Articolo metodologico

Meta-analisi degli effetti delle terapie nutrizionali sullo stato nutrizionale dei pazienti con cancro gastrico

DOI:

10.3791/69720

⸱

16 gennaio 2026

 ,  ,  , 
1Department of Nutrition, the 8th Medical Center of Chinese PLA General Hospital, 2Department of Ultrasound, the 8th Medical Center of Chinese PLA General Hospital

* These authors contributed equally

In questo articolo

Sommario

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

Questo studio ha rilevato che gli integratori orali aumentavano significativamente il peso e che l'alimentazione precoce con sondino migliorava la prealbumina più della nutrizione parenterale. Tuttavia, l'immunonutrizione specializzata non ha mostrato benefici aggiuntivi rispetto alle formule standard per proteine chiave del sangue. Sono necessarie ulteriori ricerche per confermare questi risultati.

Abstract

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

Questo protocollo fornisce un quadro metodologico per condurre una meta-analisi al fine di valutare gli effetti delle terapie nutrizionali sullo stato nutrizionale dei pazienti affetti da cancro gastrico. Seguendo questo protocollo, i ricercatori saranno in grado di identificare, valutare e sintetizzare sistematicamente le prove provenienti da studi controllati randomizzati e studi comparativi. I passaggi includono: formulare una strategia di ricerca completa su più database; screening e selezione indipendenti di studi utilizzando criteri PICOS predefiniti (popolazione, interferenza, confronto, esito e disegno dello studio); estrazione standardizzata dei dati e armonizzazione delle misure di risultato; valutazione della qualità degli studi utilizzando lo strumento Cochrane Risk of Bias 2.0; e sintesi statistica utilizzando modelli appropriati, con esplorazione di analisi di eterogeneità e sensibilità. L'applicazione di questo protocollo alle evidenze disponibili suggerisce potenziali benefici di specifici interventi nutrizionali, ad esempio l'integrazione orale per il peso corporeo, anche se un'elevata eterogeneità sottolinea la necessità di una metodologia rigorosa e standardizzata in questo campo. Un modello continuo con effetti fissi o casuali è stato utilizzato per ottenere la differenza media (MD) con intervalli di confidenza (IC) del 95%. Un totale di 18 studi, con la partecipazione di 3.586 soggetti, è stato selezionato per la meta-analisi. L'integrazione nutrizionale orale ha mostrato un aumento significativo del peso corporeo (MD, 0,74; IC 95%, 0,20-1,27, p = 0,007) rispetto al controllo nei pazienti con cancro gastrico. La nutrizione enterale precoce ha mostrato livelli di prealbumina significativamente migliorati (MD, 22,53; IC 95%, 13,37-31,69, p < 0,001) rispetto alla nutrizione parenterale nei pazienti. Tuttavia, non sono state riscontrate differenze significative tra l'immunonutrizione enterale e la nutrizione enterale standard per albumina (MD, 0,57, IC 95%, -0,31-1,44, p=0,20), prealbumina (MD, 0,23, IC 95%, -0,29-0,76, p=0,38) o livelli di transferrina (MD, 0,11, IC 95%, -0,09-0,32, p=0,28). I dati studiati hanno mostrato che l'uso di integrazione nutrizionale orale aveva aumentato significativamente il peso corporeo rispetto al controllo, e la nutrizione enterale precoce aveva migliorato significativamente i livelli di prealbumina rispetto a quella parenterale. Tuttavia, sono necessari ulteriori studi per convalidare questo risultato.

Introduzione

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Ogni anno, quasi 1 milione di casi di cancro gastrico vengono diagnosticati a livelloglobale 1. Nonostante una costante diminuzione dell'incidenza, il cancro gastrico continua a essere una delle neoplasie più diffuse e letali, rappresentando 783.000 casi (8,2% di tutte le morti per cancro) nel 20182. La chirurgia è il trattamento principale per il cancro gastrico, con un tasso di sopravvivenza a 5 anni di circa il 25,7% nei casi di malattia localmente avanzata in Europa enegli Stati Uniti. Nonostante i progressi nelle tecniche chirurgiche e nelle cure perioperatorie negli ultimi anni, la maggior parte dei pazienti con cancro gastrico sperimenta una significativa malnutrizione a causa delle caratteristiche del cancro gastrico, traumi chirurgici, gestione alimentare perioperatoria e apporto calorico insufficiente, che influiscono negativamente sul loro stato nutrizionale e sulla composizionecorporea 4. Inoltre, la malnutrizione è aggravata da un catabolismo intensificato dovuto a una disregolazione della risposta immunitaria e a disturbi metabolici, che portano a anoressia, aumento del consumo energetico e perditadi peso 5. Questi fattori costituiscono la base di quella che viene definita malnutrizione legata allemalattie 6. In questo contesto, sono stati istituiti strumenti di laboratorio e clinici per valutare lo stato nutrizionale dei pazientioncologici 6. La valutazione dello stato nutrizionale include dati sul peso corporeo, l'indice di massa corporea, metriche di composizione corporea, ad esempio massa o massa grassa priva di grasso, e indicatori biochimici, ad esempio livelli 6 di albumina eprealbumina. Vari marcatori dello stato nutrizionale, tra cui l'indice nutrizionale prognostico, l'indice di massa corporea, l'albumina sierica e la riduzione del peso corporeo preoperatoria, sono stati valutati come indicatori prognostici nel cancrogastrico 7,8. Infatti, il deterioramento dello stato nutrizionale può portare a un aumento dell'incidenza delle complicazioni, una diminuzione della sopravvivenza senza progressione e una sopravvivenza complessivaridotta 7. Questi risultati sottolineano l'importanza di identificare la malnutrizione e fornire un adeguato supporto nutrizionale per migliorare lo stato nutrizionale, ottimizzando così la qualità della vita e la sopravvivenza dei pazienti con cancro gastrico. Gli effetti di vari trattamenti nutrizionali sullo stato nutrizionale in contesti differenti rimangono controversi.

Per studiare effetti così controversi, dobbiamo utilizzare una metodologia standardizzata. Le revisioni narrative tradizionali mancano del rigore sistematico necessario per sintetizzare queste evidenze eterogenee, mentre i dati individuali degli studi da soli non possono fornire conclusioni definitive sull'efficacia comparativa. Questo protocollo impiega un approccio di meta-analisi, che offre vantaggi distinti rispetto a queste alternative fornendo una metodologia strutturata e riproducibile per la sintesi delle prove. La meta-analisi minimizza i bias attraverso strategie di ricerca complete e criteri di inclusione espliciti. Consente inoltre il pooling quantitativo dei risultati per aumentare la potenza statistica e laprecisione 9. L'approccio scelto è particolarmente prezioso nella ricerca in oncologia nutrizionale, dove gli interventi variano notevolmente per composizione, tempismo e via amministrativa.

In particolare, questo protocollo affronta le lacune nelle metodologie esistenti fornendo indicazioni esplicite per categorizzare diversi interventi nutrizionali, standardizzando i punti temporali di misurazione degli esiti, offrendo criteri trasparenti per la selezione del modello basati sull'eterogeneità e incorporando analisi di sensibilità complete. Il protocollo è applicabile a studi che esaminano qualsiasi intervento nutrizionale nei pazienti con cancro gastrico, con esiti che includono misure antropometriche (peso corporeo), marcatori biochimici (albumina, prealbumina, transferrina) e valutazioni funzionali. Tuttavia, le conclusioni potrebbero non generalizzarsi ad altri tipi di cancro o interventi nutrizionali non specificamente trattati, e l'applicabilità può essere limitata per studi con eterogeneità metodologica sostanziale o una segnalazione degli esiti incompleta. L'obiettivo dello studio era valutare e confrontare sistematicamente gli effetti delle diverse terapie nutrizionali, inclusa integrazione orale, nutrizione enterale precoce, nutrizione parenterale e immunonutrizione enterale, sullo stato nutrizionale dei pazienti con cancro gastrico, misurato dai cambiamenti nel peso corporeo, albumina, prealbumina e livelli di transferrina.

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Protocollo

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Questo studio prevede l'analisi di dati precedentemente pubblicati e non richiede l'approvazione etica né il consenso del paziente.

1. Sviluppo della strategia di ricerca 9

  1. Cerca nei seguenti database: PubMed, Cochrane Library, Embase, Google Scholar e OVID. Utilizza sia i termini Medical Subject Headings (MeSH) sia le parole chiave in testo libero in tutte le ricerche. Non applicare restrizioni di lingua o data.
  2. Documenta la data della ricerca e il numero di record recuperati da ogni database.
  3. Sviluppare stringhe di ricerca utilizzando il framework PICOS (popolazione, intervento, confronto, risultato e disegno dello studio)10.
    1. Per la popolazione, si usano termini come: neoplasie gastriche, cancro gastrico, cancro dello stomaco, carcinoma gastrico.
    2. Per l'intervento, usa termini come: Nutrizione Enterale, Nutrizione Parenterale, Integratori Alimentari, Terapia Nutrizionale, Nutrizione enterale, Nutrizione parenterale, integratori nutrizionali orali, immunonutrizione.
    3. Per il risultato, usa termini come: stato nutrizionale, stato nutrizionale, peso corporeo, albumina, prealbumina, transferrina.
    4. Per la progettazione dello studio, si usano termini come studio controllato randomizzato, trial clinico controllato, randomizzato, randomizzato, trial.
  4. Combina tutti i termini con gli operatori booleani appropriati (AND, OR, NOT). Adatta la sintassi di ricerca ai requisiti specifici di ogni database.

2. Selezione e selezione degli studi 11

  1. Importa tutti i risultati della ricerca in un software di gestione delle referenze (ad esempio, EndNote X20). Esegui la deduplicazione automatica seguita da una verifica manuale per rimuovere i record duplicati.
  2. Utilizzare software dedicati alla revisione sistematica (ad esempio, Covid) per il processo di screening12. Assegnare due autori indipendenti a selezionare titoli e abstract secondo criteri predefiniti di inclusione ed esclusione. Risolvere eventuali discrepanze tra autori tramite discussione o, se necessario, consultando un terzo autore.
  3. Utilizzare i seguenti criteri di inclusione: studi controllati randomizzati o studi comparativi; pazienti adulti con cancro gastrico (≥18 anni); confronto tra un intervento nutrizionale e un intervento di controllo o alternativo; Rapporto di almeno un esame rilevante sullo stato nutrizionale (peso corporeo, albumina, prealbumina, transferrina).
  4. Utilizzare i seguenti criteri di esclusione: disegni non comparativi; popolazioni non con cancro gastrico; nessun risultato nutrizionale; dati insufficienti per la meta-analisi.
  5. Recupera gli articoli integrali di tutti i documenti che superano la selezione titolo/abstract 13. Assegnare due autori indipendenti per valutare ogni articolo integrale secondo i criteri di inclusione. Documenta la ragione dell'esclusione di ogni articolo escluso in questa fase. Contatta gli autori corrispondenti degli studi per richiedere dati mancanti o chiarimenti quando necessario.

3. Estrazione dei dati 13

  1. Sviluppare un modulo standardizzato per l'estrazione dei dati. Crea il modulo usando software come Microsoft Excel. Includere campi per: caratteristiche dello studio (autore, anno, paese, design); caratteristiche dei partecipanti (dimensione del campione, età, genere, stadio oncologico); dettagli dell'intervento (tipo, composizione, durata, tempismo); dettagli del comparatore; dati di risultato (medie, deviazioni standard, dimensioni dei campioni per ogni gruppo e momento temporale); e indicatori metodologici di qualità.
  2. Assegnare due autori indipendenti per estrarre i dati dagli studi inclusi utilizzando il modulo standardizzato. Risolvere le discrepanze tramite consenso o facendo riferimento alla pubblicazione originale.
  3. Estrarre i dati sugli esiti per le seguenti metriche nei momenti specificati: variazione del peso corporeo dal basale a 1 mese dopo l'intervento; e i livelli di albumina, prealbumina e transferrina al giorno 7 postoperatorio (± 2 giorni).
  4. Converti tutti i dati estratti in unità standardizzate: peso corporeo in chilogrammi (kg), albumina in grammi per litro (g/L), prealbumina in milligrammi per litro (mg/L) e transferrina in grammi per litro (g/L). Se le medie e le deviazioni standard non vengono riportate, calcolarle dalle statistiche disponibili utilizzando metodi di conversione consolidati.

4. Valutazione della qualità degli studi inclusi 10

  1. Valuta il rischio di bias per ogni studio. Utilizzare lo strumento Cochrane Risk of Bias 2.0 (RoB 2) per studi randomizzati.
  2. Assegnare due autori indipendenti per valutare ogni studio nei cinque domini: bias derivanti dal processo di randomizzazione; bias dovuti a deviazioni dagli interventi previsti; bias dovuti alla mancanza di dati sugli esiti; bias nella misurazione del risultato; e il bias nella selezione del risultato riportato. Classifica il rischio di bias per ogni dominio come basso, con alcune preoccupazioni o alto. Risolvere eventuali discrepanze nella valutazione attraverso la discussione.
  3. Fai un giudizio complessivo sulla qualità di ogni studio. Classifica gli studi come: Basso rischio (basso rischio in tutti i domini), Alcune preoccupazioni (alcune preoccupazioni in almeno un dominio) o Alto rischio (alto rischio in almeno un dominio o alcune preoccupazioni in più domini).

5. Analisi statistica

  1. Prepara i dati per l'analisi. Inserisci i dati estratti in un software di meta-analisi (ad esempio, Review Manager 5.4). Per risultati continui, calcola la differenza media (DM) e l'intervallo di confidenza (IC) al 95% per ogni studio. Utilizzare la differenza media standardizzata (SMD) se vengono utilizzate scale di misura diverse per lo stesso risultato.
  2. Valuta l'eterogeneità statistica. Calcola la statistica I² per quantificare la proporzione di variazione totale dovuta all'eterogeneità. Interpreta il valore I² come segue: 0-25% (potrebbe non essere importante), 25-50% (basso), 50-75% (moderato), 75-100% (alto). Utilizzare il test Q di Cochran (p < 0,10) per valutare la presenza di un'eterogeneità significativa.
  3. Seleziona il modello statistico appropriato. Usa un modello a effetti casuali quando I² > il 50% o quando è evidente l'eterogeneità clinica. Usa un modello a effetti fissi quando I² ≤ 50% e gli studi sono clinicamente omogenei. Riportano i risultati di entrambi i modelli come parte delle analisi di sensibilità.
  4. Effettuare analisi di sottogruppi e di sensibilità. Eseguire analisi di sottogruppi basate sul tipo di intervento, il momento dell'intervento, la regione geografica e lo stadio del cancro. Eseguire analisi di sensibilità escludendo studi con alto rischio di bias, utilizzando misure di effetto alternative, applicando modelli statistici diversi e conducendo analisi leave-one-out.
  5. Valuta il bias dipubblicazione 14. Crea un diagramma a funnel da ispezionare visivamente per eventuali asimmetrie per qualsiasi risultato che includa 10 o più studi. Eseguire il test di regressione di Egger per i risultati con 10 o più studi al fine di verificare statisticamente l'asimmetria del diagramma di imbuto. Interpreta i risultati con cautela se sono disponibili meno di 10 studi per un risultato.

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Risultati

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Risultati della ricerca e selezione degli studi
Una ricerca approfondita nella letteratura condotta il 1° luglio 2025 ha identificato 3675 record provenienti da cinque database. Dopo aver rimosso 1226 duplicati, 2449 documenti hanno subito una selezione di titoli e abstract. Di questi, 148 articoli a testo completo sono stati valutati per l'idoneità, con 130 esclusi per non aver soddisfatto i criteri di inclusione. Diciotto studi 15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32<...

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Discussione

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Risultati della meta-analisi
Per l'attuale meta-analisi, sono stati studiati 18 studi con 3586 soggettidi cui 15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,

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Dichiarazioni

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Gli autori dichiarano di non avere interessi in competizione.

Ringraziamenti

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Non applicabile.

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Materiali

Elenco dei materiali utilizzati in questo articolo
NomeAziendaNumero di catalogoCommenti
Covid per lo screening degli studiVeritas Health Innovation Ltd.https://www.covidence.org/
Fine Nota X9 Clarivatehttps://support.clarivate.com/Endnote/s/article/Download-EndNote?language=en_US
Software statistico R (versione 4.3.1) con pacchetto metafor per analisi aggiuntiveLa R Foundation per il calcolo statisticohttps://www.r-project.org/
Review Manager 5.4 (The Cochrane Collaboration) per meta-analisi.Il Nordic Cochrane Centre, la Collaborazione Cochranehttps://www.cochrane.org/learn

Riferimenti

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