Methodenartikel

Meta-analyse van de effecten van voedingstherapieën op de voedingsstatus van maagkankerpatiënten

433 weergaven

⸱

DOI:

10.3791/69720

⸱

16 januari 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 dit artikel

Samenvatting

Deze studie toonde aan dat orale supplementen het gewicht significant verhoogden, en vroege sondevoeding prealbumine meer verbeterde dan parenterale voeding. Gespecialiseerde immunonutriëntie toonde echter geen extra voordeel ten opzichte van standaardformules voor belangrijke bloedproteïnen. Verder onderzoek is nodig om deze resultaten te bevestigen.

Samenvatting

Dit protocol biedt een methodologisch kader voor het uitvoeren van een meta-analyse om de effecten van voedingstherapieën op de voedingsstatus van maagkankerpatiënten te evalueren. Door dit protocol te volgen, kunnen onderzoekers systematisch bewijs identificeren, beoordelen en synthetiseren uit gerandomiseerde gecontroleerde onderzoeken en vergelijkende studies. De stappen omvatten: het formuleren van een uitgebreide zoekstrategie over meerdere databases; dual-onafhankelijke screening en selectie van studies met behulp van vooraf gedefinieerde PICOS-criteria (populatie, interferentie, vergelijking, uitkomst en studieontwerp); gestandaardiseerde gegevensextractie en harmonisatie van uitkomstmaten; beoordeling van de studiekwaliteit met behulp van de Cochrane Risk of Bias 2.0-tool; en statistische synthese met behulp van geschikte modellen, met verkenning van heterogeniteits- en gevoeligheidsanalyses. Toepassing van dit protocol op het beschikbare bewijs suggereert mogelijke voordelen van specifieke voedingsinterventies, bijvoorbeeld orale suppletie voor het lichaamsgewicht, hoewel hoge heterogeniteit de noodzaak van rigoureuze en gestandaardiseerde methodologie op dit gebied benadrukt. Een continu model met vaste of willekeurige effecten werd gebruikt om het gemiddelde verschil (MD) te verkrijgen met 95% betrouwbaarheidsintervallen (BI's). In totaal werden 18 studies, met 3.586 proefpersonen, geselecteerd voor de meta-analyse. Orale voedingssupplementatie had een significant verhoogd lichaamsgewicht (MD, 0,74; 95% BI, 0,20-1,27, p = 0,007) vergeleken met de controle bij patiënten met maagkanker. Vroege enterale voeding had significant verbeterde prealbuminewaarden (MD, 22,53; 95% BI, 13,37-31,69, p < 0,001) vergeleken met parenterale voeding bij patiënten. Er werden echter geen significante verschillen gevonden tussen enterale immunonutriëntie en standaard enterale voeding voor albumine (MD, 0,57, 95%BI, -0,31-1,44, p=0,20), prealbumine (MD, 0,23, 95%BI, -0,29-0,76, p=0,38) of transferrineniveaus (MD, 0,11, 95%BI, -0,09-0,32, p=0,28). De bestudeerde gegevens toonden aan dat het gebruik van orale voedingssupplementen het lichaamsgewicht significant verhoogde ten opzichte van de controle, en vroege enterale voeding een significant verbeterde prealbuminespiegel ten opzichte van parenterale voeding. Er zijn echter meer studies nodig om deze bevinding te bevestigen.

Inleiding

Jaarlijks worden wereldwijd bijna 1 miljoen gevallen van maagkanker vastgesteld. Ondanks een gestage daling van de incidentie blijft maagkanker een van de meest voorkomende en dodelijke neoplasma's, goed voor 783.000 gevallen (8,2% van alle kankersterfte) in 20182. Chirurgie is de belangrijkste behandeling voor maagkanker, met een overlevingskans van ongeveer 25,7% van ongeveer 25,7% bij lokaal gevorderde ziekten in Europa en deVerenigde Staten. Ondanks vooruitgang in chirurgische technieken en perioperatieve zorg in de afgelopen jaren, ervaart de meerderheid van de maagkankerpatiënten aanzienlijke ondervoeding door de kenmerken van maagkanker, chirurgisch trauma, perioperatief dieetbeheer en een onvoldoende calorie-inname, wat hun voedingsstatus en lichaamssamenstelling negatief beïnvloedt4. Bovendien wordt ondervoeding verergerd door een versterkte katabolisme als gevolg van een ontregeling van de immuunrespons en metabole verstoringen, wat leidt tot anorexia, een verhoogd energieverbruik en gewichtsverlies5. Deze factoren vormen de basis van wat men ziektegerelateerde ondervoeding noemt6. In deze context zijn laboratorium- en klinische instrumenten opgesteld om de voedingsstatus van kankerpatiënten te evalueren6. De evaluatie van de voedingsstatus omvat gegevens over lichaamsgewicht, body mass index, lichaamssamenstellingsmetrics, bijvoorbeeld vetvrije massa of vetmassa, en biochemische indicatoren, bijvoorbeeld albumine- en prealbumineniveaus6. Verschillende voedingsstatusmarkers, waaronder de prognose-voedingsindex, body mass index, serumalbumine en preoperatief gewichtsverlies, zijn geëvalueerd als prognostische indicatoren bij maagkanker 7,8. Inderdaad kunnen verslechteringen van de voedingsstatus leiden tot een versterkt optreden van complicaties, een verminderde progressievrije overleving en een verminderde algehele overleving7. Deze bevindingen onderstrepen het belang om ondervoeding te identificeren en passende voedingsondersteuning te bieden om de voedingsstatus te verbeteren, waardoor de kwaliteit van leven en overleving van maagkankerpatiënten worden geoptimaliseerd. De effecten van verschillende voedingsbehandelingen op de voedingsstatus in verschillende contexten blijven controversieel.

Om zulke controversiële effecten te bestuderen, moeten we een gestandaardiseerde methodologie gebruiken. Traditionele narratieve reviews missen de systematische nauwkeurigheid om dit heterogene bewijs te synthetiseren, terwijl individuele trialgegevens alleen geen definitieve conclusies kunnen geven over de vergelijkende effectiviteit. Dit protocol maakt gebruik van een meta-analysebenadering, die duidelijke voordelen biedt ten opzichte van deze alternatieven door een gestructureerde en reproduceerbare methodologie voor bewijssynthese te bieden. Meta-analyse minimaliseert bias door uitgebreide zoekstrategieën en expliciete inclusiecriteria. Het maakt ook kwantitatieve samenvoeging van resultaten mogelijk om de statistische kracht en precisiete vergroten. De gekozen aanpak is bijzonder waardevol in onderzoek naar de voedingsoncologie, waar interventies sterk variëren in samenstelling, timing en toedieningsroutes.

Specifiek pakt dit protocol hiaten in bestaande methodologieën aan door expliciete richtlijnen te bieden voor het categoriseren van verschillende voedingsinterventies, het standaardiseren van uitkomstmeettijden, het bieden van transparante criteria voor modelselectie op basis van heterogeniteit en het integreren van uitgebreide gevoeligheidsanalyses. Het protocol is toepasbaar op studies die elke voedingsinterventie bij maagkankerpatiënten onderzoeken, met uitkomsten zoals antropometrische metingen (lichaamsgewicht), biochemische markers (albumine, prealbumine, transferrine) en functionele beoordelingen. Conclusies kunnen echter niet generaliseren naar andere kankertypen of voedingsinterventies die niet specifiek zijn behandeld, en de toepasbaarheid kan beperkt zijn voor studies met aanzienlijke methodologische heterogeniteit of onvolledige uitkomstrapportage. Het doel van de studie was om systematisch de effecten van verschillende voedingstherapieën, waaronder orale voedingssupplementen, vroege enterale voeding, parenterale voeding en enterale immunonutritie, te evalueren en te vergelijken op de voedingsstatus van maagkankerpatiënten, gemeten aan de hand van veranderingen in lichaamsgewicht, albumine-, prealbumine- en transferrineniveaus.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Protocol

Deze studie omvat analyse van eerder gepubliceerde gegevens en vereist geen ethische goedkeuring of toestemming van de patiënt.

1. Het ontwikkelen van de zoekstrategie 9

  1. Zoek in de volgende databases: PubMed, Cochrane Library, Embase, Google Scholar en OVID. Gebruik zowel Medical Subject Headings (MeSH)-termen als vrije-tekst trefwoorden in alle zoekopdrachten. Pas geen taal- of datumbeperkingen toe.
  2. Documenteer de zoekdatum en het aantal records dat uit elke database is opgehaald.
  3. Ontwikkel zoekstrings met behulp van het PICOS-kader (populatie, interventie, vergelijking, uitkomst en studieontwerp)10.
    1. Voor populatie gebruik termen zoals: maagneoplasma's, maagkanker, maagkanker, maagkanker, maagcarcinoom.
    2. Voor interventie gebruik je termen zoals: Enterale voeding, Parenterale voeding, Voedingssupplementen, Voedingstherapie, enterale voeding, parenterale voeding, orale voedingssupplement, immunovoeding.
    3. Voor de uitkomst, gebruik termen zoals: Voedingsstatus, voedingsstatus, lichaamsgewicht, albumine, prealbumine, transferrine.
    4. Voor het onderzoeksontwerp gebruik je termen zoals gerandomiseerde gecontroleerde studie, gecontroleerde klinische studie, gerandomiseerde, gerandomiseerde trial.
  4. Combineer alle termen met geschikte Booleaanse operatoren (EN, OF, NIET). Pas de zoeksyntaxis aan op de specifieke vereisten van elke database.

2. Selectie en selectie van studies 11

  1. Importeer alle zoekresultaten in referentiebeheersoftware (bijv. EndNote X20). Voer geautomatiseerde deduplicatie uit gevolgd door handmatige verificatie om dubbele records te verwijderen.
  2. Gebruik speciale systematische reviewsoftware (bijv. Covidence) voor het screeningsproces12. Wijs twee onafhankelijke auteurs toe om titels en abstracts te screenen aan de hand van de vooraf gedefinieerde inclusie- en exclusiecriteria. Los eventuele verschillen tussen auteurs op via overleg of, indien nodig, door een derde auteur te raadplegen.
  3. Gebruik de volgende inclusiecriteria: Gerandomiseerde gecontroleerde onderzoeken of vergelijkende studies; volwassen maagkankerpatiënten (≥18 jaar); vergelijking van een voedingsinterventie versus controle- of alternatieve interventie; Rapporteer van ten minste één relevante voedingsstatusuitkomst (lichaamsgewicht, albumine, prealbumine, transferrine).
  4. Gebruik de volgende exclusiecriteria: Niet-vergelijkende ontwerpen; niet-maagkankerpopulaties; geen voedingsresultaten; onvoldoende data voor meta-analyse.
  5. Haal de volledige tekstartikelen op voor alle records die de titel/abstract screening13 doorstaan. Wijs twee onafhankelijke auteurs toe om elk volledig tekstartikel te beoordelen aan de hand van de inclusiecriteria. Noteer de reden van uitsluiting voor elk artikel dat in deze fase is uitgesloten. Neem contact op met de corresponderende auteurs van studies om ontbrekende gegevens of verduidelijkingen op te vragen indien nodig.

3. Het uithalen van de gegevens 13

  1. Ontwikkel een gestandaardiseerd formulier voor gegevensextractie. Maak het formulier aan met software zoals Microsoft Excel. Neem vakgebieden op voor: studiekenmerken (auteur, jaar, land, ontwerp); Kenmerken van de deelnemers (steekproefgrootte, leeftijd, geslacht, stadium van kanker); interventiedetails (type, samenstelling, duur, timing); vergelijkingsdetails; uitkomstgegevens (gemiddelden, standaarddeviaties, steekproefgroottes voor elke groep en tijdstip); en methodologische kwaliteitsindicatoren.
  2. Wijs twee onafhankelijke auteurs toe om gegevens uit de opgenomen studies te extraheren met behulp van het gestandaardiseerde formulier. Los onenigheden op door consensus of door te verwijzen naar de oorspronkelijke publicatie.
  3. Extraheer uitkomstgegevens voor de volgende metrics op de opgegeven tijdstippen: verandering van lichaamsgewicht van de uitgangslijn naar 1 maand na de interventie; en albumine-, prealbumine- en transferrineniveaus op postoperatieve dag 7 (± 2 dagen).
  4. Zet alle geëxtraheerde gegevens om in gestandaardiseerde eenheden: lichaamsgewicht in kilogram (kg), albumine in gram per liter (g/L), prealbumine in milligram per liter (mg/L), en transferrin in gram per liter (g/L). Als gemiddelden en standaarddeviaties niet worden gerapporteerd, bereken deze dan uit beschikbare statistieken met behulp van gevestigde conversiemethoden.

4. Beoordeling van de kwaliteit van de opgenomen studies 10

  1. Beoordeel het risico op bias per studie. Gebruik het Cochrane Risk of Bias 2.0 (RoB 2) hulpmiddel voor gerandomiseerde onderzoeken.
  2. Wijs twee onafhankelijke auteurs toe om elke studie te beoordelen over de vijf domeinen: bias die voortkomt uit het randomisatieproces; vooringenomenheid door afwijkingen van de bedoelde interventies; bias door ontbrekende uitkomstgegevens; bias in de meting van de uitkomst; en bias in de selectie van het gerapporteerde resultaat. Classificeer het risico op bias voor elk domein als laag, sommige zorgen of hoog. Los eventuele beoordelingsverschillen op door middel van overleg.
  3. Maak een algemene kwaliteitsbeoordeling voor elk onderzoek. Classificeer studies als: Laag risico (laag risico in alle domeinen), Sommige zorgen (sommige zorgen in ten minste één domein), of Hoog risico (hoog risico in ten minste één domein of enkele zorgen in meerdere domeinen).

5. Statistische analyse

  1. Bereid de gegevens voor voor analyse. Voer de geëxtraheerde gegevens in meta-analysesoftware (bijv. Review Manager 5.4). Voor continue uitkomsten bereken je het gemiddelde verschil (MD) en het 95% betrouwbaarheidsinterval (BI) voor elke studie. Gebruik het gestandaardiseerde gemiddelde verschil (SMD) als verschillende meetschalen worden gebruikt voor hetzelfde resultaat.
  2. Beoordeel statistische heterogeniteit. Bereken de I²-statistiek om het aandeel van totale variatie door heterogeniteit te kwantificeren. Interpreteer de I²-waarde als volgt: 0-25% (mogelijk niet belangrijk), 25-50% (laag), 50-75% (gematigd), 75-100% (hoog). Gebruik de Q-test van Cochran (p < 0,10) om de aanwezigheid van significante heterogeniteit te beoordelen.
  3. Kies het juiste statistische model. Gebruik een random-effectsmodel wanneer I² 50% > of wanneer klinische heterogeniteit duidelijk is. Gebruik een fixed-effect model wanneer I² 50% ≤ en de studies klinisch homogeen zijn. Rapporteer resultaten van beide modellen als onderdeel van de gevoeligheidsanalyses.
  4. Voer subgroep- en gevoeligheidsanalyses uit. Voer subgroepanalyses uit op basis van interventietype, tijdstip van interventie, geografische regio en kankerstadium. Voer gevoeligheidsanalyses uit door studies met een hoog risico op bias uit te sluiten, alternatieve effectmaten te gebruiken, verschillende statistische modellen toe te passen en leave-one-out analyses uit te voeren.
  5. Beoordeel publicatiebias14. Maak een funnel plot om visueel te inspecteren op asymmetrie bij elk resultaat dat 10 of meer studies bevat. Voer de regressietest van Egger uit op uitkomsten met 10 of meer studies om statistisch te testen op funnel plot asymmetrie. Interpreteer de resultaten met voorzichtigheid als er minder dan 10 studies beschikbaar zijn voor een uitkomst.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Resultaten

Zoekresultaten en studieselectie
Een uitgebreide literatuurzoektocht op 1 juli 2025 identificeerde 3675 records uit vijf databases. Na het verwijderen van 1226 duplicaten ondergingen 2449 records een titel- en abstractscreening. Hiervan werden 148 full-text artikelen beoordeeld op geschiktheid, waarvan 130 werden uitgesloten omdat ze niet aan de inclusiecriteria voldeden. Achttien studies 15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Discussie

Meta-analyse uitkomsten
Voor de huidige meta-analyse werden 18 studies met 3586 proefpersonen bestudeerd: 15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Openbaarmakingen

De auteurs verklaren dat zij geen concurrerende belangen hebben.

Dankbetuigingen

Niet van toepassing.

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Materialen

Lijst van materialen gebruikt in dit artikel
NaamBedrijfCatalogusnummerOpmerkingen
Covidence for study screeningVeritas Health Innovation Ltd.https://www.covidence.org/
EndNote X9 Clarivatehttps://support.clarivate.com/Endnote/s/article/Download-EndNote?language=en_US
R statistical software (version 4.3.1) with metafor package for additional analysesthe r foundation for statistical computinghttps://www.r-project.org/
Review Manager 5.4 (The Cochrane Collaboration) for meta-analysis.The Nordic Cochrane Centre, the Cochrane Collaborationhttps://www.cochrane.org/learn

Referenties

  1. Rawla, P., Barsouk, A. Epidemiology of gastric cancer: global trends, risk factors and prevention. Gastroenterol Rev. 14 (1), 26-38 (2019).
  2. Bray, F., et al. Global cancer statistics 2018: GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries. Cancer J Clin. 68 (6), 394-424 (2018).
  3. Proserpio, I., et al. Multimodal treatment of gastric cancer. World J Gastrointest Surg. 6 (4), 55-58 (2014).
  4. Weimann, A., et al. ESPEN guideline: Clinical nutrition in surgery. Clin Nutr. 36 (3), 623-650 (2017).
  5. Tanaka, M., et al. Preventive effects of low-intensity exercise on cancer cachexia-induced muscle atrophy. FASEB J. 33 (7), 7852-7862 (2019).
  6. Cederholm, T., et al. ESPEN guidelines on definitions and terminology of clinical nutrition. Clin Nutr. 36 (1), 49-64 (2017).
  7. Zhang, Y., et al. Predicting the Prognosis of Gastric Cancer by Albumin/Globulin Ratio and the Prognostic Nutritional Index. Nutr Cance. 72 (4), 635-644 (2020).
  8. Chen, H. N., et al. The Impact of Body Mass Index on the Surgical Outcomes of Patients With Gastric Cancer: A 10-Year, Single-Institution Cohort. Medicine. 94 (42), e1769(2015).
  9. Liberati, A., et al. The PRISMA statement for reporting systematic reviews and meta-analyses of studies that evaluate health care interventions: explanation and elaboration. J Clin Epidemiol. 62 (10), e1-e34 (2009).
  10. Higgins, J. P., Thompson, S. G., Deeks, J. J., Altman, D. G. Measuring inconsistency in meta-analyses. BMJ. 327 (7414), 557-560 (2003).
  11. Stroup, D. F., et al. Meta-analysis of observational studies in epidemiology: a proposal for reporting. JAMA. 283 (15), 2008-2012 (2000).
  12. Gupta, A., et al. Obesity is Independently Associated With Increased Risk of Hepatocellular Cancer-related Mortality. Am J Clin Oncol. 41 (9), 874-881 (2018).
  13. RoB 2: A revised Cochrane risk-of-bias tool for randomized trials. , The Cochrane Collaboration. https://methods.cochrane.org/bias/resources/rob-2-revised-cochrane-risk-bias-tool-randomized-trials (2020).
  14. Sheikhbahaei, S., et al. FDG-PET/CT and MRI for evaluation of pathologic response to neoadjuvant chemotherapy in patients with breast cancer: a meta-analysis of diagnostic accuracy studies. Oncologist. 21 (8), 931-939 (2016).
  15. Chen, D. W., et al. Role of Enteral Immunonutrition in Patients with Gastric Carcinoma Undergoing Major Surgery. Asian J Surg. 28 (2), 121-124 (2005).
  16. Farreras, N., et al. Effect of early postoperative enteral immunonutrition on wound healing in patients undergoing surgery for gastric cancer. Clin Nutr. 24 (1), 55-65 (2005).
  17. Liu, H., et al. Clinical application of immune-enhanced enteral nutrition in patients with advanced gastric cancer after total gastrectomy. J Dig Dis. 13 (8), 401-406 (2012).
  18. Marano, L., et al. Clinical and Immunological Impact of Early Postoperative Enteral Immunonutrition After Total Gastrectomy in Gastric Cancer Patients: A Prospective Randomized Study. Ann Surg Oncol. 20 (12), 3912-3918 (2013).
  19. Li, B., et al. Impact of early postoperative enteral nutrition on clinical outcomes in patients with gastric cancer. Genet Mol Res. 14 (2), 7136-7141 (2015).
  20. Li, B., et al. The postoperative clinical outcomes and safety of early enteral nutrition in operated gastric cancer patients. J buon. 20 (2), 468-472 (2015).
  21. Imamura, H., et al. Effects of an Oral Elemental Nutritional Supplement on Post-gastrectomy Body Weight Loss in Gastric Cancer Patients: A Randomized Controlled Clinical Trial. Ann Surg Oncol. 23 (9), 2928-2935 (2016).
  22. Hatao, F., et al. Randomized controlled clinical trial assessing the effects of oral nutritional supplements in postoperative gastric cancer patients. Langenbecks Arch Surg. 402 (2), 203-211 (2017).
  23. Ida, S., et al. Randomized clinical trial comparing standard diet with perioperative oral immunonutrition in total gastrectomy for gastric cancer. Br J Surg. 104 (4), 377-383 (2017).
  24. Wang, J., Zhao, J., Zhang, Y., Liu, C. Early enteral nutrition and total parenteral nutrition on the nutritional status and blood glucose in patients with gastric cancer complicated with diabetes mellitus after radical gastrectomy. Exp Ther Med. 16 (1), 321-327 (2018).
  25. Meng, Q., et al. Post-discharge oral nutritional supplements with dietary advice in patients at nutritional risk after surgery for gastric cancer: A randomized clinical trial. Clin Nutr. 40 (1), 40-46 (2021).
  26. Tan, S., et al. Impact of oral nutritional supplements in post-discharge patients at nutritional risk following colorectal cancer surgery: A randomised clinical trial. Clin Nutr. 40 (1), 47-53 (2021).
  27. Miyazaki, Y., et al. Oral nutritional supplements versus a regular diet alone for body weight loss after gastrectomy: a phase 3, multicenter, open-label randomized controlled trial. Gastric Cancer. 24 (5), 1150-1159 (2021).
  28. Sim, E., et al. The Effect of Omega-3 Enriched Oral Nutrition Supplement on Nutritional Indices and Quality of Life in Gastrointestinal Cancer Patients: A Randomized Clinical Trial. Asian Pac J Cancer Prev. 23 (2), 485-494 (2022).
  29. Yu, J., et al. Effect of preoperative immunonutrition on postoperative short-term clinical outcomes in patients with gastric cancer cachexia: a prospective randomized controlled trial. World J Surg Oncol. 22 (1), 101(2024).
  30. Wang, Z., Peng, W., Zhang, J. The Effect of Early Enteral Nutrition under the ERAS Model on Gastrointestinal and Immune Function Recovery in Patients Undergoing Gastric Tumor Surgery. Ann Ital Chir. 95 (6), 1147-1154 (2024).
  31. Fan, X., et al. A clinical study on gastric cancer patients administered EN and PN versus PN alone in enhanced recovery after surgery. Ann med surg. 86 (3), 1433-1440 (2024).
  32. Santos, S. S., et al. Immunomodulatory enteral nutrition in post-surgical gastrointestinal cancer: Clinical, biochemical and nutritional impacts. Clin Nutr ESPEN. 68, 254-262 (2025).
  33. Wang, F., et al. Impact of enteral nutrition on postoperative immune function and nutritional status. Genet Mol Res. 14 (2), 6065-6072 (2015).
  34. Feijó, P. M., et al. Effects of ω-3 supplementation on the nutritional status, immune, and inflammatory profiles of gastric cancer patients: A randomized controlled trial. Nutrition. 61, 125-131 (2019).
  35. Ding, D., et al. Effects of preoperative and postoperative enteral nutrition on postoperative nutritional status and immune function of gastric cancer patients. Turk J Gastroenterol. 26 (2), 181-185 (2015).
  36. Saeed, H. A., Mogendi, J. B., Akparibo, R., Kolsteren, P. Reliability of mid-upper arm circumference measurements taken by community health nurses. Curr Res Nutr Food Sci. 3 (1), 26-35 (2015).
  37. Kudsk, K., et al. Preoperative albumin and surgical site identify surgical risk for major postoperative complications. J Parenter Enteral Nutr. 27 (1), 1-9 (2003).
  38. Chen, X., Yang, K., Zhang, X., Li, K. Meta-analysis of preoperative oral nutritional supplements for patients with gastric cancer: East Asian experience. Eur J Clin Nutr. 74 (7), 991-1000 (2020).
  39. Xin, F., et al. Short-term evaluation of immune levels and nutritional values of EN versus PN in gastric cancer: a systematic review and a meta-analysis. World J Surg Oncol. 17 (1), 114(2019).
  40. Cheng, Y., et al. Enteral immunonutrition versus enteral nutrition for gastric cancer patients undergoing a total gastrectomy: a systematic review and meta-analysis. BMC Gastroenterol. 18 (1), 11(2018).
  41. Jin, Y., et al. Effects of Post-Surgical Parenteral Nutrition on Patients with Gastric Cancer. Cell Physiol Biochem. 49 (4), 1320-1328 (2018).
  42. Cederholm, T., et al. GLIM criteria for the diagnosis of malnutrition - A consensus report from the global clinical nutrition community. J Cachexia Sarcopenia Muscle. 10 (1), 207-217 (2019).
  43. Deutz, N. E. P., et al. The Underappreciated Role of Low Muscle Mass in the Management of Malnutrition. J Am Med Dir Assoc. 20 (1), 22-27 (2019).
  44. Rinninella, E., et al. Muscle mass, assessed at diagnosis by L3-CT scan as a prognostic marker of clinical outcomes in patients with gastric cancer: A systematic review and meta-analysis. Clin Nutr. 39 (7), 2045-2054 (2020).
  45. Cruz-Jentoft, A. J., et al. Sarcopenia: revised European consensus on definition and diagnosis. Age Ageing. 48 (1), 16-31 (2018).
  46. Norman, K., et al. Hand grip strength: Outcome predictor and marker of nutritional status. Clin Nutr. 30 (2), 135-142 (2011).
  47. Rinninella, E., et al. Skeletal muscle mass as a prognostic indicator of outcomes in ovarian cancer: a systematic review and meta-analysis. Int J Gynecol Cancer. 30 (5), 654-663 (2020).

Toegang beperkt. Log in of start een proefperiode om deze inhoud te bekijken.

Herprints en machtigingen

Toestemming aanvragen om de tekst of afbeeldingen van dit JoVE-artikel te hergebruiken

Toestemming aanvragen

Trefwoorden

Orale nutritionele supplementatieenterale voedingparenterale voedinggerandomiseerde gecontroleerde studieslichaamsgewichtprealbuminespiegels

Gerelateerde artikelen