Artigo de método

Meta-análise dos Efeitos das Terapias Nutricionais no Estado Nutricional de Pacientes com Câncer Gástrico

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DOI:

10.3791/69720

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16 de janeiro de 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

Neste artigo

Resumo

Este estudo constatou que suplementos orais aumentaram significativamente o peso, e a alimentação por sonda precoce melhorou a pré-albumina mais do que a nutrição parenteral. No entanto, a imunonutrição especializada não mostrou benefício adicional em relação às fórmulas padrão para proteínas sanguíneas chave. Mais pesquisas são necessárias para confirmar esses resultados.

Resumo

Esse protocolo fornece uma estrutura metodológica para conduzir uma meta-análise para avaliar os efeitos das terapias nutricionais no estado nutricional de pacientes com câncer gástrico. Ao seguir esse protocolo, os pesquisadores poderão identificar, avaliar e sintetizar sistematicamente evidências de ensaios clínicos randomizados e estudos comparativos. Os passos incluem: formular uma estratégia de busca abrangente em múltiplos bancos de dados; triagem e seleção de estudos dualmente independentes usando critérios PICOS pré-definidos (população, interferência, comparação, resultado e desenho do estudo); extração padronizada de dados e harmonização de medidas de resultado; avaliação da qualidade dos estudos usando a ferramenta Cochrane Risk of Bias 2.0; e síntese estatística usando modelos apropriados, com exploração de análises de heterogeneidade e sensibilidade. A aplicação desse protocolo às evidências disponíveis sugere benefícios potenciais de intervenções nutricionais específicas, por exemplo, suplementação oral para o peso corporal, embora a alta heterogeneidade ressalte a necessidade de uma metodologia rigorosa e padronizada nessa área. Um modelo contínuo com efeitos fixos ou aleatórios foi usado para obter a diferença média (DM) com intervalos de confiança (ICs) de 95%. Um total de 18 estudos, envolvendo 3.586 sujeitos, foi selecionado para a meta-análise. A suplementação nutricional oral teve um aumento significativo do peso corporal (DM, 0,74; IC 95%, 0,20-1,27, p = 0,007) em comparação com o controle em pacientes com câncer gástrico. A nutrição enteral precoce apresentou níveis significativamente melhorados na pré-albumina (DM, 22,53; IC 95%, 13,37-31,69, p < 0,001) em comparação com a nutrição parenteral nos pacientes. No entanto, não foram encontradas diferenças significativas entre a imunonutrição enteral e a nutrição enteral padrão para albumina (DM, 0,57, IC 95%, -0,31-1,44, p=0,20), pré-albumina (DM, 0,23, IC 95%, -0,29-0,76, p=0,38) ou níveis de transferrina (DM, 0,11, IC 95%, -0,09-0,32, p=0,28). Os dados estudados mostraram que o uso de suplementação nutricional oral aumentou significativamente o peso corporal em comparação ao controle, e a nutrição enteral inicial melhorou significativamente os níveis de pré-albumina em comparação com a nutrição parenteral. No entanto, mais estudos são necessários para validar essa descoberta.

Introdução

Anualmente, quase 1 milhão de casos de câncer gástrico são diagnosticadosglobalmente 1. Apesar de uma diminuição consistente na incidência, o câncer gástrico continua sendo uma das neoplasias mais prevalentes e letais, representando 783.000 casos (8,2% de todas as fatalidades por câncer) em 2018. A cirurgia é o principal tratamento para o câncer gástrico, com uma taxa de sobrevivência de cerca de 5 anos de cerca de 25,7% nos casos de doença localmente avançada na Europa e nosEstados Unidos. Apesar dos avanços nas técnicas cirúrgicas e no cuidado perioperatório nos últimos anos, a maioria dos pacientes com câncer gástrico apresenta desnutrição significativa devido às características do câncer gástrico, trauma cirúrgico, manejo da dieta perioperatória e ingestão calórica inadequada, que afetam negativamente seu estado nutricional e composiçãocorporal 4. Além disso, a desnutrição é agravada pelo catábolismo intensificado resultante da desregulação da resposta imunológica e distúrbios metabólicos, levando à anorexia, aumento do consumo de energia e perdade peso 5. Esses fatores constituem a base do que é chamado de desnutrição relacionada adoenças 6. Nesse contexto, foram estabelecidos instrumentos laboratoriais e clínicos para avaliar o estado nutricional dos pacientes com câncer6. A avaliação do estado nutricional inclui dados sobre peso corporal, índice de massa corporal, métricas de composição corporal, por exemplo, massa livre de gordura ou massa de gordura, e indicadores bioquímicos,como os níveis 6 de albumina e pré-albumina. Diversos marcadores de estado nutricional, incluindo o índice nutricional prognóstico, índice de massa corporal, albumina sérica e redução pré-operatória de peso corporal, foram avaliados como indicadores prognósticos no câncergástrico 7,8. De fato, deteriorações no estado nutricional podem resultar em uma ocorrência amplificada de complicações, diminuição da sobrevivência livre de progressão e redução da sobrevivênciageral 7. Esses achados ressaltam a necessidade de identificar a desnutrição e fornecer suporte nutricional adequado para melhorar o estado nutricional, otimizando assim a qualidade de vida e a sobrevivência dos pacientes com câncer gástrico. Os efeitos de vários tratamentos nutricionais sobre o estado nutricional em diferentes contextos continuam controversos.

Para estudar esses efeitos controversos, precisamos usar uma metodologia padronizada. As revisões narrativas tradicionais carecem do rigor sistemático para sintetizar essa evidência heterogênea, enquanto os dados individuais dos ensaios isolados não podem fornecer conclusões definitivas sobre a eficácia comparativa. Esse protocolo emprega uma abordagem de meta-análise, que oferece vantagens distintas sobre essas alternativas ao fornecer uma metodologia estruturada e reprodutível para a síntese de evidências. Meta-análise minimiza o viés por meio de estratégias de busca abrangentes e critérios explícitos de inclusão. Também permite o agrupamento quantitativo dos resultados para aumentar o poder e a precisãoestatísticos 9. A abordagem escolhida é particularmente valiosa na pesquisa em oncologia nutricional, onde as intervenções variam consideravelmente em composição, tempo e via administrativa.

Especificamente, esse protocolo aborda lacunas nas metodologias existentes fornecendo orientações explícitas para categorizar diferentes intervenções nutricionais, padronizando pontos de tempo de medição de desfechos, oferecendo critérios transparentes para a seleção de modelos baseados na heterogeneidade e incorporando análises abrangentes de sensibilidade. O protocolo é aplicável a estudos que examinam qualquer intervenção nutricional em pacientes com câncer gástrico, com desfechos que incluem medidas antropométricas (peso corporal), marcadores bioquímicos (albumina, pré-albumina, transferrina) e avaliações funcionais. No entanto, as conclusões podem não se generalizar para outros tipos de câncer ou intervenções nutricionais não especificamente abordadas, e a aplicabilidade pode ser limitada para estudos com heterogeneidade metodológica substancial ou relato incompleto de desfechos. O objetivo do estudo foi avaliar e comparar sistematicamente os efeitos de diferentes terapias nutricionais, incluindo suplementação oral, nutrição enteral precoce, nutrição parenteral e imunonutrição enteral, sobre o estado nutricional de pacientes com câncer gástrico, medido por mudanças no peso corporal, albumina, pré-albumina e níveis de transferrina.

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Protocolo

Este estudo envolve análise de dados previamente publicados e não requer aprovação ética ou consentimento do paciente.

1. Desenvolvimento da estratégia de busca 9

  1. Pesquise nos seguintes bancos de informações: PubMed, Cochrane Library, Embase, Google Scholar e OVID. Use tanto termos de Títulos de Assunto Médico (MeSH) quanto palavras-chave de texto livre em todas as buscas. Não aplique restrições de idioma ou data.
  2. Documente a data da busca e o número de registros recuperados de cada banco de dados.
  3. Desenvolva cadeias de busca usando o framework PICOS (população, intervenção, comparação, resultado e desenho do estudo)10.
    1. Para a população, use termos como: Neoplasias Estomacais, câncer gástrico, câncer de estômago, carcinoma gástrico.
    2. Para intervenção, utilize termos como: Nutrição Enteral, Nutrição Parenteral, Suplementos Alimentares, Terapia Nutricional, Nutrição Enteral, Nutrição Parenteral, Suplemento Nutricional Oral, Imunonutrição.
    3. Para o resultado, use termos como: Estado nutricional, estado nutricional, peso corporal, albumina, pré-albumina, transferrina.
    4. Para o desenho do estudo, use termos como ensaio clínico randomizado, ensaio clínico controlado, randomizado, randomizado, ensaio.
  4. Combine todos os termos com operadores booleanos apropriados (AND, OR, NOT). Adapte a sintaxe de busca para os requisitos específicos de cada banco de dados.

2. Triagem e seleção dos estudos 11

  1. Importe todos os resultados da busca para um software de gerenciamento de referências (por exemplo, EndNote X20). Realize a deduplicação automatizada seguida de verificação manual para remover registros duplicados.
  2. Use software dedicado de revisão sistemática (por exemplo, Covid) para o processo detriagem 12. Atribua dois autores independentes para selecionar títulos e resumos segundo os critérios pré-definidos de inclusão e exclusão. Resolva quaisquer discrepâncias entre autores por meio de discussão ou, se necessário, consultando um terceiro autor.
  3. Use os seguintes critérios de inclusão: Ensaios clínicos randomizados ou estudos comparativos; pacientes adultos com câncer gástrico (≥18 anos); comparação entre uma intervenção nutricional e uma intervenção controle ou alternativa; relato de pelo menos um desfecho relevante de estado nutricional (peso corporal, albumina, pré-albumina, transferrina).
  4. Use os seguintes critérios de exclusão: desenhos não comparativos; populações não com câncer gástrico; sem resultados nutricionais; dados insuficientes para meta-análise.
  5. Recupere os artigos em texto integral de todos os registros que passam pela triagem de título/resumo 13. Designe dois autores independentes para avaliar cada artigo em texto completo conforme os critérios de inclusão. Documente o motivo da exclusão de cada artigo excluído nesta fase. Entre em contato com os autores correspondentes dos estudos para solicitar dados ausentes ou esclarecimentos quando necessário.

3. Extração dos dados 13

  1. Desenvolva um formulário padronizado de extração de dados. Crie o formulário usando softwares como o Microsoft Excel. Inclua campos para: características do estudo (autor, ano, país, design); características dos participantes (tamanho da amostra, idade, gênero, estágio do câncer); detalhes da intervenção (tipo, composição, duração, tempo); detalhes do comparador; dados de resultado (médias, desvios padrão, tamanhos de amostra para cada grupo e ponto de tempo); e indicadores metodológicos de qualidade.
  2. Designe dois autores independentes para extrair dados dos estudos incluídos usando o formulário padronizado. Resolva discrepâncias por consenso ou consultando a publicação original.
  3. Extrair dados de desfecho para as seguintes métricas nos momentos especificados: mudança do peso corporal do início da intervenção até 1 mês após a intervenção; e níveis de albumina, pré-albumina e transferrina no dia 7 pós-operatório (± 2 dias).
  4. Converta todos os dados extraídos em unidades padronizadas: peso corporal em quilogramas (kg), albumina em gramas por litro (g/L), pré-albumina em miligramas por litro (mg/L) e transferrina em gramas por litro (g/L). Se médias e desvios padrão não forem reportados, calcule-os a partir das estatísticas disponíveis usando métodos de conversão estabelecidos.

4. Avaliação da qualidade dos estudos incluídos 10

  1. Avalie o risco de viés para cada estudo. Use a ferramenta Cochrane Risk of Bias 2.0 (RoB 2) para ensaios randomizados.
  2. Designar dois autores independentes para avaliar cada estudo nos cinco domínios: viés decorrente do processo de randomização; viés devido a desvios das intervenções pretendidas; viés devido à falta de dados de desfecho; viés na medição do resultado; e viés na seleção do resultado relatado. Classifique o risco de viés para cada domínio como baixo, com algumas preocupações ou alto. Resolva quaisquer discrepâncias de avaliação por meio de discussão.
  3. Faça um julgamento geral de qualidade para cada estudo. Classifique os estudos como: Baixo risco (baixo risco em todos os domínios), Algumas preocupações (algumas preocupações em pelo menos um domínio) ou Alto risco (alto risco em pelo menos um domínio ou algumas preocupações em múltiplos domínios).

5. Análise estatística

  1. Prepare os dados para análise. Insira os dados extraídos em um software de meta-análise (por exemplo, Review Manager 5.4). Para resultados contínuos, calcule a diferença média (DM) e o intervalo de confiança (IC) de 95% para cada estudo. Use a diferença média padronizada (SMD) se diferentes escalas de medição forem usadas para o mesmo resultado.
  2. Avalie a heterogeneidade estatística. Calcule a estatística I² para quantificar a proporção de variação total devido à heterogeneidade. Interprete o valor de I² da seguinte forma: 0-25% (pode não ser importante), 25-50% (baixo), 50-75% (moderado), 75-100% (máximo). Use o teste Q de Cochran (p < 0,10) para avaliar a presença de heterogeneidade significativa.
  3. Selecione o modelo estatístico apropriado. Use um modelo de efeitos aleatórios quando I² > 50% ou quando a heterogeneidade clínica for evidente. Use um modelo de efeito fixo quando o I² ≤ 50% e os estudos forem clinicamente homogêneos. Relate os resultados de ambos os modelos como parte das análises de sensibilidade.
  4. Realize análises de subgrupos e sensibilidade. Realize análises de subgrupos baseadas no tipo de intervenção, momento da intervenção, região geográfica e estágio do câncer. Realize análises de sensibilidade excluindo estudos com alto risco de viés, utilizando medidas de efeito alternativo, aplicando diferentes modelos estatísticos e realizando análises leave-one-out.
  5. Avaliar o viés depublicação 14. Crie um gráfico de funil para inspecionar visualmente assimetria em qualquer resultado que inclua 10 ou mais estudos. Realize o teste de regressão de Egger para resultados com 10 ou mais estudos para testar estatisticamente a assimetria do funnel plot. Interprete os resultados com cautela se houver menos de 10 estudos disponíveis para um resultado.

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Resultados

Resultados da busca e seleção de estudos
Uma busca abrangente na literatura realizada em 1º de julho de 2025 identificou 3675 registros de cinco bancos de dados. Após remover 1226 duplicatas, 2449 registros passaram por triagem de títulos e resumos. Destes, 148 artigos em texto integral foram avaliados quanto à elegibilidade, com 130 excluídos por não atenderem aos critérios de inclusão. Dezoito estudos 15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,31,32

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Discussão

Resultados da meta-análise
Para a meta-análise atual, 18 estudos com 3586 participantes foramestudados: 15,16,17,18,19,20,21,22,23,24,25,26,27,28,29,30,

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Divulgações

Os autores declaram que não têm interesses concorrentes.

Agradecimentos

Não aplicável.

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Materiais

Lista de materiais utilizados neste artigo
NomeEmpresaNúmero de catálogoComentários
Covid para triagem de estudosVeritas Health Innovation Ltd.https://www.covidence.org/
Nota final X9 Clarivatehttps://support.clarivate.com/Endnote/s/article/Download-EndNote?language=en_US
Software estatístico R (versão 4.3.1) com pacote metafor para análises adicionaisA Base R para Computação Estatísticahttps://www.r-project.org/
Review Manager 5.4 (The Cochrane Collaboration) para meta-análise.Centro Nórdico Cochrane, Colaboração Cochranehttps://www.cochrane.org/learn

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