方法論記事

神経疾患の重症患者における栄養リスク評価とその予後への影響

DOI:

10.3791/69710

2026年1月30日

この記事について

サマリー

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

ここでは、神経系疾患を持つ重症患者に対する栄養リスク評価、栄養サポート評価、予後予測のための標準化されたプロトコルを提示します。

要約

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

本研究は、栄養リスク評価および栄養サポート管理のための標準化されたプロトコルを適用・評価し、栄養失調のリスクがある重度の神経疾患を持つ個人におけるその予測価値を評価することを目的としています。2012年1月から2019年12月までの間に、首都医科大学玄武病院の神経集中治療室(NICU)に入院した930名の適齢患者を遡及分析しました。退院時、患者は修正ランキンスケール(mRS)結果(良好予後:mRS 0-2、n = 600;悪い予後:mRS 3-6、n = 330)および生存状況(生存者:n = 869;死亡:n = 61)に基づいて分類されました。プロトコルには、ベースライン特性と生化学的評価、入院栄養リスクスクリーニング2002(NRS 2002)スコア、栄養サポート方式の特定、最初の7日間の典型的なエネルギー摂取量の推定、グラスゴー昏睡スケール(GCS)、急性生理学および慢性健康評価II(APACHE II)などの標準化された評価ツールを用いた疾患評価のレベルが含まれていました。 および国立衛生研究所脳卒中スケール(NIHSS)です。

単変量研究、多変量ロジスティック回帰推定、および受信者動作特性(ROC)曲線評価を用いて予測有意性を評価しました。標準化されたプロトコルにより、栄養リスクの体系的な特定、臨床重症度の階層化、栄養介入計画の早期指針提供が可能となりました。NRS 2002、APACHE II、NIHSSスコアの上昇、高齢、早期エネルギー摂取不足などの主要リスク指標は、悪影響と関連していました。対照的に、GCSが高く、ビタミンB12のレベルが適切であれば、防御的傾向が示されました。ROC解析により、NRS 2002が機能的アウトカムおよび生存状況の両方において最も効果的な予測効用を提供したことが確認されました。これらの研究結果は、構造化された栄養リスク評価と標準化された支援の実施が、神経疾患を患う重症患者に対する早期予後判断や栄養意思決定に実用的な価値を提供することを示しています。

概要

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

神経重篤な患者は、重度の一次または二次性神経疾患の被害者であり、しばしば全身臓器の機能障害を伴うため、継続的な血行動態観察、機械的換気、集中治療室(ICU)での多面的治療が必要です1,2。意識障害、嚥下障害、人工呼吸、自然発生摂取の不十分な患者は、十分な栄養摂取ができず、その結果、栄養不足の発生率が高くなります。高代謝および過剰分解代謝のストレス反応や加齢に伴う生理的悪化とともに、これらの要因は栄養失調のリスクを大幅に高めます3,4。栄養失調は、神経ICUにおける長期入院、神経機能回復の遅さ、合併症への脆弱性、死亡率を引き起こす要因であることが示されています5。最近の疫学的証拠では、神経重症患者には最大79%の栄養失調が存在していることが示されており、栄養リスクを早期かつ正確に特定する必要があります。

一般的なICU集団における栄養評価は研究されていますが、神経学的ICUにおける栄養リスクとその予後価値に焦点を当てた研究は十分に探求されていません文献の大部分は虚血性脳卒中のような個別の疾患に特化しており、栄養評価は入院時に行われ、栄養リスクや標準化された栄養支援計画の動的な評価は行われていません。従来の評価ツールである主観的グローバル評価(SGA)や栄養失調普遍スクリーニングツール(MUST)は、偏りがあり、絶えず進化する神経危機的状態において正確性に欠けています8。一方、2002年栄養リスクスクリーニング(NRS-2002)は、食習慣の低下と疾患の重症度を統合しており、その組織的なスコアリングシステムと医療判断の支援機能により、重篤な神経疾患の治療においても適切なツールとなっています。NRS-2002をグラスゴー昏睡スケール(GCS)、国立衛生研究所脳卒中スケール(NIHSS)、急性生理学および慢性健康評価II(APACHE II)などの神経重症度スケールと統合することで、神経学的健康、全体的な健康、予測の包括的な評価が可能になります。

これまでの研究では、重度の神経疾患を持つ個人の転後を改善するための多機能給餌アプローチが調査されており、協調した介入によって耐性やバイオマーカーが増加する。しかし、サンプル数の拡大、疾患の多様性、長期追跡の欠如により、臨床結果の一般化は困難です。ICUでの構造化栄養スクリーニングの有効性を比較した研究では、MUSTなどの検証済み機器の使用が、患者の特徴や過去の設計、介入戦略の不整合はあるものの、死亡率予測と臨床パフォーマンスの向上が向上することが示されました。神経ICUにおける医療栄養療法の実践は、プロトコルの遵守、評価戦略、モニタリング方法に有意なばらつきを示しています12。構造化されたSOPの使用は一貫性を高めますが、標準化が乏しく、カロリメトリーの不十分さや均質でない実装は、比較可能性やアウトクオムの信頼性を低下させます。

予後栄養指数は入院患者の脳卒中転帰を非常に予測できる指標であることが示されており、それにより死亡率の推定と臨床的意思決定の向上に寄与しています13。しかし、サブタイプのバリエーション、遡及的な設計の制限、外部検証の不十分さにより、多様な神経学集団でのさらなる応用は制限されています。急性虚血性脳卒中における早期経腸栄養(EN)による良好なタンパク質関連バイオマーカーと機能回復には有意な関係があります14。しかし、後ろからのデータ、短期観察、不完全な栄養入力への依存により、因果結論やその後の臨床的外挿は困難です。

長期入院、神経学的転帰の悪化、神経集中治療室患者の高い死亡率は栄養失調と関連していますが、神経ICUにおける組織的な食事リスク評価の予測価値に関するデータも不足しています。既存の文献は主に個々の疾患カテゴリーに焦点を当てており、動的なモニタリングではなく入院時に栄養スクリーニングを実施しています。さらに、SGAやMUSTを含む主観的評価指標は、急速に変化する神経批判的環境において感度に欠けています。NRS-2002を神経学的重症度尺度(GCS、NIHSS、APACHE IIを含む)と組み合わせて使用することを支持する証拠はほとんどありません11。さらに、一般化可能性は栄養療法の実践の違い、小規模サンプルの異質性、短期間の縦断的追跡調査によって制限されます13。だからこそ、神経批判的グループにおける栄養リスクの予後評価は徹底的に行われるべきです。したがって、本研究の目的は、NRS-2002、神経重症度尺度(GCS、NIHSS、APACHE II)、および早期エネルギー摂取モニタリングを含む複合的な栄養リスク評価レジメンの予測価値を検証し、高リスクの神経重要患者を特定し、適時な栄養介入を導くことでした。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

プロトコル

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

このプロトコルはヘルシンキ15 宣言に基づき実施され、首都医科大学の玄武病院倫理委員会によって承認されました。すべての患者およびその法定後見人は十分な情報に基づく許可を提供しました。

1. オブジェクトとメソッド

  1. 包含基準と除外基準を定義します。
    1. 対象条件は以下の通りに設定されます:年齢≥14歳、重篤な神経疾患の確立された診断、GCSスコア≤12、またはNIHSSスコア≥11。
    2. 除外基準の設定:NCUの治療期間<7日、進行悪性腫瘍患者、非急性疾患患者、胃切除術または腸切除術の既往がある患者。
      注:経腸栄養(PN)が利用可能でしたが、胃切除術や腸切除術の既往がある患者は、消化管生理の変化が不正確な栄養リスクスクリーニング(例:NRS 2002)や研究結果のバイアスにつながる可能性があるため除外されました。
  2. 患者をスクリーニングしグループ化します。
    注:最初の収集対象は、2012年1月から2019年12月の間に入院した重篤な神経疾患を持つ1,227人の患者で構成されていました。そのうち297例は除外され、そのうち254件はNCUの治療期間が7日未満で、23人が進行悪性腫瘍、18人が非急性疾患、2件は腸切除の既往がありました。最終的に930名の患者が評価に組み込まれました。
    1. 修正ランキンスケール(mRS)スコアに基づいて患者を2つのグループに分けます。予後良好(mRS 0-2;n = 600)と悪い予後(mRS 3-6;n = 330)です。退院時のmRSスコアが3〜6で見通しが悪いと考え、スコアが0〜2であれば優秀とみなしてください。

2. 臨床データ収集

  1. 人口統計学的および基本的な臨床データを収集します。
    1. 患者の年齢、性別、疾患カテゴリー、併存疾患(冠心疾患、高血圧、糖尿病)、飲酒・喫煙情報、NCUでの入院期間を記録します。
    2. 栄養サポートモードを記録してください:PN、EN、またはEN + PNの組み合わせ。
    3. 最初の7日間の平均エネルギー摂取量を計算します。7日間の総エネルギー摂取量を患者の実際の体重(kg)で割ったものと定義し、単位はkcal/kgで表します。
      注:中国食品組成表第6版( 2018年)を用いて各食品のエネルギー値(kcal/100g)を取得し、7日間の総エネルギー摂取量を合計し、患者の実際の体重で割って最初の7日間の平均エネルギー摂取量を算出しました。
  2. 栄養リスクと消化器機能の評価を行います。
    1. 入院後24時間以内にNRS 200216 を実施し、疾患重症度(0-3)、栄養障害(0-3)、70≥歳年齢(合計スコア0-7;≥3は栄養リスクを示します)で1点加算します。
      注:NRS 2002スコアは、ESPENが病院患者に推奨する偏りのないスクリーニング指標であり、栄養失調のリスクのある患者の迅速な発見が可能であり、すでにICU環境で十分に検証されているため選ばれました。他のツール(例:CONUT、mNUTRIC)と比較して、NRS 2002は疾患の重症度や最近の栄養低下を取り入れており、早期入院段階の神経重症患者により適しています。
    2. 嚥下機能を評価するのは、水嚥下検査(WST)を用いて、消化管機能は急性消化管損傷(AGI)グレーディングで評価されます。入院後24時間以内に標準化された5グレードのスコアリングシステムを用いてWSTを実施してください。患者に30mLの水を飲み、咳、窒息、嚥下障害の有無を観察するよう指示します。スコアが高いほど嚥下の安全性が低下していることを示します。腸内栄養耐性、腹部膨張、嘔吐、腸の運動性に基づくAGIグレーディング(グレードI-IV)を用いて消化管機能を評価します。
    3. 入院中の胃チューブ吸引やベッドサイド超音波検査で胃残存容積をモニタリングし、適切な栄養サポートモードを決定します。鼻胃管から胃内容物を抽出する通常の胃管吸引によって胃残存容積を評価します。誤嚥結果が不確かな場合は、非侵襲的な補助法としてベッドサイド超音波検査を行い、胃容量と経腔給餌耐性を推定します。4〜6時間ごとに鼻胃管吸引で胃残留容積をモニタリングします。250 mL>値は摂食不耐症を示し、EN戦略の調整が必要です。
  3. 標準化された尺度を用いて疾患の重症度を評価します。
    1. NIHSS17を実施します:意識、視線、運動機能など11項目を0から42までの総合スコアで評価します(スコアが高いほどより深刻な神経機能障害を示します)。
    2. GCS18を実施します。目開け、言語反応、運動反応(非片麻痺側)を評価し、全体の値は3から15(値が少ないほどより深刻な意識障害を示します)。
    3. APACHE II19を実施:生理学的要因12項目(NCU入院後24時間以内の最低結果)、年齢、慢性病歴をスコアリングし、総合スコア0-71(スコアが高いほど重篤な疾患を示します)。
  4. 検査室の指標を収集・テストする。
    1. 入院翌日に5mLの空腹時静脈血を採取してください。
      注意:溶血を最小限に抑えるために使い捨ての真空採血チューブを使用してください。検体取り扱い時には生物汚染を防ぐために手袋を着用してください。
    2. 血液サンプルを3,000 × g で4°Cで10分間遠心分離し、血清を分離します。血清層が細胞相からクリアかつ十分に分離されているか確認してください。溶血や濁度が観察された場合は、再採取を行います。
    3. 血清指標を検出する:タンパク質マーカー(ヘモグロビン[HB]、アルブミン[ALB]、遊離トリヨドチロニン[FT3])、プレアルブミン[PA]、感染マーカー(C反応性タンパク質[CRP])、肝腎機能マーカー(総ビリルビン[TBIL])、凝固マーカー(国際標準化比[INR])、甲状腺機能マーカー(甲状腺刺激ホルモン[TSH]、クレアチニン[Cr])、プロカルシトニン[PCT]、D-ダイマー[D-D]、ビタミンB12)。
    4. 使用済みの血液サンプルチューブ、手袋、関連物質は、汚染防止と実験室の安全を確保するために、機関のバイオハザード廃棄物管理プロトコルに従って処分してください。

3. データ品質管理と統計分析

  1. データ品質管理
    1. 2人の訓練を受けた神経内科医が独立して電子カルテからデータを抽出します。
    2. 抽出データのクロス検証;矛盾はレビューで解決しましょう。
      注:このレビューは上級神経学教授によって行われました。
    3. 欠損データの処理:欠損率<5%の指標に対して欠損値を平均値で補足する;欠損率≥5%の指標は除外します。
  2. 統計分析を行いましょう。
    1. SPSS 26.0ソフトウェアを開き、新しいデータセットを作成し、「患者ID - ベースラインデータ - 評価指標 - アウトカム指標」の構造に従ってデータを入力します。
    2. 記述的統計を行う:
      1. 分布正規線の連続数(FT3など)を標 本非依存t検定を用いて平均±標準偏差(x±s)として評価します。
      2. 不規則に分布する連続数(例:APACHE IIスコア)を中央値(25パーセンタイル、75パーセンタイル)として表す[M(P25, P75)]。そしてクルスカル・ウォリスH検定を用います。
      3. カテゴリ変数(例:性別)をカウント(パーセンテージ)[n(%)]として表し、 χ² 検定で解析します。
    3. ロジスティック回帰分析を行う:
      1. 従属変数の設定:予後不良(1=悪化、2=良好)または死亡(1=死亡、2=生存)。
      2. 単変量分析では、P値が0.05<因子を独立因子として考えます(直接入力された連続変数;ダミー変数としてコード化されたカテゴリ変数、例:栄養サポートモード:PN = 1、EN + PN = 2、EN = 3、ENを基準)。
      3. 分析へナビゲーション |退行 |バイナリロジスティックで、方程式に変数を追加し、 Enter 方法を選択し、 β、標準誤差(SE)、Wald χ2、P値、95%信頼区間(95%CI)を出力します。
      4. 交絡因子を考慮するため、単変量解析でP < 0.05のすべての共変量を多変量ロジスティック回帰モデルに組み込んだ。
    4. ROC曲線解析を行う:
      1. 分析へナビゲーション |ROC曲線をテストに設定し(例:NRS 2002スコア)、結果を状態変数(状態値=1)として設定します。
      2. ROC 曲線の表示を確認し、曲線下面積SEと信頼区間を計算し、解析を実行してAUC、最適カットオフ値、感度、特異度を取得します。
        注:ロジスティック回帰におけるROC解析の最適カットオフ値を用いて、最初の7日間の平均エネルギー摂取量を二分化します。すべての解析は両側構造で、P < 0.05は統計的重要性を示します。

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

結果

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

両グループ間の一般データの比較
表1は 、重度の神経疾患を持つ患者が年齢、APACHE IIスコア、GCSスコア、NIHSSスコア、食事摂取方法、ビタミンB12レベル、アルブミンレベル(P < 0.05)などの変数により不利な結果を示すことを示しています。

ロジスティック回帰分析
予後不良が従属変数として用いられました(予後不良=1、良好予後=2)。単変量分析でP<0.05の因子を独立変数として用いました(NRS 2002スコア、GCSスコア、年齢、NIHSSスコア、アルブミン、ビタミンB12など)。栄養摂取モード:PN = 1、EN + PN = 2、EN = 3。要因は、過去の文献および専門家の合意に基づき、有意性計算(単変量解析におけるP<0.05)および臨床的関連性のために選定されました。多重共線性を示す変数は、モデルの過学習を防止し回帰分析の堅牢性を確保するために除外しました。ROC曲線およびロジスティック回帰を用いたさらなる調査により、A...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

ディスカッション

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

これまでの研究では、一般的なICU患者における食習慣と予後との関係が研究されています。非常に限られた研究は、特に重篤な神経疾患患者に焦点を当てています。本研究は、栄養リスクスクリーニング、エネルギー摂取分析、神経学的重症度スケールを単一の予後モデルに統合した点で新規です。この多職種的アプローチは既存のギャップを埋め、高リスク患者の早期発見と的確な介入のための臨床的に適用可能なプロトコルを提供します。

このプロトコルの信頼性は、正確な早期栄養スクリーニング(NRS 2002)、神経学的重症度の標準化評価(NIHSS、GCS)、および胃残存容積およびAGIグレードの正確なモニタリングに大きく依存しています。これらの手続きを24時間の入院期間中に適時に実施することは重要な役割を果たしています。高リスク患者の特定と適切な栄養介入の開始。

臨床現場では、消化管耐性の変動や血行動態の不安定性により課題が生じることがあります。過剰な胃残留容積(>250 mL)や不耐症の疑い...

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

開示事項

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

すべての著者は利益相反を申告する必要はありません。

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
自動生化学分析装置桂林有烈医療電子有限公司桂の装備は20172220142認可済み血清タンパク質、肝臓・腎機能、感染マーカーの検出に使用されます
ベッドサイド超音波装置深圳マインドレイ生物医療電子有限公司広東機械注入201520612883.5&ndashを装備;5 MHz腹部プローブ;胃残存容積のモニタリングに使用
遠心分離機エッペンドルフ5810R最高速度:15,000 &g;静脈血から血清を分離するために使用
使い捨て手袋キンバリー・クラークKC500ニトリルは粉末不使用;血液サンプル取り扱い時に着用する
胃管コンバテック14Frシリコーン素材で無菌;EN分娩および胃残留容積吸引に使用されます
栄養リスクスクリーニング2002(NRS 2002)尺度欧州静経腸内栄養学会(ESPEN)該当なし栄養リスク評価のための標準化尺度;スコア 0&NDASH;7ポイント
統計分析ソフトウェアIBMSPSS 26.0記述統計、ロジスティック回帰、ROC曲線解析に使用
真空血液採取チューブ上海科華検査医療製品有限公司上海機械登録20142410117静脈血サンプルの採取に使用されます
水飲み検査(WST)チェックリスト玄武病院神経科該当なし神経臨界患者の嚥下機能評価のためのカスタマイズされたチェックリスト

参考文献

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

アクセスが制限されています。このコンテンツを表示するにはログインするか、トライアルを開始してください。

再版と許可

このJoVE記事のテキストまたは図の再利用許可をリクエスト

許可をリクエスト

タグ

APACHE IINIH

関連記事