心不全患者におけるエネルギー不足とタンパク質摂取の関連を評価するための構造化インタビューの利用

サマリー

本研究は、生体電気インピーダンスやドップラー超音波を含む複合診断ツール、および24時間の食事回想を用いて、心不全患者の潜在的うっ血と食事摂取の関連を評価し、潜在的うっ血がエネルギー、タンパク質、微量栄養素摂取の減少と関連していることを示しました。

要約

過去の研究では、潜在的うっ血と食事摂取不足の関連が示唆されていますが、この分野に関する証拠は依然として限られています。本研究は、心不全(HF)患者における亜臨床的うっ血が不十分な食事摂取と関連しているかどうかを評価することを目的としました。2023年4月から2025年1月にかけて、サルバドール・ズビラン国立科学・栄養研究所の心不全クリニックで122名の外来患者を対象に横断面試験が実施されました。静脈過剰超音波スコア(VExUS)および生体電気インピーダンスベクター解析(BIVA)を用いて、亜臨床うっ血を評価しました。食事摂取は3回の非連続24時間食事リコールを通じて評価されました。不十分な食事摂取は、標準エネルギー要求の60%(25〜30 kcal/kg)を下回る摂取量と、1日あたり1.2g/kg未満のタンパク質摂取と定義されました。亜臨床的なうっ血の患者は、総エネルギー摂取量(1098.42 kcal 対 1478 kcal、p = 0.001)およびタンパク質摂取量(0.84 g/kg、p = 0.001)が有意に減少し、炭水化物摂取量(64.3% 対 49.1%、p < 0.001)と食物繊維摂取量が低め(10.90 g 対 16.83 g、p = 0.008)、特に可溶性食物繊維(0.53 g 対 3.01 g、p < 0.001)が顕著に見られました。亜臨床のうっ血は不十分な食事摂取と強く関連していました(オッズ比[OR] = 10.04;95%信頼区間[CI]:1.03-97.75;p = 0.047)。さらに、食欲不振が摂取不足の独立したリスク要因として浮上しました(OR = 11.37; 95% CI: 2.14-60.30; p = 0.004)。結論として、HF患者のうっ血はエネルギーおよびタンパク質摂取量の有意な減少、炭水化物摂取量の増加、食物繊維摂取の減少と関連していました。これらの発見は、栄養評価がHFの潜在的うっ血の早期発見と管理に果たす可能性を示しています。

概要

うっ血は心不全(HF)患者の入院の主な原因であり、再発は予後悪化と強く関連しています^1。肺および末梢浮腫は典型的な臨床症状ですが、表露的な症状なしに心臓充満圧が高くなる亜臨床うっ血は、代償失に数週間前から発症し、従来の評価法では発見されないことが多い^です。この初期段階のうっ血は、腸壁浮腫、粘膜透過性の増加、細菌移動、全身炎症などのメカニズムを通じて消化器機能障害を促進する可能性があり、これらは吐き気、早期満腹感、心臓悪液質3などの症状に寄与^します。しかし、呼吸困難や疲労などの非特異的症状が必ずしもうっ血を意味するわけではなく、これらは心力不全患者に多い身体機能低下、貧血、抑う^{つ症状など}他の疾患に起因することもあります。したがって、真の液体過負荷を正確に特定し、この複雑な集団における他の症状負担の原因と区別するためには客観的なツールが^{不可欠です。}これは特に全身バイオインピーダンス解析で特定できる潜在的うっ血症のケースに重要であり、これまで考えられていたよりもはるかに一般的で、駆出率低下を伴う心不全の約3分の2に影響を及ぼしています。特に、この早期でしばしば気づかれない体液の蓄積は、心不全の悪化率や臨床結果の悪化と関連しており、日常ケアにおいて敏感で非侵襲的な評価を用いる重要性を強調しています^。栄養失調は虚弱やその他の併存症としばしば結びついており、HFの有害な結果の独立予測因子として一貫して認識されており、早期発見と的確な介入の必要性を強調しています。それにもかかわらず、HF患者のフォローアップ訪問には定期的な食事摂取の評価がほとんど組み込まれていません。栄養評価は、不十分な摂取の特定、早期の分解代謝の兆候の認識、さらなる機能低下を防ぐ個別化された食事戦略の指導に不可欠です。^3,4。

過去の研究では、うっ血が栄養状態に影響を与える可能性が示唆されています。例えば、2020年に実施された研究では、退院時のB型ナトリ利尿ペプチド(BNP)レベルが高いことと、不十分な食事摂取との間に有意な関連が報告されており、これは病院^食の消費分析に基づいています。BNPは心臓充填圧の上昇を反映するため、この関連は退院時の栄養摂取に影響を与える持続的な潜在的うっ血を示す可能性があります。これらの知見にもかかわらず、特に安定した外来患者における亜臨床的うっ血、食事摂取、臨床アウトカムの関連に関する証拠は限られています。したがって、これらの相互作用を検証された診断ツールを用いて、これらの相互作用を明らかにするためのさらなる研究が必要です。本研究は、HF患者の栄養摂取不足と潜在的うっ血が関連しているかどうかを明らかにし、早期発見と栄養評価が患者の管理と予後において重要な役割を果たす可能性を仮説的に示すことを目的としました。

プロトコル

本研究は、サルバドール・ズビラン国立医学・栄養研究所(INCMNSZ)の指針に基づき実施され、生物医学研究倫理委員会(参照番号4504)により承認されました。登録前にすべての参加者から書面および口頭のインフォームド・コンセントが取得されました。

研究デザインと対象集団

これは横断的な研究でした。18歳≥で、心不全と診断が少なくとも6か月間、臨床的に安定、直近3か月間に薬剤調整がなく、2023年4月から2025年1月にINCMNSZのHFクリニックに通った患者を対象にしました。除外基準には、現在の栄養補助食品の使用、妊娠、がんの診断、吸収不良に関連する消化器疾患が含まれていました。合計122名の患者が募集され、選択基準を適用した後、117名が本研究に含まれました。参加者の募集と選定は研究フロー図(図1)に示されています。

潜在的うっ血の評価

潜在的うっ血とは、静脈過剰超音波スコア(VExUS)および生体電気インピーダンスベクター解析(BIVA)の両方で検出される客観的な液体過負荷の兆候の存在であり、末梢浮腫、肺経管、頸静脈拡張、正呼吸などの顕著な臨床的徴候がない状態と定義されました。疲労や運動性呼吸困難などの非特異的症状のみを呈する患者は臨床的にうっ血とは分類されませんでした。患者を評価した臨床医は、BIVAやVExUSの結果に対して盲検されていませんでした。

静脈過剰超音波スコア(VExUS)検査

VExUSの評価は、訓練を受けた心臓専門医が、パルスドで連続ドップラーと低周波(2.5〜5 MHz)セクター型トランスデューサーを備えたハイブリッド型携帯型超音波装置を用いて実施しました。4つの主要な静脈が測定されました:下腔静脈、門脈、肝静脈、そして上腎静脈です。これらの測定によれば、混雑度は0から3の範囲で得られ、1以上の度は混雑とみなされます。VExUSプロトコルのより詳細な説明は^{他の場所で}説明されています。

生体電気的インピーダンスベクトル解析(BIVA)手順

私たちが使った生体電気インピーダンスは全身を分析し、脂肪量、体中の水分を測定します。これにより、アンバランスの検出や局所的な変化の追跡が可能になります。BIVAは単一周波数(50 kHz)の四極生体電気インピーダンス装置を用いて実施されました。抵抗とリアクタンスの測定が得られ、被験者の身長に合わせて標準化されました。抵抗とリアクタンスの計算により、位相角とベクトルが得られました。ベクトルが75^パー センタイル未満であれば、混雑が存在していることを示します。この手順は、^{他の場所で}説明されている標準化されたプロトコルに従っていました。

食事摂取評価

食事摂取評価は臨床受診および鼻づまり評価と同じ日に実施されました。この質問票は、訓練を受けた栄養専門家が対面で実施した3回の非連続24時間食事リコール(補足1)を用いて評価されました。

複数回通過法は食事の記憶精度を高めるために用いられました。患者にはまず、過去24時間に摂取したすべての食品や飲料を無料で途切れなくリストするよう求められました。その後、インタビュアーはスナック、飲み物、ソース、調味料など忘れがちな品目を探し、抜け目を最小限に抑えました。患者は各アイテムの消費時間と食事の機会を報告しました。調理方法、分量、成分、該当する場合は製品の種類に関する詳細な情報が収集され、正確な栄養素推定が可能となりました。最後に、リコール全体を患者一人ひとりと確認し、完全性と正確性を確認しました。

リコールはランダムな日に実施され、食事パターンの変動を考慮して週末の日を含むようにしました。3回のリコールの平均摂取量が分析に用いられました。

食事の適足性は、慢性疾患患者の臨床栄養ガイドラインに基づき、推定エネルギー要求の少なくとも60%(25〜30 kcal/kg/日)とタンパク質摂取量1.2g/kg/kg/日と定義^{されました。}摂取量の減少は、栄養失調リスクの増加と関連していることから不十分と分類されました。

栄養分析

24時間のリコールで収集された食事データは、栄養成分分析のためにFood Processor Nutrition Analysis Software(バージョン7)に入力されました。このソフトウェアは以前、腹膜透析を受けた患者の食事中のリン摂取量を評価する別の研究で使用され、良好な結果を得ました¹¹。このソフトウェアデータベースには、マクロ栄養素、微量栄養素、食物繊維含有量に関する包括的な情報が含まれています。詳細な食品説明、調理方法、食量の入力により、各参加者の総エネルギー摂取量、マクロ栄養素分布、食物繊維摂取量を正確に計算できるようになりました。

食事の評価と分析は、再現性と一貫性を確保するためにESHAのフードプロセッサーソフトウェアを用いて標準化されたワークフローに従って実施されました。データ入力の一環として、 個人>「新」を選択し、年齢、性別、体重、身長、関連する臨床情報などの人口統計的および人体計量変数を記録して個別の患者プロファイルが作成されました。測定単位はグラム、ミリリットル、キログラムに標準化され、必要に応じてエネルギー摂取量25〜30 kcal/kg/日、タンパク質摂取量1.2 g/kgなど個別の栄養目標が定義されました。

栄養素の出力構成は、データ分析前に「 表示する栄養素」>設定 を選択するか、レポート内の列をカスタマイズすることで確立されました。この構成により、総エネルギー摂取量、マクロ栄養素分布(パーセンテージ)、体重に正規化されたタンパク質摂取量(g/kg)、総食物繊維、可溶性・不溶性食物繊維、ナトリウム摂取量の評価が可能となりました。この仕組みにより、すべての食事分析において一貫性が確保されました。

食事データ収集はソフトウェアとは独立して複数回24時間リコール法を用いて行われました。リコール手順のステップ1では、患者に過去24時間に摂取したすべての食品や飲料を自由に思い出すよう求められました。ステップ2では、面接官がスナック、飲み物、ソース、調味料など、よく忘れがちな品物を体系的に探りました。ステップ4では、食品の調理方法、分量、成分、製品の種類に関する詳細な情報が収集されました。この構造化されたアプローチは、食事データをFood Processorに入力する前に呼び戻しの精度を向上させるために用いられました。

報告されたすべての食品・飲料は検索機能を使ってソフトウェアに入力され、適切な商品はジェネリック、ブランド、またはレストランのデータベースから選択されました。食量は標準化された単位や実際の消費量を反映した世帯単位で指定されました。通常の食事摂取量を推定するために、同じ患者プロファイル内で2〜3日間の非連続な日(週末の日を含む)に再実施し、各回想起は対応する日付に割り当てられました。

1日および平均栄養摂取量は 、スプレッドシート、栄養素合計、または摂取量対目標>レポートを選択して生成し、選択されたリコールにおける単日および複数日の平均摂取量の両方を評価できるようにしました。

すべての食事データはその後、CSV、Excel、またはPDF形式 >レポート でエクスポートされ、統計分析および原稿資料への組み込みが行われました。

したがって、食事摂取は3回の非連続24時間複数回リコールを用いて評価され、Food Processorで分析されました。栄養素データベースは対応するバージョンに更新され、分析には数日平均摂取量が用いられました。

本研究では、一般的に使われる栄養リスクツールの代わりに食事摂取アンケートを選びました。なぜなら、これらのツールは主に生化学的マーカー(例:アルブミンやリンパ球数)や人体計測に基づいて栄養リスクを推定するものの、実際の食事摂取や食習慣に関する情報は捉えていないからです。対照的に、私たちの手法で用いられた3つの非連続24時間食事リコールは、患者の摂取量を直接かつ詳細に評価し、マクロおよびミクロ栄養素の摂取における質的・量的不十分さを特定することを可能にします。このアプローチは、亜臨床的うっ血との食事摂取の関係を調べるという研究目的により適していました。

握力に関しては、メキシコの人口の数値を考慮したダイナメトリーテストが使用されたことを付け加えることが重要です。男性ではダイナメトリが27kg未満、女性ではダイナメトリーが16kg未満とみなされます。¹²。

統計解析

カテゴリ変数は頻度とパーセンテージで要約されました。連続変数は、データ分布に応じて標準偏差または四分位数範囲の中央値を持つ平均値として表されました。リリフォルス補正を用いたコルモゴロフ・スミルノフ検定は^正常性を評価しました。グループ間の比較(適正摂取量と不十分な摂取量)は、カテゴリ変数についてはピアソンのカイ二乗検定またはフィッシャーの正確検定、連続変数については学生のt検定またはマン・ホイットニーU検定を用いて行われました。有意の閾値はp < 0.05でした。多変量解析では、多重線形回帰が行われ、亜臨床的なうっ血、呼吸困難、食欲不振を共変量(交絡因子の可能性がある)として含め、食事摂取不良がこれらの変数のいずれかと統計的に有意に独立に関連しているかどうかを判断しました。統計解析にはJamoviソフトウェアバージョン2.7.5が使用されました。

結果

研究対象

合計117名の患者が納入基準を満たし、本研究に登録されました。そのうち54%が女性で、中央値年齢は66.5歳でした。患者選択プロセスは 図1のフローチャートに詳細に記載されています。研究対象集団の基底的特徴は、潜在的うっ血の有無によって階層化され、 表1にまとめられています。呼吸困難、疲労、消化器症状の有病率に関して、グループ間で有意な差は認められませんでした。統計的差異はニューヨーク心臓協会(NYHA)の分類、位相角、抵抗性、リアクタンスZスコア、血清バイオマーカーレベルのみでした。

潜在的うっ血評価

VExUSおよびBIVAを用いた評価により、亜臨床うっ血有無の患者間で明確な違いが確認されました。特に、亜臨床的うっ血群は拡張期血圧の低下、心拍数の増加、BNPやがん抗原125(Ca125)などのバイオ...

ディスカッション

本研究は、顕著な臨床症状がなくても、心不全患者の不十分な食事摂取と有意に関連していることを提案しています。私たちの結果は、うっ血が少ない人よりもカロリーとタンパク質が少なく、炭水化物摂取量が多く食物繊維摂取が減少していることが明らかになりました。これらの発見は、栄養状態が潜在的うっ血を引き起こすメカニズムと密接に関連している可能性を示唆しています。しかし、この関係の方向性は、本研究が縦断的でなかったため、データからは特定できません。心不全の進行が栄養失調に寄与するという生物学的には、腸の吸収不良、異化、神経ホルモン調節障害、炎症性サイトカイン活性化などの過程を通じて栄養失調に寄与し、拒食症や食欲減退を引き起こす可能性があります¹⁵。因果関係は確立できませんが、私たちの結果は栄養と鼻血の重要な臨床的交差点を強調し、時間的順序を明確にし、標的を絞った栄養介入がこの経過を変化させるかどうかを明らかにする将来の研究につながります。

また、栄養不足がうっ血と肉減少症の関連を媒介...

材料

この記事で使用された材料の一覧

名前	会社	カタログ番号	コメント
ホワイトペーパー	NA	NA	どのブランドでも使えます
ペン	NA	NA	どのブランドでも使えます
ESHAフードプロセッサーソフトウェア	トラストウェル	https://www.trustwell.com/products/food-processor-nutrition-analysis-software/dietitian-purchase/?__hstc=245337562.66dbd18d36f4c f64e594f71fe9ffa176.1755020161804.1755020161804.1755020161804.1 &__hssc=245337562.1.17550201 61804&__hsfp=4246053562	ESHAフードプロセッサーは、包括的な食品および栄養素分析を提供するソフトウェアアプリケーションです。このソフトウェアは、ユーザーがレシピ、メニュー、個々の食品の栄養成分(カロリー、マクロ栄養素、微量栄養素など)を分析できるようにします。nbsp;
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