Artykuł metodologiczny

Metaanaliza wpływu terapii żywieniowych na stan odżywienia pacjentów z rakiem żołądka

427 wyświetleń

⸱

DOI:

10.3791/69720

⸱

16 stycznia 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

W tym artykule

Podsumowanie

Badanie wykazało, że suplementy doustne znacząco zwiększały wagę, a wczesne karmienie przez sondę poprawiało prealbuminę bardziej niż żywienie pozajelitowe. Jednak specjalistyczna immunodieta nie wykazała dodatkowej korzyści w porównaniu ze standardowymi formułami dla kluczowych białek krwi. Potrzebne są dalsze badania, aby potwierdzić te wyniki.

Streszczenie

Protokół ten stanowi ramy metodologiczne do przeprowadzenia metaanalizy w celu oceny wpływu terapii żywieniowych na stan odżywienia pacjentów z rakiem żołądka. Stosując ten protokół, naukowcy będą mogli systematycznie identyfikować, oceniać i syntetyzować dowody z randomizowanych badań kontrolowanych oraz badań porównawczych. Kroki obejmują: opracowanie kompleksowej strategii wyszukiwania w wielu bazach danych; podwójnie niezależne przesiewowe badania i selekcja badań z wykorzystaniem wcześniej określonych kryteriów PICOS (populacja, interferencja, porównanie, wynik i projekt badania); standaryzowane ekstrakcje danych i harmonizacja miar wyników; ocena jakości badań za pomocą narzędzia Cochrane Risk of Bias 2.0; oraz syntezę statystyczną z wykorzystaniem odpowiednich modeli, z analizą heterogeniczności i analizy wrażliwości. Zastosowanie tego protokołu do dostępnych dowodów sugeruje potencjalne korzyści z konkretnych interwencji żywieniowych, np. doustnej suplementacji masy ciała, choć wysoka heterogeniczność podkreśla potrzebę rygorystycznej i standaryzowanej metodologii w tej dziedzinie. Do uzyskania średniej różnicy (MD) z 95% przedziałami ufności (CI) użyto modelu ciągłego z efektami stałymi lub losowymi. Łącznie wybrano 18 badań, obejmujących 3 586 uczestników, do metaanalizy. Doustne suplementy odżywcze wykazały istotnie wzrost masy ciała (MD, 0,74; 95% CI, 0,20-1,27, p = 0,007) w porównaniu do grupy kontrolnej u pacjentów z rakiem żołądka. Wczesne żywienie jelitowe wykazało istotną poprawę poziomu prealbuminy (MD, 22,53; 95% CI, 13,37-31,69, s. < 0,001) w porównaniu z żywieniem pozajelitowym u pacjentów. Nie stwierdzono jednak istotnych różnic między immunożywieniem jelitowym a standardowym odżywianiem jelitowym dla albuminy (MD, 0,57, 95%CI, -0,31-1,44, p=0,20), prealbuminy (MD, 0,23, 95%CI, -0,29-0,76, p=0,38) ani transferriny (MD, 0,11, 95%CI, -0,09-0,32, p=0,28). Badane wykazały, że stosowanie doustnych suplementacji żywieniowych znacząco zwiększyło masę ciała w porównaniu z grupą kontrolną, a wczesne żywienie jelitowe znacząco poprawiło poziom prealbuminy w porównaniu z dietą pozajelitową. Jednak potrzebne są dalsze badania, aby potwierdzić to wynik.

Wprowadzenie

Rocznie na świecie diagnozowanych jest prawie 1 milion przypadków raka żołądka.1. Pomimo stałego spadku zachorowalności, rak żołądka pozostaje jednym z najczęstszych i najbardziej śmiertelnych nowotworów, odpowiadając za 783 000 przypadków (8,2% wszystkich zgonów na nowotwory) w 2018roku. Chirurgia jest głównym sposobem leczenia raka żołądka, z 5-letnim wskaźnikiem przeżycia około 25,7% w przypadkach lokalnie zaawansowanej choroby w Europie i Stanach Zjednoczonych3. Pomimo postępów w technikach chirurgicznych i opiece okołooperacyjnej w ostatnich latach, większość pacjentów z rakiem żołądka doświadcza znacznego niedożywienia z powodu cech raka żołądka, urazów chirurgicznych, zarządzania dietą okołooperacyjną oraz niewystarczającego spożycia kalorii, co negatywnie wpływa na ich stan odżywienia i skład organizmu4. Ponadto niedożywienie nasila się przez nasilony katabolizm wynikający z zaburzenia odpowiedzi immunologicznej i zaburzeń metabolicznych, prowadzących do anoreksji, zwiększonego zużycia energii i utraty masyciała 5. Te czynniki stanowią fundament tzw. niedożywienia związanego z chorobą6. W tym kontekście opracowano laboratoria i instrumenty kliniczne do oceny stanu odżywienia pacjentów onkologicznych6. Ocena stanu odżywienia obejmuje dane dotyczące masy ciała, wskaźnika masy ciała, metryk składu ciała, np. masy beztłuszczowej lub tłuszczowej, oraz wskaźników biochemicznych, np. poziomu albuminy i prealbuminy6. Różne wskaźniki stanu odżywienia, w tym rokowanie indeks odżywienia, wskaźnik masy ciała, albumina w surowicy oraz przedoperacyjna redukcja masy ciała, zostały ocenione jako wskaźniki prognostyczne w raku żołądka 7,8. Rzeczywiście, pogorszenie stanu odżywienia może prowadzić do nasilonej liczby powikłań, zmniejszonego przeżycia bez progresji oraz skróconego przeżycia ogólnego7. Wyniki te podkreślają konieczność identyfikacji niedożywienia i zapewnienia odpowiedniego wsparcia żywieniowego w celu poprawy stanu odżywienia, a tym samym optymalizacji jakości życia i przeżycia pacjentów z rakiem żołądka. Wpływ różnych terapii żywieniowych na stan odżywienia w różnych kontekstach pozostaje kontrowersyjny.

Aby badać tak kontrowersyjne skutki, musimy stosować ustandaryzowaną metodologię. Tradycyjne przeglądy narracyjne nie mają systematycznej rzetelności, by syntetyzować te heterogeniczne dowody, podczas gdy same dane z pojedynczych badań nie mogą dostarczyć ostatecznych wniosków dotyczących skuteczności porównawczej. Protokół ten wykorzystuje podejście meta-analizy, które oferuje wyraźne przewagi nad tymi alternatywami, zapewniając uporządkowaną i powtarzalną metodologię syntezy dowodów. Metaanaliza minimalizuje stronniczość dzięki kompleksowym strategiom wyszukiwania i wyraźnym kryteriom włączenia. Umożliwia także ilościowe łączenie wyników w celu zwiększenia mocy statystycznej i precyzji9. Wybrane podejście jest szczególnie cenne w badaniach onkologii żywieniowej, gdzie interwencje znacznie różnią się pod względem składu, czasu i sposobów podawania.

Konkretnie, protokół ten wypełnia luki w istniejących metodologiach, dostarczając wyraźnych wskazówek dotyczących kategoryzacji różnych interwencji żywieniowych, standaryzując punkty czasowe pomiaru wyników, oferując przejrzyste kryteria wyboru modelu na podstawie heterogeniczności oraz włączając kompleksowe analizy wrażliwości. Protokół ten ma zastosowanie w badaniach dotyczących wszelkich interwencji żywieniowych u pacjentów z rakiem żołądka, z wynikami takimi jak pomiary antropometryczne (masa ciała), markery biochemiczne (albumina, prealbumina, transferyna) oraz oceny funkcjonalne. Jednak wnioski nie mogą uogólniać się na inne typy nowotworów lub interwencje żywieniowe, które nie zostały wyraźnie omówione, a zastosowanie może być ograniczone dla badań o znacznej heterogeniczności metodologicznej lub niepełnym raportowaniu wyników. Celem badania była systematyczna ocena i porównanie wpływu różnych terapii żywieniowych, w tym suplementacji doustnej, wczesnego żywienia jelitowego, żywienia pozajelitowego oraz immunożywienia jelitowego, na stan odżywienia pacjentów z rakiem żołądka, mierzony zmianami masy ciała, albuminy, prealbuminy i transferyny.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Protokół

Badanie to obejmuje analizę wcześniej opublikowanych danych i nie wymaga zgody etyki ani zgody pacjenta.

1. Opracowanie strategii wyszukiwania 9

  1. Przeszukaj następujące bazy danych: PubMed, Cochrane Library, Embase, Google Scholar oraz OVID. We wszystkich wyszukiwaniach używaj zarówno terminów Medical Subject Headings (MeSH), jak i słów kluczowych w wolnym tekście. Nie stosuj żadnych ograniczeń językowych ani datowych.
  2. Dokumentuj datę wyszukiwania oraz liczbę rekordów pobranych z każdej bazy danych.
  3. Opracuj ciągi wyszukiwania z wykorzystaniem ram PICOS (populacja, interwencja, porównanie, wynik i projekt badania)10.
    1. W przypadku populacji używaj terminów takich jak: nowotwory żołądka, rak żołądka, rak żołądka, rak żołądka.
    2. W przypadku interwencji używaj terminów takich jak: żywienie jelitowe, żywienie pozajelitowe, suplementy diety, terapia żywieniowa, żywienie jelitowe, żywienie pozajelitowe, suplementy doustne, immunodżywianie.
    3. Dla uzyskania rezultatu używaj terminów takich jak: Status odżywienia, status odżywienia, masa ciała, albumina, prealbumina, transferrin.
    4. Do projektowania badań używaj terminów takich jak randomizowane badanie kontrolowane, kontrolowane badanie kliniczne, randomizowane, randomizowane badanie.
  4. Połącz wszystkie wyrazy z odpowiednimi operatorami boolowskimi (AND, OR, NOT). Dostosuj składnię wyszukiwania do specyficznych wymagań każdej bazy danych.

2. Selekcja i selekcja badań 11

  1. Zaimportuj wszystkie wyniki wyszukiwania do oprogramowania do zarządzania referencjami (np. EndNote X20). Wykonaj automatyczną deduplikację, a następnie ręczną weryfikację w celu usunięcia duplikatów rekordów.
  2. Doprocesu przesiewowego używaj dedykowanego oprogramowania do przeglądu systematycznego (np. Covidence). Przydziel dwóch niezależnych autorów do selekcji tytułów i streszczeń według wcześniej określonych kryteriów włączenia i wykluczenia. Rozwiązuj wszelkie niezgodności między autorami poprzez dyskusję lub, jeśli to konieczne, konsultację z trzecim autorem.
  3. Stosuj następujące kryteria włączenia: Randomizowane badania kontrolowane lub badania porównawcze; dorosłych pacjentów z rakiem żołądka (≥18 lat); porównanie interwencji żywieniowej z kontrolną lub alternatywną; raport o co najmniej jednym istotnym wyniku dotyczącym stanu odżywienia (masa ciała, albumina, prealbumina, transferyna).
  4. Stosuj następujące kryteria wykluczenia: Projekty nieporównawcze; populacje niezwiązane z rakiem żołądka; brak efektów żywieniowych; Niewystarczające dane do metaanalizy.
  5. Pobierz pełne teksty artykułów dla wszystkich rekordów, które przeszły selekcję tytułu/streszczenia13. Przydziel dwóch niezależnych autorów, którzy ocenią każdy pełny tekst pod kątem kryteriów włączenia. Dokumentuj powód wykluczenia dla każdego artykułu usuniętego na tym etapie. Skontaktuj się z autorami badań odpowiadającymi, aby w razie potrzeby uzyskać brakujące dane lub wyjaśnienia.

3. Wyodrębnianie danych 13

  1. Opracuj ustandaryzowany formularz ekstrakcji danych. Utwórz formularz za pomocą oprogramowania takiego jak Microsoft Excel. Uwzględnij pola do: charakterystyki badań (autor, rok, kraj, projekt); cechy uczestników (wielkość próby, wiek, płeć, stadium nowotworu); szczegóły interwencji (typ, skład, czas trwania, czas); szczegóły komparatora; dane dotyczące wyników (średnie, odchylenia standardowe, wielkość próby dla każdej grupy i punktu czasu); oraz metodologiczne wskaźniki jakości.
  2. Przydziel dwóch niezależnych autorów do wyodrębnienia danych z uwzględnionych badań za pomocą standaryzowanego formularza. Rozwiązywanie rozbieżności poprzez konsensus lub odwoływanie się do oryginalnej publikacji.
  3. Wyodrębnienie danych wyników dla następujących wskaźników w określonych punktach czasowych: zmiana masy ciała od poziomu wyjściowego do miesiąca po interwencji; oraz poziomy albuminy, prealbuminy i transferzyny w 7. dniu po operacji (± 2 dni).
  4. Przelicz wszystkie wyodrębnione dane na jednostki standaryzacyjne: masa ciała w kilogramach (kg), albumina w gramach na litr (g/L), prealbumina w miligramach na litr (mg/L) oraz transferyna w gramach na litr (g/L). Jeśli średnie i odchylenia standardowe nie są raportowane, oblicz je na podstawie dostępnych statystyk, stosując ustalone metody konwersji.

4. Ocena jakości włączonych badań 10

  1. Oceń ryzyko błędu w każdym badaniu. Do randomizowanych badań korzystaj z narzędzia Cochrane Risk of Bias 2.0 (RoB 2).
  2. Przydziel dwóch niezależnych autorów do oceny każdego badania w pięciu dziedzinach: błędy wynikające z procesu randomizacji; uprzedzenia wynikające z odstępstw od zamierzonych interwencji; uprzedzenia spowodowane brakującymi danymi o wynikach; uprzedzenie w pomiarze wyniku; oraz stronniczość w wyborze zgłoszonego wyniku. Klasyfikuj ryzyko błędu dla każdej domeny jako niskie, pewne obawy lub wysokie. Rozwiązuj wszelkie rozbieżności w ocenie poprzez rozmowę.
  3. Określ ogólną ocenę jakości każdego badania. Klasyfikować badania jako: Niskie ryzyko (niskie ryzyko we wszystkich dziedzinach), Niektóre obawy (niektóre w co najmniej jednej dziedzinie lub Wysokie ryzyko w co najmniej jednej dziedzinie lub pewne obawy w wielu dziedzinach).

5. Analiza statystyczna

  1. Przygotuj dane do analizy. Wprowadź wyodrębnione dane do oprogramowania do metaanalizy (np. Review Manager 5.4). Dla wyników ciągłych oblicz średnią różnicę (MD) oraz 95% przedział ufności (CI) dla każdego badania. Używaj standaryzowanej różnicy średniej (SMD), jeśli dla tego samego wyniku stosuje się różne skale pomiarowe.
  2. Oceń statystyczną heterogeniczność. Oblicz statystykę I², aby określić proporcję całkowitej zmienności wynikającej z heterogeniczności. Interpretuj wartość I² następująco: 0-25% (może nie być istotne), 25-50% (niskie), 50-75% (umiarkowane), 75-100% (wysokie). Do oceny istotnej heterogeniczności należy użyć testu Q Cochrana (s. < 0,10).
  3. Wybierz odpowiedni model statystyczny. Stosuj model efektów losowych, gdy I² > 50% lub gdy heterogeniczność kliniczna jest widoczna. Stosuj model o stałym efektie, gdy I² ≤ 50%, a badania są klinicznie jednorodne. Przedstawić wyniki obu modeli w ramach analiz wrażliwości.
  4. Przeprowadz analizy podgrup i wrażliwości. Przeprowadz analizy podgrupowe na podstawie typu interwencji, czasu jej realizacji, regionu geograficznego oraz stadium nowotworu. Przeprowadzaj analizy wrażliwości poprzez wykluczanie badań o wysokim ryzyku błędu, stosowanie alternatywnych miar efektów, stosowanie różnych modeli statystycznych oraz analizy typu leave-one-out.
  5. Oceń stronniczość publikacyjną14. Stwórz wykres lejka, aby wizualnie sprawdzić asymetrię dla każdego wyniku, który obejmuje 10 lub więcej badań. Wykonaj test regresji Eggera dla wyników z 10 lub więcej badaniami, aby statystycznie sprawdzić asymetrię wykresu lejka. Należy ostrożnie interpretować wyniki, jeśli dostępnych jest mniej niż 10 badań dla danego wyniku.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Wyniki

Wyniki wyszukiwania i wybór badań
Kompleksowe wyszukiwanie literatury przeprowadzone 1 lipca 2025 roku wykazało 3675 rekordów z pięciu baz danych. Po usunięciu 1226 duplikatów, 2449 dokumentów przeszło weryfikację tytułową i streszczeniową. Spośród nich 148 pełnotekstowych artykułów oceniono pod kątem kwalifikacji, a 130 wykluczono z powodu niespełniania kryteriów włączenia. Osiemnaście badań: 15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Dyskusja

Wyniki metaanalizy
W obecnej metaanalizie przebadanych było 18 badań z udziałem 3586 osób: 15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Oświadczenia

Autorzy deklarują, że nie mają ze sobą rywalizujących interesów.

Podziękowania

Nie ma zastosowania.

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Materiały

Lista materiałów użytych w tym artykule
NazwaFirmaNumer katalogowyKomentarze
Covidence do badań przesiewowychVeritas Health Innovation Ltd.https://www.covidence.org/
EndNote X9 Clarivatehttps://support.clarivate.com/Endnote/s/article/Download-EndNote?language=en_US
Oprogramowanie statystyczne R (wersja 4.3.1) z pakietem metafor do dodatkowych analizFundacja R dla obliczeń statystycznychhttps://www.r-project.org/
Review Manager 5.4 (The Cochrane Collaboration) do metaanalizy.Nordyckie Centrum Cochrane, Współpraca Cochranehttps://www.cochrane.org/learn

Bibliografia

  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).

Dostęp ograniczony. Zaloguj się lub rozpocznij wersję próbną, aby wyświetlić tę treść.

Przedruki i uprawnienia

Poproś o pozwolenie na ponowne wykorzystanie tekstu lub ilustracji tego artykułu JoVE

Poproś o pozwolenie

Tagi

Doustna suplementacja ywieniowaywienie enteralneywienie pozajelitowerandomizowane badania kontrolowanemasa cia apoziomy prealbuminy

Powiązane artykuły