figures de cet article JoVE

Demander une autorisation

Mots-clés

Soutien nutritionnelD pistage du risque nutritionnelUnit de soins intensifschelle de GlasgowScore APACHE IIchelle NIH pour l AVC

Articles connexes