Оценка пищевых рисков и её прогностическое влияние у тяжело больных пациентов с неврологическими заболеваниями

Краткое содержание

Здесь мы представляем стандартизированный протокол оценки пищевых рисков, оценки пищевой поддержки и прогностического прогнозирования у тяжело больных пациентов с заболеваниями нервной системы.

Аннотация

Цель исследования — применить и оценить стандартизированный протокол оценки пищевых рисков и управления поддержкой питательной поддержки, а также оценить его прогностическую ценность у людей с тяжелыми неврологическими расстройствами, находящихся в группе риска недоедания. Ретроспективный анализ был проведён 930 подходящих пациентов, госпитализированных в отделение интенсивной терапии неврологии (NICU) больницы Сюаньу, Столичный медицинский университет, с января 2012 по декабрь 2019 года. При выписке пациентов классифицировали на основе модифицированных результатов по шкале Ранкина (mRS) (отличный прогноз: mRS 0-2, n = 600; плохой прогноз: mRS 3-6, n = 330) и статуса выживаемости (выживший: n = 869; умерший: n = 61). Протокол включал исходные характеристики и биохимические оценки, баллы Nutrition Risk Screening 2002 (NRS 2002), определение метода поддержки питательных веществ, оценку типичного энергопотребления в течение первых 7 дней и уровень оценки заболевания с использованием стандартизированных инструментов оценки, таких как шкала комы Глазго (GCS), Оценка острой физиологии и хронического здоровья II (APACHE II), и шкала инсульта Национального института здоровья (NIHSS).

Для оценки предсказательной значимости использовались одномерные исследования, многомерная логистическая регрессия и оценка операционных характеристик приёмника (ROC). Стандартизированный протокол позволил систематически выявлять пищевые риски, стратификацию клинической тяжести и раннее руководство по планированию пищевых вмешательств. Ключевые показатели риска, включая повышенные показатели NRS 2002, APACHE II и NIHSS, преклонный возраст и недостаточное раннее потребление энергии, были связаны с неблагоприятными результатами. В отличие от этого, более высокий GCS и адекватный уровень витамина B12 демонстрировали защитные тенденции. Анализ ROC подтвердил, что NRS 2002 обеспечивает наиболее эффективную предиктивную полезность как для функциональных исходов, так и для состояния выживаемости. Результаты показывают, что структурированная оценка риска питания и внедрение стандартизированной поддержки предлагают практическую ценность для раннего прогностического суждения и принятия решений по питанию для тяжело больных людей с неврологическими заболеваниями.

Введение

Пациенты с нейрокритическими заболеваниями являются жертвами тяжёлого первичного или вторичного неврологического заболевания, которое часто сопровождается дисфункцией системных органов, требующей непрерывного гемодинамического наблюдения, искусственной вентиляции и многоаспектного терапевтического ухода в отделении интенсивной терапии (ICU)^1,2. Пациенты с нарушенным сознанием, дисфагией, искусственной вентиляцией и неправильным спонтанным потреблением часто не могут обеспечить достаточное питание, что приводит к высокому уровню дефицита питательных веществ. Вместе с гиперметаболическими и гиперкатаболическими стрессовыми реакциями, а также физиологическим ухудшением с возрастом, эти факторы значительно повышают риск^{недоедания 3,4}. Было установлено, что недоедание является фактором, вызывающим значительную длительную госпитализацию, замедление восстановления неврологических функцией, уязвимость к осложнениям и смертность в неврологических отделениях^{интенсивной терапии 5}. Недавние эпидемиологические данные показывают, что уровень недоедания достигает до 79% среди нейрокритических пациентов, поэтому необходимо своевременно и точно выявлять риски питания.

Хотя оценка питания в общей популяции отделений интенсивной терапии изучалась, исследования, специально сосредоточенные на питательных рисках и его прогностической ценности в неврологических отделениях интенсивной терапии, не были должным образом^{изучены 6}. Большая часть литературы посвящена отдельным типам заболеваний, таким как ишемический инсульт, и часто оценка питания проводится при поступлении, а не на динамичную основу по питательному риску или стандартизированному планированию поддержки^{питания 7}. Традиционные инструменты оценки, такие как субъективная глобальная оценка (SGA) и универсальный инструмент скрининга недоедания (MUST), имеют предвзятость и недостаток точности в постоянно меняющихся нейрокритических^{состояниях 8}. Скрининг питательных рисков 2002 года (NRS-2002), напротив, интегрирует уровень снижения пищевых привычек с тяжестью заболевания, делая его дополнительным подходящим инструментом при тяжело больных неврологических состояниях благодаря организованной системе оценки и поддерживающей функции при принятии медицинских решений. Интеграция NRS-2002 с неврологическими шкалами тяжести, включая Глазговскую шкалу комы (GCS), Шкалу инсульта Национального института здоровья (NIHSS) и Оценку острой физиологии и хронического здоровья II (APACHE II), позволяет провести комплексную оценку неврологического здоровья, общего состояния и^{прогнозирования 9}.

Предыдущие исследования изучали многофункциональные подходы к питанию для улучшения результатов у людей с тяжелыми неврологическими^{заболеваниями 10}, с повышенной толерантностью и биомаркерами, обусловленными координированными вмешательствами. Однако большой размер выборки, гетерогенность заболеваний и отсутствие долгосрочного наблюдения ограничили возможности обобщать клинические результаты. Исследования, сравнивающие эффективность структурированного скрининга питания в отделении интенсивной терапии, показали, что использование валидированных инструментов, таких как MUST, даёт лучшие прогнозы смертности и клиническую^{эффективность 11}, хотя и с разными характеристиками пациентов, историческими дизайнами и несоответствиями в стратегиях вмешательства. Практика медицинской нутрициологической терапии в нейрореанимациях демонстрирует значительные различия в соблюдении протоколов, стратегий оценки и методов^{мониторинга 12}. Хотя использование структурированных стандартных процедур повышает согласованность, минимальная стандартизация, недостаточная калориметрия и неоднородная реализация снижают сравнимость и надёжность результатов.

Прогностический индекс питания показал, что является высокопредиктивной мерой исходов после инсульта у госпитализированных пациентов, что улучшает оценку смертности и клиническое принятие^{решений 13}. Однако вариации подтипов, ретроспективные ограничения дизайна и недостаточная внешняя проверка ограничивают дальнейшее применение в широком спектре неврологических популяций. Существуют значимые связи между лучшими биомаркерами, связанными с белком, и функциональным восстановлением при раннем энтеральном питании (ЭН) при остром ишемическом^{инсульте 14}. Однако зависимость от ретроспективных данных, краткосрочных наблюдений и неполных данных по питанию затрудняет получение причинного вывода и последующую клиническую экстраполяцию.

Хотя длительная госпитализация, плохие неврологические исходы и высокая смертность у пациентов нейрокритических отделений связаны с недоеданием, также отсутствуют данные о предиктивной ценности организованных диетических оценок рисков в неврологических отделениях интенсивной терапии. Существующая литература в основном сосредоточена на отдельных категориях заболеваний и проводит скрининг питания в момент поступления, а не на динамический мониторинг. Кроме того, субъективные показатели оценки, включая SGA и MUST, не имеют чувствительности в быстро меняющейся нейрокритической^{среде 10}. Существует минимальное количество доказательств в пользу использования NRS-2002 в сочетании с неврологическими шкалами тяжести, включая GCS, NIHSS и APACHE II, для прогнозирования^{исходов 11}. Кроме того, обобщаемость ограничена вариациями практик нутрициологии, гетерогенностью малых выборок и коротким продольным^{наблюдением 13}. Именно поэтому прогностическая оценка пищевого риска в нейрокритических группах должна быть тщательно проведена. Поэтому целью этого исследования было проверить прогностическую ценность комбинированной схемы оценки пищевых рисков, включая NRS-2002, шкалы неврологической тяжести (GCS, NIHSS и APACHE II), а также ранний мониторинг потребления энергии, чтобы выявить нейрокритичных пациентов с высоким риском и направить своевременное питание.

Протокол

Этот протокол был реализован в соответствии с Декларацией^{Хельсинки-15} и утверждён Этическим комитетом больницы Сюаньу Столичного медицинского университета. Все пациенты, а также их законные опекуны предоставили информированное разрешение.

1. Объекты и методы

1. Определите критерии включения и исключения.
   1. Установите критерии включения следующим образом: возраст ≥ 14 лет, установленный диагностический показатель серьёзных неврологических расстройств, балл GCS ≤ 12 или балл NIHSS ≥ 11.
   2. Установите критерии исключения: продолжительность лечения NCU < 7 дней, пациенты с запередившими злокачественными опухолищами, пациенты с неострыми заболеваниями и те, у кого была история гастрэктомии или резекции кишечника.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Хотя парентеральное питание (ПН) было доступно, пациенты с историей гастрэктомии или резекции кишечника были исключены, поскольку их изменённая физиология желудочно-кишечного тракта могла привести к неточному скринингу пищевых рисков (например, NRS 2002) и потенциально искажить результаты исследования.
2. Проводите скрининг и группирование пациентов.
   ПРИМЕЧАНИЕ: Первоначальная коллекция включала 1 227 пациентов с серьёзными неврологическими заболеваниями, госпитализированных с января 2012 по декабрь 2019 года. Из них было исключено 297 случаев, включая 254 с длительностью лечения NCU менее 7 дней, 23 с запущенными злокачественными опухолищами, 18 с неострыми заболеваниями и 2 с историей резекции кишечника. В итоге в оценку было включено 930 пациентов.
   1. Разделите пациентов на две группы в зависимости от их модифицированных баллов по шкале Ранкина (mRS): хороший прогноз (mRS 0-2; n = 600) и плохой прогноз (mRS 3-6; n = 330). Считайте, что отстранённый результат mRS 3-6 — это плохой прогноз, а результат 0-2 — отличным.

2. Сбор клинических данных

1. Собирайте демографические и базовые клинические данные.
   1. Запишите возраст пациента, пол, категорию заболевания, сопутствующие заболевания (ишемическая болезнь сердца, гипертония, диабет), информацию о употреблении или курении и продолжительность госпитализации в NCU.
   2. Документируйте режим поддержки питательных питаний: PN, EN или комбинированный EN + PN.
   3. Рассчитайте среднее потребление энергии за первые 7 дней: определите это как общее потребление энергии за 7 дней, делённое на фактический вес тела пациента (кг), при этом единица выражается в ккал/кг.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Мы использовали^6-е издание (2018) таблицы состава пищевых продуктов Китая, чтобы получить энергетические значения (ккал/100 г) каждого продукта, сложили общий энергетический поступление за 7 дней и делили его на фактический вес тела пациента, чтобы получить средний энергетический поступление за первые 7 дней.
2. Проведите оценку пищевых рисков и функции желудочно-кишечного тракта.
   1. Проведите NRS^{2002 16} в течение 24 часов после поступления: оцените тяжесть заболевания (0-3), нарушение питания (0-3) и добавьте 1 балл для возраста ≥70 лет (общий балл 0-7; ≥3 — пищевой риск).
      ПРИМЕЧАНИЕ: Балл NRS 2002 был выбран потому, что это беспривзятая крининговая мера, рекомендованная ESPEN для пациентов в больницах, позволяющая быстро выявлять пациентов с риском недоедания и уже тщательно подтверждена в условиях интенсивной терапии. По сравнению с другими инструментами (например, CONUT, mNUTRIC), NRS 2002 учитывает тяжесть заболевания и недавнее снижение питательных веществ, что делает его более подходящим для нейрокритических пациентов на ранней стадии поступления.
   2. Оценить функцию глотания с помощью теста на водяное глотание (WST) и желудочно-кишечную функцию с помощью оценки острого желудочно-кишечного ущерба (AGI) при поступлении. Проведите WST в течение 24 часов после поступления, используя стандартизированную пятистепенную систему оценки. Инструктировать пациента выпить 30 мл воды и наблюдать за кашлем, удушением или дисфагией; Более высокие показатели указывают на нарушение безопасности глотания. Оценивайте работу желудочно-кишечного тракта с помощью оценки AGI (степени I-IV), исходя из толерантности к энтеральному питанию, вздутию живота, рвоте и моторике кишечника.
   3. Отслеживайте остаточный объём желудка во время госпитализации с помощью аспирации желудочной трубки и ультразвукового узи у постели кровати, чтобы определить подходящий режим питательной поддержки. Оценивайте остаточный объём желудка с помощью рутинной аспирации через желудочную трубку, при которой содержимое желудка удаляется через назогастральную трубку. В случаях, когда результаты аспирации неизвестны, проводите ультразвуковое исследование у постели как неинвазивный вспомогательный метод для оценки объёма желудка и толерантности к энтеральному кормлению. Контролировать остаточный объём желудка каждые 4-6 часов с помощью аспирации через назогастральную трубку; Значения > 250 мл указывают на непереносимость кормления и требуют корректировки стратегии ЭН.
3. Оценивайте тяжесть заболевания с помощью стандартизированных шкал.
   1. Проведите^{NIHSS 17}: оцените 11 пунктов (сознание, взгляд, моторную функцию и т.д.) с общим баллом от 0 до 42 (более высокие баллы указывают на более серьёзные неврологические нарушения).
   2. Проведите^{GCS 18}: оценивайте открытие глаз, вербальную реакцию и моторную реакцию (негемиплегическую сторону) с общим значением от 3 до 15 (меньшее значение указывает на более серьёзное нарушение осведомлённости).
   3. Проведите APACHE^{II 19}: оцените 12 физиологических факторов (самые низкие результаты в течение 24 часов после поступления в NCU), возраст и хроническую медицинскую историю для общего балла 0-71 (более высокие показатели указывают на более серьёзное заболевание).
4. Собирайте и проверяйте лабораторные индикаторы.
   1. На следующий день после госпитализации получите 5 мл венозной крови натощак.
      ВНИМАНИЕ: Используйте одноразовые вакуумные трубки для сбора крови, чтобы минимизировать гемолиз. При обращении с образцами надевайте перчатки, чтобы предотвратить биологическое загрязнение.
   2. Центрифугуйте образец крови при 3 000 × г в течение 10 минут при 4 °C для разделения сыворотки. Проверьте, что слой сыворотки выглядит прозрачным и хорошо отделённым от клеточной фазы; Если наблюдается гемолиз или мутность, повторяйте пробный отбор.
   3. Обнаружение индикаторов сыворотки: белковых маркеров (гемоглобин [HB], альбумин [ALB], свободный трийодотиронин [FT3]), преальбумин [PA]), маркеры инфекции (C-реактивный белок [CRP], маркеры функции печени/почек (общий билирубин [TBIL], маркеры свертывания (международное нормированное соотношение [INR], маркеры функции щитовидной железы (гормон, стимулирующий щитовидную железу [TSH], креатинин [Cr]), прокальцитонин [PCT]], D-димер [D-D] и витамин B12).
   4. Утилизировать все использованные пробирки крови, перчатки и связанные материалы в соответствии с институциональными протоколами управления биологическими отходами для предотвращения загрязнения и обеспечения безопасности лаборатории.

3. Контроль качества данных и статистический анализ

1. Контроль качества данных
   1. Пусть два обученных невролога независимо извлекают данные из электронных медицинских записей.
   2. Перекрёстная проверка извлеченных данных; Устраняйте несоответствия через проверку.
      ПРИМЕЧАНИЕ: Обзор был проведён старшим профессором неврологии.
   3. Обрабатывайте отсутствующие данные: присвойте отсутствующие значения по среднему значениям индикаторов с <5% пропущенными показателями; Исключить индикаторы с пропущенным показателем ≥5%.
2. Проведите статистический анализ.
   1. Откройте программное обеспечение SPSS 26.0, создайте новый набор данных и введите данные по структуре: «идентификация пациента — исходные данные — индикаторы оценки — индикаторы исхода».
   2. Проводите описательную статистику:
      1. Оценивайте нормально распределение непрерывные числа (например, FT3) как среднее ± стандартное отклонение (x±s) с помощью t-теста, независимого от выборок.
      2. Выражение неравномерно распределенных непрерывных чисел (например, балл APACHE II) как медианы (25-й процентиль, 75-й процентиль) [M (P25, P75)]. и использовать тест Крускал-Уоллис H.
      3. Выражайте категориальные переменные (например, пол) как количество (процент) [n (%)] и анализируйте с помощью теста χ² .
   3. Проведите логистический регрессионный анализ:
      1. Переменные, зависящие от множества: плохой прогноз (1 = плохой, 2 = хороший) или смерть (1 = смерть, 2 = выживаемость).
      2. В одномерном анализе рассматриваем факторы с P-значением < 0,05 как независимые множители (непрерывные переменные, вводящиеся напрямую; категориальные переменные, кодируемые как фиктивные переменные, например, режим поддержки питательных веществ: PN = 1, EN + PN = 2, EN = 3 с EN в качестве ссылки).
      3. Перейти к анализу | Регрессия | Бинарная логистика: добавить переменные в уравнение, выбрать метод Enter , и вывести β, стандартную ошибку (SE), Вальда^{χ 2}, P-значение и 95% доверительный интервал (95% CI).
      4. Для учёта смешивающих факторов все ковариаты с коэффициентом P < 0,05 в одномерном анализе были включены в многомерные логистические регрессионные модели.
   4. Проведите анализ кривой ROC:
      1. Перейти к анализу | Кривая ROC, установите индикатор для тестирования (например, балл NRS 2002) и результат как переменную состояния (значение состояния = 1).
      2. Проверьте кривую отображения ROC, вычислите площадь под кривой, а также SE и доверительный интервал, затем проведите анализ для получения AUC, оптимального значения срега, чувствительности и специфичности.
         ПРИМЕЧАНИЕ: Дихотомизуйте среднее потребление энергии в первые 7 дней, используя оптимальное сроговое значение из анализа ROC для логистической регрессии; все анализы являются двусторонними, и P < 0,05 указывает на статистическую значимость.

Результаты

Сравнение общих данных между двумя группами данных
Таблица 1 показывает, что у пациентов с серьёзными неврологическими заболеваниями неблагоприятный исход из-за таких переменных, как возраст, балл APACHE II, балл GCS, балл NIHSS, методы приема пищи, уровень витамина B12 и уровень альбумина (P < 0,05).

Логистический регрессионный анализ
Плохой прогноз использовался как зависимая переменная (плохой прогноз = 1, хороший прогноз = 2). Фа...

Обсуждение

Предыдущие исследования изучали связь между пищевыми привычками и прогнозом в общей популяции отделений интенсивной терапии; Очень ограниченное количество исследований было сосредоточено именно на тяжело больных неврологических пациентах. Данное исследование отличается уникальностью тем, что интегрирует скрининг пищевых рисков, анализ энергопотребления и масштабы неврологической тяжести в единую прогностическую модель. Этот мультидисциплинарный подход преодолевает существующий разрыв и п...

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье

Имя	Компания	Каталожный номер	Комментарии
Автоматизированный биохимический анализатор	Guilin Youlit Medical Electronics Co., Ltd.	Оборудование Gui одобрено для 20172220142	Используется для обнаружения белка сыворотки, функции печени/почек, а также маркеров инфекции
Аппарат для ультразвукового аппарата у постели кровати	Шэньчжэнь Mindray Biomedical Electronics Co., Ltd.	Гуандунская инжекция оборудования 20152061288	Оснащён 3,5 и приборной панелью; 5 МГц брюшной зонд; используется для мониторинга остаточного объёма желудка
Центрифуга	Эппендорф	5810R	Максимальная скорость 15 000 и больше раз; g; Используется для отделения сыворотки от венозной крови
Одноразовые перчатки	Кимберли-Кларк	KC500	Нитрил, без порошка; Надевая при обработке образцов крови
Желудочная трубка	ConvaTec	14Fr	Силиконовый материал, стерильный; используется для доставки EN и аспирации желудочного остаточного объёма
Шкала скрининга пищевых рисков 2002 года (NRS 2002)	Европейское общество парентерального и энтерального питания (ESPEN)	Н/Д	Стандартизированная шкала оценки пищевых рисков; очки 0– 7 очков
Программное обеспечение для статистического анализа	IBM	SPSS 26.0	Используется для описательной статистики, логистической регрессии и анализа кривых ROC
Вакуумные трубки для сбора крови	Shanghai Kehua Laboratory Medical Products Co., Ltd.	Регистрация машиностроения в Шанхае 20142410117	используется для сбора образцов венозной крови
Контрольный список теста на водяное глотание (WST)	Неврологическое отделение больницы Сюаньу	Н/Д	Индивидуальный чек-лист для оценки функции глотания у нейрокритических пациентов