הערכת תת-תזונה בחולי קרוהן: מודל חיזוי סיכון חדשני עם פוטנציאל אופטימיזציה דינמי ואימות יעילות

סיכום

מחקר זה בנה ואישר מודל חדש לחיזוי סיכון לתת-תזונה עבור חולי מחלת קרוהן באמצעות מטא-אנליזה, רגרסיה לוגיסטית רב-משתנית ולמידת מכונה. המודל הראה ביצועים חיזויים טובים ותועלת קלינית בהכוונת התערבויות תזונתיות מותאמות אישית.

תקציר

מחקר זה נועד לבנות ולאמת מודל חיזוי סיכון לתת-תזונה המשלב רגרסיה לוגיסטית רב-משתנית ולמידת מכונה עבור חולי קרוהן (CD), במטרה לשפר את דיוק זיהוי סיכוני תת-תזונה באמצעות שילוב סמנים דלקתיים ומאפייני מחלה. PubMed, Web of Science, Cochrane Library, Embase ותשתית הידע הלאומית של סין (CNKI) נבדקו באופן שיטתי כדי לזהות גורמי סיכון הקשורים לתת-תזונה בקרב חולי CD. מחקרים איכותיים המשתמשים בקריטריוני יוזמת המנהיגות הגלובלית לתת-תזונה (GLIM) 2019, האגודה האירופית לתזונה קלינית ומטבוליזם (ESPEN) 2015, או קריטריוני כלי סקר אוניברסלי לתת-תזונה (MUST) נכללו במטא-אנליזה, בעוד שקבוצת המחקר יישמה את קריטריוני ESPEN 2015 באופן בלעדי כדי להבטיח הגדרת תוצאות עקביות. מודל החיזוי פותח באמצעות נתונים מ-800 מטופלים עם CD מתוך מאגר Inflammatory Bowel Disease Cohort Database (IBDCD) ואומת באמצעות דגימה מחדש של בוטסטרפ ותת-קבוצה עצמאית שאינה חופפת של 280 מטופלים מאותו מאגר נתונים. ביצועי המודל הוערכו באמצעות השטח מתחת לעקומת המאפיין ההפעלה של המקלט (AUC), מבחן הוסמר–למשואו וציון ברייר. לא נצפו הבדלים בסיסיים משמעותיים בין קבוצות ההכשרה והומות. המודל השיג AUC של 0.987 בקוהורט האימונים ו-0.967 בקוהורט הוולידציה, מה שהדגים הבחנה וכיול טובים. ניתוח עקומת ההחלטה הראה גם יתרונות נטו משמעותיים קלינית לאורך הסתברויות סף רלוונטיות. מודל זה מזהה ביעילות את הסיכון לתת-תזונה אצל חולים עם CD ועשוי לתמוך בהתערבות תזונתית מותאמת אישית, לייעל קבלת החלטות קליניות ולשפר את תוצאות המטופלים ואיכות חייהם. נדרשים מחקרים רב-מרכזיים עתידיים כדי לאמת עוד יותר את הכללת המודל ולהעריך את שילוב הגורמים הסוציו-אקונומיים לצורך אופטימיזציה נוספת.

מבוא

מחלת קרוהן (CD) היא מחלת מעי דלקתית כרונית ומתקדמת (IBD) עם אטיולוגיה רב-גורמית, והעומס העולמי שלה גדל משמעותית^{בשנים האחרונות}. מחקרים אפידמיולוגיים מצביעים על כך שלמרות ש-CD נשאר נפוץ יותר במדינות המערב, השכיחות והשכיחות של CD באוכלוסיות אסייתיות, במיוחד בסין, עלו באופן ניכר בשלושת העשורים האחרונים^.

תת-תזונה היא אחת הסיבוכים השכיחים והמשמעותיים ביותר קלינית אצל חולי CD.^2 כשליש עד מחצית מהמטופלים עם CD חווים תת-תזונה בינונית עד חמורה². תת-תזונה קשורה לאשפוז ממושך, דרישות ניתוחיות מוגברות, שיעורים גבוהים יותר של סיבוכים לאחר ניתוח, סיכום מואצ של פיברוזיס במעי, הגברת התלות בגלוקוקורטיקואידים, ירידה בתגובה טיפולית וירידה באיכות החיים הקשורה לבריאות (HRQoL)^3,4. בנוסף, תת-תזונה תורמת ללקוי מערכת החיסונית, ובכך מחמירה דלקת במעיים ויוצר מעגל קסמים שמטיל עומס סוציו-אקונומי ובריאותי משמעותי ^3,4.

מספר כלי הערכה תזונתית משמשים כיום בפרקטיקה קלינית; עם זאת, היישום שלהם למטופלים עם CD נשאר מוגבל⁵. ההערכה הסובייקטיבית הגלובלית שנוצרה על ידי מטופל (PG-SGA), אף שהיא מומלצת לסקר תזונתי בחולים עם מחלה כרונית, נשענת במידה רבה על שיפוט קליני סובייקטיבי ומדגימה עקביות מוגבלת בקרב קלינאים כאשר היא מיושמת על אוכלוסיות CD⁶. בנוסף, ל-PG-SGA אין ספציפיות לספיגה לקויה במעי. סקר הסיכון התזונתי 2002 (NRS 2002), הכולל ספים מבוססי מדד מסת גוף (BMI), הראה רגישות נמוכה יחסית באוכלוסיות אסייתיות וייתכן לתרום לאבחון חסר⁷. באופן דומה, טופס הערכת תזונתית קצרה (MNA-SF), שפותח במקור עבור אוכלוסיות מבוגרות, מראה שיעורי חיוביות שגויות גבוהים יחסית בקרב מבוגרים צעירים עם CD.

חשוב לציין שרוב כלי ההערכה התזונתית הזמינים כיום מבוססים על מערכות ניקוד סטטיות ואינם תופסים כראוי את התנודות הדינמיות במצב התזונתי הקשורות לפעילות המחלה ב-CD⁸. מכיוון ש-CD מאופיין בתקופות מתחלפות של הפוגה וחזרה, המצב התזונתי עשוי להידרדר או להשתפר עם הזמן במקביל לפעילות דלקתית⁹. גישות הערכה קונבנציונליות אינן מסוגלות לבצע שכבות סיכון דינמיות ולכן עלולות להיכשל בזיהוי הידרדרות תת-קלינית מוקדמת במצב התזונתי. יתרה מזאת, כלים רבים קיימים אינם משלבים סמנים ביולוגיים ספציפיים למחלה או מדדים דלקתיים, כגון חלבון C-תגובתי (CRP), אלבומין סרום וקלפרוטקטין בצואה, מה שמגביל את דיוק החיזוי שלהם בהקשרים קליניים מורכבים¹⁰.

התקדמות אחרונה בבינה מלאכותית ולמידת מכונה (ML) הציגה הזדמנויות חדשות לשיפור הערכת הסיכון התזונתי במחלות דלקתיות כרוניות¹¹. בהשוואה לגישות מסורתיות מבוססות רגרסיה, אלגוריתמים של למידת מכונה יכולים לזהות אסוציאציות לא ליניאריות ואינטראקציות מורכבות בין משתנים, מה שהופך אותם למתאימים במיוחד למאגרי נתונים קליניים הטרוגניים עם מנבאים רב-ממדיים. ראיות מתפתחות מצביעות על כך שמודלי חיזוי סיכון תזונתיים מבוססי למידת מכונה עשויים להעלות על גישות סטטיסטיות קונבנציונליות בחיזוי הידרדרות תזונתית אצל חולים עם^{IBD 12}. בנוסף לשיפור הביצועים החיזויים, גישות למידת מכונה עשויות להפחית את הרב-קוליניאריות באמצעות טכניקות רגולריזציה ולייעל את בחירת המנבא לשיפור פרשנות המודל וההכללה^13,14.

הזמינות הגוברת של מאגרי מידע ציבוריים רחבי היקף חיזקה עוד יותר את המחקר הקשור לתזונה ב-CD. מאגרי מידע בינלאומיים, כולל IBD Biobank, סקר הבריאות והתזונה הלאומי (NHANES) ו-UK Biobank, מכילים נתונים קליניים לאורך זמן נרחבים הכוללים אינדקסים תזונתיים, סמנים דלקתיים, מידע גנומי ומאפייני אורח חיים 15,16,17. אינטגרציה של מאגרי נתונים רב-ממדיים אלו מאפשרת אימות חוצה אוכלוסיות ומשפרת את היישום החיצוני של מודלים חיזויים. מטא-אנליזות הראו כי מודלים לחיזוי שפותחו באמצעות מערכי נתונים משולבים מרובי מרכזים מציגים יציבות ושחזור גבוהים יותר מאשר מודלים שמקורם בקוהורטות של מרכז יחיד.

מחקר זה הניח כי שילוב משתנים חיזויים רב-ממדיים, כולל סמנים דלקתיים, מאפייני מחלה וגורמים דמוגרפיים וסוציו-אקונומיים, יחד עם אלגוריתמים של רגרסיה לוגיסטית ולמידת מכונה, ישפר את הדיוק והיעילות של חיזוי סיכון לתת-תזונה בקרב חולי CD. מודל החיזוי שיתקבל עשוי להקל על התערבות תזונתית מותאמת אישית, לייעל קבלת החלטות קליניות ולשפר את תוצאות המטופל ואיכות חייו.

פרוטוקול

כל המטופלים שהנתונים שלהם הוזנו למאגר הקוהורטים למחלות מעי דלקתיות (IBDCD) סיפקו הסכמה מדעת בכתב לשימוש בנתונים קליניים לא מזוהים לצורכי מחקר בזמן ההרשמה למאגרי הנתונים. אותה מסגרת אתית לאישור והסכמה חלה על כל הנתונים שהופקו ממסד הנתונים, כולל קבוצות פיתוח ואימות. לא נעשה שימוש במידע מטופל מזוהה במחקר זה, וכל הנתונים הוסרו מהזיהוי והוצפנו לאחסון. מכיוון שמחקר זה כלל ניתוח רטרוספקטיבי של נתונים שלא זוהו ממאגר מידע מוכר, ועדת האתיקה ויתרה על דרישת הסכמת מטופל נוספת לניתוח הספציפי הזה. כלי המחקר המשמשים בפרוטוקול מופיעים בטבלת החומרים.

1. סינון גורמים משפיעים במטא-אנליזה

1. אסטרטגיית חיפוש ספרות
   אסטרטגיית חיפוש שיטתית בוצעה ב-PubMed, Web of Science, Cochrane Library, Embase ותשתית הידע הלאומית של סין (CNKI). אסטרטגיית החיפוש באנגלית הוגדרה כך:
   
   ("מחלת קרוהן"[רשת] או "CD"[tiab] או "קרוהן*"[tiab]) וגם ("תת-תזונה"[רשת] או "מצב תזונתי"[רשת] או "סיכון תזונתי"[tiab]) ו-("גורמי סיכון"[רשת] או "חיזוי*"[tiab])
   
   תקופת החיפוש כללה את הקמת מסד הנתונים עד 31 במרץ 2025. בנוסף, בוצע סינון ידני של רשימות המקורות ממחקרים שנכללו כדי לזהות מאמרים פוטנציאליים להחמיץ. אסטרטגיה זו אפשרה סקירה מקיפה של ספרות של גורמי סיכון וחיזוי הקשורים לתת-תזונה בחולי מחלת קרוהן (CD), עם מאגרי מידע מוגדרים בבירור, מונחי חיפוש, מסגרת זמן ונהלי שליפה ידניים משלימים להבטחת שלמות אוסף הספרות.
2. קריטריוני הכללה והחרגה
   קריטריוני ההכללה דרשו שאוכלוסיות המחקר יכללו מטופלים בוגרים (בגיל ≥18) שאובחנו עם מחלת קרוהן לפי הקונצנזוס של 2018 לאבחון וטיפול במחלת מעי דלקתית. בהתחשב במשמעות הקלינית של תת-תזונה ב-CD, הושם דגש על מחקרים המגדירים תת-תזונה באמצעות קריטריוני האגודה האירופית לתזונה קלינית ומטבוליזם (ESPEN) 2015, קריטריוני יוזמת ההנהגה הגלובלית לתת-תזונה (GLIM) 2019, או הציון של כלי סקר אוניברסלי לתת-תזונה (MUST) ≥2. נשמרה הבחנה ברורה בין קריטריוני אבחון מוגדרים בספרות לבין היישום הבלעדי של קריטריוני ESPEN 2015 להגדרת תוצאות בתוך קבוצת המחקר.
   
   עיצובי מחקרים זכאים כללו מחקרים קוהורטים, מקרה-ביקורת, חתך רוחבי ושיטות מעורבות כדי להבטיח הערכה מקיפה של גורמי סיכון לתת-תזונה מנקודות מבט שונות. קריטריוני ההדרה כללו מחקרים על בעלי חיים, מאמרי סקירה ותקצירים של כנסים בשל חוסר תמיכה מספקת בנתונים או חוסר בביקורת עמיתים. מחקרים שחסרו מידע סטטיסטי חיוני, כולל יחסי סיכויים (ORs) ורווחי ביטחון של 95% (CIs), גם הם הוצאו.

2. סינון ספרות וחילוץ נתונים

סקר ספרות וחילוץ נתונים בוצעו באופן עצמאי על ידי שני חוקרים כדי להבטיח שלמות ודיוק. השלב הראשוני כלל סינון כותרות ותקצירים כדי להוציא מחקרים שלא עמדו בקריטריוני הכללה, ובכך צמצמו את מאגר הנתונים למחקרים רלוונטיים ואיכותיים פוטנציאליים.

בהמשך, בוצעה בדיקות טקסט מלאות למחקרים שנחשבו פוטנציאליים לזכאים. שלב זה כלל הערכה מפורטת של עיצוב המחקר, מתודולוגיה, תוצאות ועמידה בקריטריוני הכללה מוגדרים מראש כדי להבטיח שרק מחקרים העומדים בכל הדרישות ייכללו בניתוח הסופי.

חילוץ הנתונים בוצע באמצעות טפסים סטנדרטיים לתיעוד שיטתי של מידע מרכזי, כולל שמות מחברים, שנת פרסום, מדינה, גודל מדגם, התפלגות תת-סוג בסיווג במונטריאול, משך מחלה ממוצע, הגדרות תת-תזונה, כלי הערכה, וניתוחי מחקר שהופקו עם רווח בר-סמך של 95% תואמים לגורמים המשפיעים על סיכון לתת-תזונה.

כל אי-התאמות או אי-ודאויות שנוצרו במהלך הסינון והחילוץ נפתרו באמצעות דיון פנימי. כאשר לא הושג קונצנזוס, התייעצו עם מומחה צד שלישי כדי לבורר, מה שמפחית הטיה סובייקטיבית והבטיח קבלת החלטות אובייקטיביות. תהליך קפדני זה חיזק את השקיפות המתודולוגית וסיפק בסיס איתן לזיהוי גורמים מרכזיים הקשורים לסיכון לתת-תזונה ב-CD.

3. הערכת איכות

הוחלו קריטריונים מחמירים להערכת איכות כדי להבטיח את התוקף המדעי והאמינות של המחקרים שנכללו. מחקרי קוהורט ומקרה-ביקורת הוערכו באמצעות סולם ניוקאסל–אוטווה (NOS), שמעריך את איכות המחקר בשלושה תחומים: בחירה, השוואה וחשיפה. רק מחקרים עם ציוני NOS ≥7 סווגו כאיכותיים ונכללו בניתוח.

מחקרים חתכים הוערכו באמצעות כלי ההערכה של הסוכנות למחקר ואיכות הבריאות (AHRQ), הבוחן בחירת משתתפים, גודל המדגם, תקפות שיטות איסוף הנתונים והתאמת ניתוחים סטטיסטיים. מחקרים עם ציוני AHRQ ≥8 נחשבו זכאים להיכללות.

יישום קריטריוני הערכת איכות מחמירים אלו צמצם את ההטיה הפוטנציאלית הקשורה לשונות איכות המחקר והבטיח שהמודל החיזוי נתמך על בסיס ראיות אמין.

4. בניית מודל חיזוי

1. מקור הנתונים
   מאגר הקוהורטים למחלות מעי דלקתיות (IBDCD) הוא מסד נתונים רב-מרכזי של קבוצות פרוספקטיביות המכיל נתונים קליניים מחולים עם מחלת קרוהן שנאספו בין ינואר 2018 למרץ 2025, כולל מידע דמוגרפי, מאפיינים קליניים, מדדים מעבדתיים, משטרי טיפול והערכות מצב תזונתי. מאגר הנתונים לפיתוח המודל כלל 800 חולים עם מחלת קרוהן שמקורם במאגר IBDCD, וכלל 520 מטופלים בקבוצת ההכשרה ו-280 מטופלים בקבוצת האימות.
   
   קריטריוני ההכללה דרשו אבחנה מאומתת של מחלת קרוהן לפחות 6 חודשים וזמינות של נתונים קליניים מלאים, כולל גורמים משפיעים מזוהים ונתוני הערכה תזונתית שמקורם במטה-אנליזה. חולים עם מצבים נלווים שעלולים להשפיע על מצב תזונתי, כולל ממאירות או מחלת כליות כרונית, הוצאו מהחוק כדי להבטיח דיוק נתונים ותוקף המודלים.
2. הגדרת והקצאת משתנים
   תת-תזונה אובחנה אך ורק לפי קריטריוני ESPEN 2015, הכוללים שלושה מרכיבים אבחנתיים עיקריים: ירידה לא מכוונת במשקל (≥5% בתוך 3 חודשים או ≥10% בתוך 6 חודשים), ירידה בצריכת מזון או ספיגה (ירידה של ≥25% למשך ≥14 ימים), וירידה במסת שריר שנבדקה באמצעות בדיקה גופנית ומדידות אנתרופומטריות, כולל היקף שריר אמצע הזרוע. מדד מסת גוף נמוך (BMI < 18.5 ק"ג/מ^"ר) נחשב למדד תומך ולא כמדד אבחוני סופי. תת-תזונה אושרה רק כאשר היה לפחות קריטריון מרכזי אחד, בעוד ש-BMI נמוך שימש כמדד משלים. מטופלים שהגיעו עם BMI נמוך ללא הוכחה לקריטריונים המרכזיים לא סווגו כתת-תזונה. הגדרה זו מנעה מעגליות בין BMI נמוך, משתנה חיזוי, לבין תת-תזונה, תוצאה.
   
   השכיחות של תת-תזונה הייתה 42.5% בקבוצת ההכשרה (n = 520) ו-40.4% בקבוצת האימות (n = 280). בהתבסס על תוצאות המטא-אנליזה, נבחרו חמישה גורמים מרכזיים כמשתנים חיזויים, כולל פעילות מחלה המוגדרת כ-C-ריאקטיבי (CRP >10 mg/L; כן = 1, לא = 0), מעורבות המעי הדק המוגדרת על ידי סיווג מונטריאול (מעורבות המעי הגס LL1/LL3 לעומת LL2; כן = 1, לא = 0), שימוש ביולוגי (כן = 1, לא = 0), היסטוריה של כריתת מעיים (כן = 1, לא = 0), ו-BMI נמוך (<18.5 ק"ג/מ^{' 2}; כן = 1, לא = 0). גיל ומין נאספו כמאפיינים דמוגרפיים בסיסיים אך לא נכללו כמשתנים חיזויים במודל הסופי משום שלא היו מובהקים סטטיסטית במהלך הניתוח הראשוני.
   
   בסך הכל נכללו במטא-אנליזה 17 מחקרים איכותיים. ה-OR המאוחד ו-95% רווח סמך המתאימים לחמשת הגורמים החיזויים היו: CRP גבוה (OR = 4.72, רווח בר-סמך 95%: 3.21–6.95), מעורבות מעי דק (OR = 2.89, רווח בר-סמך 95%: 1.93–4.33), שימוש ביולוגי (OR = 0.39, רווח בר-סמך 95%: 0.15–1.01), היסטוריה של כריתת מעי (OR = 6.17, רווח בר-סמך 95%: 2.35–16.18), ו-BMI נמוך (OR = 3.56, רווח בר-סמך 95%: 2.41–5.27).
3. שיטת בניית הדגם
   ה-ORs המאוחדים וה-CIs המתאימים של 95% שנגזרו מהמטא-אנליזה הוסבו לערכי log-OR ושימשו לגזירת מקדמי הרגרסיה (β) של מודל הרגרסיה הלוגיסטית הרב-משתנית. העקביות בין תוצאות המטא-אנליזה למקדמי המודל אושרה באמצעות ניתוח קורלציה של פירסון (r = 0.98, P < 0.001). בהתבסס על הגורמים המשפיעים שזוהו, נבנה מודל רגרסיה לוגיסטית רב-משתנית לפי המשוואה הבאה:
   
   "logit"(P) = α + β₁ X₁ + β₂ X₂ + β₃ x₃ + β₄ x₄ + β₅ x₅
   
   כאשר P מייצג את ההסתברות להתרחשות תת-תזונה וערכי β מייצגים את הלוגריתם הטבעי של ערכי ה-OR המאוחדים שנגזרים מהמטא-אנליזה.
   
   באמצעות תוכנת R (גרסה 4.2.1) וחבילת "rms", המודל תורגם לנומוגרמה קלינית מתאימה. ציוני הסיכון המקוריים (טווח תיאורטי: 0–325.1) הותאמו באופן ליניארי לטווח 0–100 לשיפור הקריאות הקלינית. בהתבסס על ציוני הנומוגרפיה הכוללים, המטופלים חולקו לקטגוריות סיכון נמוך (≤20 נקודות), סיכון בינוני (21–40 נקודות) וסיכון גבוה (>40 נקודות) באמצעות כיול מבוסס אחוזון יחסית להתפלגות הניקוד של הקוהורטים.
   
   אלגוריתמים של למידת מכונה, כולל יער אקראי (RF) ועץ החלטות להגברת גרדיאנט (GBDT), שימשו לאופטימיזציית תכונות. אסטרטגיית ערימה שילבה RF ו-GBDT כלומדים בסיסיים עם רגרסיה לוגיסטית כמטה-מסווג. היפרפרמטרים אופטימיזציה באמצעות אימות צולב של 5 פעמים, כאשר RF מוגדר כ-n_estimators = 200 ו-max_depth = 10, ו-GBDT מוגדר כ-n_estimators = 150 ו-learning_rate = 0.1. טכניקת דגימת היתר של מיעוטים סינתטיים (SMOTE) יושמה כדי להתמודד עם חוסר איזון קטן במחלקות במאגר הנתונים של האימון.

5. אימות מודל

1. מאגר נתונים של אימות
   שימשה אסטרטגיית אימות כפולה. אימות פנימי בוצע באמצעות דגימה מחדש של בוטסטרפ עם 1,000 חזרות. אימות השהייה בוצע באמצעות תת-קבוצה עצמאית שאינה חופפת של 280 מטופלים שנלקחו ממאגר IBDCD, ללא מטופלים שנכללו בקבוצת ההכשרה. כל המטופלים בקבוצת האימות אובחנו עם מחלת קרוהן בהתאם לקונצנזוס מחלות המעי הדלקתי לשנת 2018, כאשר הנתונים שנאספו באופן פרוספקטיבי נעו מינואר 2018 עד מרץ 2025.
   
   קבוצת האימות פעלה לפי אותם נהלי אימות כמו קבוצת ההכשרה. תת-תזונה הוערכה לפי קריטריוני ESPEN 2015, וכל המשתנים החיזויים, כולל CRP, מיקום הנגע, השימוש הביולוגי, היסטוריית כריתת המעי ו-BMI, נמדדו בתוך 72 שעות מהאשפוז. לא נצפו הבדלים משמעותיים בין קבוצות ההכשרה והאימות למאפיינים בסיסיים, כולל גיל, מין ומשך המחלה (P > 0.05), התומכים באמינות וביישום הקליני של תוצאות האישור.
   
   חושבו מדדי ביצועים נוספים להערכת ביצועי המודל לעומק. בקבוצת האימונים, הרגישות הייתה 92.3%, הספציפיות הייתה 94.1%, ערך חיזוי חיובי (PPV) היה 90.5%, וערך חיזוי שלילי (NPV) היה 95.2%. בקבוצת האימות, הרגישות הייתה 90.2%, ספציפיות הייתה 92.8%, PPV הייתה 88.7%, ו-NPV הייתה 93.9%. ציון ברייר היה 0.087 בקבוצת האימונים ו-0.102 בקבוצת האימות, מה שמעיד על טעות חיזוי מקובלת.
2. מדדי אימות
   הבחנת המודל הוערכה באמצעות השטח מתחת לעקומת מאפיין הפעולה של המקלט (ROC) (AUC). הכיול הוערך באמצעות מבחן הוסמר–למשואו, שבו P > 0.05 הצביעו על חוסר הבדל מובהק בין הסתברויות חזויות לתוצאות נצפות, וציון ברייר, שבו ערכים <0.20 הצביעו על טעות חיזוי מקובלת. ניתוח עקומת החלטה (DCA) בוצע בנוסף להערכת התועלת הקלינית נטו בטווח של הסתברויות סף.
   
   מסגרת האימות הזו התבססה על דיווח שקוף של מודל חיזוי רב-משתני להנחיות הצהרת פרוגנוזה או אבחנה אישית (TRIPOD).

6. ניתוח סטטיסטי

המטא-אנליזה בוצעה באמצעות גרסה 5.4 של RevMan, וחושבו OR מאוחדים עם רווח מרחבי רווח של 95% תואמים. ההטרוגניות הוערכה באמצעות סטטיסטיקת I² ; הערכים>50% מצביעים על הטרוגניות משמעותית. מודלים של השפעות אקראיות יושמו כאשר הייתה הטרוגניות משמעותית; אחרת, נעשה שימוש במודלים בעלי אפקטים קבועים. ניתוח רגישות בוצע על ידי החרגה רציפה של מחקרים בודדים להערכת יציבות התוצאות. הטיית הפרסום הוערכה באמצעות גרפים של משפך ומבחן אגר.

ניתוחים סטטיסטיים בסיסיים בוצעו באמצעות גרסה 26.0 של SPSS. חבילות "pROC", "rms" ו-"glmnet" בתוכנת R (גרסה 4.2.1) שימשו לבניית מודלים ולאימות מודלים.

תוצאות

מאפיינים בסיסיים של אוכלוסיית המחקר
המטא-אנליזה כללה 17 מחקרים איכותיים שהעריכו תת-תזונה בחולי קרוהן, כפי שסוכם בטבלה משלימה 1. המחקרים פורסמו בין השנים 2009 ל-2025, עם מדגם חציוני של 502 מטופלים (טווח: 175–773). עיצובי המחקרים כללו קוהורטה פרוספקטיבית, קוהורטה רטרוספקטיבית, מקרה-ביקורת, חתך רוחבי ושיטות מעורבות, כאשר מחקרים בשיטות מעורבות היוו 17.6% (3/17) מהמחקרים שנכללו.

ההגדרות של תת-תזונה השתנו בין מחקרים. מדד מסת גוף ...

דיון

מחלת קרוהן (CD) היא מחלת מעי דלקתית כרונית וחוזרת שיכולה להשפיע על כל חלק במערכת העיכול ^1,35,36,37. האטיולוגיה של CD נותרה לא ברורה ונחשב לגורמים רבים, כולל רגישות גנטית, חשיפות סביבתיות וחוסר ויסות חיסוני. תסמינים קליניים נפוצים כוללים כאבי בטן, שלשולים, ירידה במשקל והיווצרות פיסטולה, ביניהם תת-תזונה היא אחד הסיבוכים השכיחים ביותר אצל מטופלים עם CD 38,39,40.

חומרים

רשימת החומרים שנעשה בהם שימוש במאמר זה

שם	חברה	מספר קטלוג	הערות
תוכנת RevMan	שיתוף הפעולה של Cochrane‌	5.4	תוכנת המטא-אנליזה המקצועית שפותחה על ידי שיתוף הפעולה של Cochrane משמשת בעיקר לגיבוש סקירות שיטתיות ומטא-אנליזות, הזנת נתונים והמחשה של תוצאות. ‌
תוכנת R	פרויקט ה-R לחישוב סטטיסטי	4.2.1	R הוא ענף של שפת ה-S אשר שימש באופן נרחב בתחום הסטטיסטיקה ונולד בסביבות שנת 1980. ניתן לראות בו יישום של שפת ה-S. שפת ה-S, אשר פותחה על ידי AT&T Bell LABS, היא שפה פרשנית המשמשת לחקר נתונים, ניתוח סטטיסטי וגרפים