Для просмотра этого контента требуется подписка на JoVE. Войдите или начните свой бесплатный пробный период.

Методическая статья

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

542 просмотров

⸱

DOI:

10.3791/69710

⸱

30 января 2026 г.

 ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Neurology, Xuanwu Hospital, Capital Medical University

В этой статье

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 рискнедоедания 3,4. Было установлено, что недоедание является фактором, вызывающим значительную длительную госпитализацию, замедление восстановления неврологических функцией, уязвимость к осложнениям и смертность в неврологических отделенияхинтенсивной 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 образомизучены 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 поддержкипитания 7. Традиционные инструменты оценки, такие как субъективная глобальная оценка (SGA) и универсальный инструмент скрининга недоедания (MUST), имеют предвзятость и недостаток точности в постоянно меняющихся нейрокритическихсостояниях 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 ипрогнозирования 9.

Предыдущие исследования изучали многофункциональные подходы к питанию для улучшения результатов у людей с тяжелыми неврологическимизаболеваниями 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 клиническуюэффективность 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 методовмониторинга 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 принятиерешений 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 ишемическоминсульте 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 нейрокритическойсреде 10. Существует минимальное количество доказательств в пользу использования NRS-2002 в сочетании с неврологическими шкалами тяжести, включая GCS, NIHSS и APACHE II, для прогнозированияисходов 11. Кроме того, обобщаемость ограничена вариациями практик нутрициологии, гетерогенностью малых выборок и коротким продольнымнаблюдением 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.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Протокол

Этот протокол был реализован в соответствии с ДекларациейХельсинки-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 использовали6-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 NRS2002 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. ПроведитеNIHSS 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. ПроведитеGCS 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 APACHEII 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), Вальдаχ 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.

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

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...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

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...

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Раскрытие информации

У всех авторов нет конфликта интересов, чтобы обявлять.

Материалы

Список материалов, использованных в этой статье
ИмяКомпанияКаталожный номерКомментарии
Автоматизированный биохимический анализаторGuilin Youlit Medical Electronics Co., Ltd.Оборудование Gui одобрено для 20172220142Используется для обнаружения белка сыворотки, функции печени/почек, а также маркеров инфекции
Аппарат для ультразвукового аппарата у постели кроватиШэньчжэнь Mindray Biomedical Electronics Co., Ltd.Гуандунская инжекция оборудования 20152061288Оснащён 3,5 и приборной панелью; 5 МГц брюшной зонд; используется для мониторинга остаточного объёма желудка
ЦентрифугаЭппендорф5810RМаксимальная скорость 15 000 и больше раз; g; Используется для отделения сыворотки от венозной крови
Одноразовые перчаткиКимберли-КларкKC500Нитрил, без порошка; Надевая при обработке образцов крови
Желудочная трубкаConvaTec14FrСиликоновый 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/ДСтандартизированная шкала оценки пищевых рисков; очки 0– 7 очков
Программное обеспечение для статистического анализаIBMSPSS 26.0Используется для описательной статистики, логистической регрессии и анализа кривых ROC
Вакуумные трубки для сбора кровиShanghai Kehua Laboratory Medical Products Co., Ltd.Регистрация машиностроения в Шанхае 20142410117используется для сбора образцов венозной крови
Контрольный список теста на водяное глотание (WST)Неврологическое отделение больницы СюаньуН/ДИндивидуальный чек-лист для оценки функции глотания у нейрокритических пациентов

Ссылки

  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).

Доступ ограничен. Войдите в систему или начните пробный период, чтобы просмотреть этот контент.

Перепечатки и разрешения

Теги

Нутритивная поддержкаскрининг нутритивного рискаотделение интенсивной терапииШкала комы Глазгошкала APACHE IIШкала инсульта NIH
Связаться с нами
Порекомендовать библиотеке

Конфиденциальность

Условия использования

Политики

© 2026 MyJoVE Corporation. Все права защищены.