觀察2種營養(yǎng)不良風險篩查工具對兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險預測的效果

鄭州大學附屬兒童醫(yī)院 河南省兒童醫(yī)院 鄭州兒童醫(yī)院（450000）劉林泉

相關研究顯示，國內(nèi)住院兒童營養(yǎng)不良率在22.7%～52.6%之間[1][2]。如果住院兒童出現(xiàn)營養(yǎng)不良問題，會降低其生長發(fā)育水平，甚至增加死亡率、并發(fā)癥發(fā)生率以及感染率，從而增加住院時間[3]。在兒童住院早期開展營養(yǎng)不良風險篩查與評估工作，能進而找到營養(yǎng)不良兒童，并給予其有效的臨床營養(yǎng)干預，提高臨床治療質(zhì)量與水平，促進兒童盡早康復。21世紀初，歐洲兒科胃腸肝病營養(yǎng)學會明確指出加強營養(yǎng)不良篩查，能在一定程度上阻止院內(nèi)營養(yǎng)不良出現(xiàn)與發(fā)展，因此，要篩查住院兒童營養(yǎng)不良的風險[4]。臨床中有許多此類風險篩查工具[5]，我國兒科醫(yī)療中，應用率最高的就是兒科營養(yǎng)不良評估篩查工具與營養(yǎng)狀況及生長風險篩查工具，這兩種工具的特異度與靈敏度優(yōu)勢明顯[6]。STRONGkid評估簡便、快捷，能在很大程度上節(jié)約醫(yī)院的人力、物力和財力，具有較強的可操作性，李衡團隊[7]所進行的Meta分析，得出的合并敏感度高達80%。STAMP檢測時，增加了導致營養(yǎng)不良的多種疾病因素，雖然操作性較差，但結果更準確，STAMP靈敏度為83.4%（英國國家脊髓損傷中心）[8]。現(xiàn)階段，在單類疾病住院病人中，這兩種篩查工具應用廣泛，但缺少對各種住院患兒系統(tǒng)性應用研究；STRONGkids預測靈敏度分析為Meta分析或系統(tǒng)性評價，但沒有一次文獻證據(jù)進行支撐?，F(xiàn)階段，也沒有針對同種研究群體開展對比研究，導致我國缺乏統(tǒng)一的住院兒童營養(yǎng)不良風險預測工具，給醫(yī)院醫(yī)護工作增加難度。此次研究針對兒科住院病人進行研究，對比住院兒童營養(yǎng)不良風險評估預測中，STAMP與STRONGkids的而具體價值，為后續(xù)找到臨床營養(yǎng)不良風險預測工作夯實基礎。

1 研究對象和研究方法

1.1 研究對象 通過方便抽樣法，將2017年12月～2020年6月在本院兒科接受治療的323例營養(yǎng)不良兒童設為研究對象。納入標準：①住院超過一天；②年齡在出生一個月～15歲；③患兒家長溝通能力正常，自愿參與此次研究，并簽署知情同意書；④家長掌握準確的兒童進食情況。剔除標準：最近30天內(nèi)進行腸內(nèi)或者靜脈營養(yǎng)支持。

1.2 研究工具

1.2.1 常規(guī)資料調(diào)查表 由醫(yī)院自主設計，應涵蓋兒童性別、體質(zhì)量、身長、年齡、疾病類別等。

1.2.2 兒科營養(yǎng)不良評估篩查工具2008年由McCarthy等研制[9]，通常評判兒童營養(yǎng)不良方面的風險。其Cronbachα系數(shù)為0.818，預測效度0.810。張慧文等[10]推出中文版，用以評判住院兒童的營養(yǎng)不良風險，包括三個維度，即飲食攝入情況、生長發(fā)育、兒童疾病診斷，Cronbachα系數(shù)0.827。第一，飲食攝入情況：基于兒童患病前與患病后飲食攝入情況，對沒有營養(yǎng)攝入、攝入降低50%以上、沒有明顯變化賦值3分、2分、0分；第二，兒童疾病診斷：參照兒童疾病的診斷情況來檢查兒童的營養(yǎng)不良風險，對肯定存在、可能存在及不存在分別賦值3分、2分和0分；第三，生長發(fā)育：對兒童住院時的體重、身長進行測量，根據(jù)體格測量范圍（WHO），采用Z值評分法[11]，如果Z＜-3或者Z＞3得3分，如果-3＜Z＜-2或者2＜Z＜3得2分，如果-2≤Z≤2得0分。分值在0～9分之間，最終分數(shù)與營養(yǎng)不良風險成正比。如果總分不低于4分，表示兒童的營養(yǎng)不良風險高。該工具Cronbachα系數(shù)為0.830。

1.2.3 營養(yǎng)情況及生長風險篩查工具 Hulst團隊設計制定（2010版），旨在對兒童營養(yǎng)情況與生長風險進行評估，該工具Cronbachα系數(shù)是0.833。李冬娥團隊修訂中文版（2012版），并在住院危重兒童營養(yǎng)不良風險篩查中普及，Cronbachα系數(shù)是0.814[12]。主要包括體重降低或者增長困難、營養(yǎng)攝入或者丟失情況、高風險疾病、主觀評價四大維度。①體重降低或者增長困難：兒童存在體重下降、體重增長困難，得1分，沒有這種情況得0分；②營養(yǎng)攝入或者丟失情況：兒童在近期發(fā)生嘔吐、腹瀉嚴重問題，飲食量下降，由于疼痛導致不能進食得1分，反之得0分；③高風險疾病：兒童患有高風險疾病得2分，反之得0分；④主觀評價：兒童出現(xiàn)肌肉減少、皮下脂肪或者消瘦等問題得1分，反之得0分。總分在0～5分之間，最終分數(shù)與兒童營養(yǎng)不良風險成正比，如果總分超過4分，表示兒童營養(yǎng)不良風險大。該工具的Cronbachα系數(shù)是0.852。

1.3 評價指標 將邊緣性營養(yǎng)不良判斷標準（WHO）視作有無營養(yǎng)不良風險的臨界指標，綜合評判此兩種篩查工具所具有的預測功效。①對比參考范圍，身長比體質(zhì)量低第25百分位，表示為邊緣性消瘦；②比較參考區(qū)間，年齡比體質(zhì)量低第25百分位，表明邊緣性低體質(zhì)量；③對比參考區(qū)間，年齡比身長低第25百分位，表明邊緣性生長遲緩。僅符合以上三個判斷指標中的一個，就可以確定其為邊緣性營養(yǎng)不良[11]。

1.4 資料搜集法 此次研究通過現(xiàn)場測量評估，在兒童住院時，安排系統(tǒng)培訓過的兩位評估調(diào)查員進行現(xiàn)場測量、建立電子病歷，收集病人常規(guī)資料。全面測量評估STRONGkids與 STAMP中需收集的內(nèi)容要素。此次研究對象為329例兒童，323例屬于有效調(diào)查，有效率高達98.2%。

1.5 統(tǒng)計學分析 通過SPSS21.0軟件開展統(tǒng)計學分析工作，利用頻數(shù)、構成比描述計數(shù)資料；通過M（P25，975）描述計量資料。最佳預測指標截斷點通過受試者工作特征（receiver operator characteristic，以下簡稱“ROC”）曲線來明確，通過約登指數(shù)、特異度、靈敏度、ROC 曲線下面積（area under roc curve，以下簡稱“AUC”）對兩種工具的預測效果進行系統(tǒng)評價。當P＜0.05時，存在統(tǒng)計學差異。

2 結果

2.1 研究對象常規(guī)資料和邊緣性營養(yǎng)不良狀況 全部研究對象中，有158例女童、165例男童，年齡范圍0.66～6.13歲，均齡為2.57歲；身高范圍78.01～132.51cm，平均身長為95.51cm；體重范圍12.51～31.51kg，平均體重為15.51kg；疾病種類：16例泌尿系統(tǒng)疾病、21例自身免疫疾病、43例神經(jīng)系統(tǒng)疾病、82例呼吸系統(tǒng)疾病、98例消化系統(tǒng)疾病、63例其他疾?。ㄈ邕z傳代謝疾病、中毒等）。

2.2 營養(yǎng)不良篩查結果 全部研究對象中，有104例兒童滿足邊緣性營養(yǎng)不良判定標準，其中，67例邊緣性消瘦，76例邊緣性低體重，89例邊緣性成長遲緩，22例并存邊緣性低體重、邊緣性生長遲緩以及邊緣性消瘦，56例邊緣性低體重與邊緣性生長遲緩，35例并存邊緣性低體重與邊緣性消瘦，49例并存邊緣性消瘦與邊緣性生長遲緩。

2.3 對比兩種營養(yǎng)不良風險篩查工具對兒科住院病人營養(yǎng)不良風險預測影響

2.3.1 對比兩種營養(yǎng)不良風險篩查工具對兒科住院兒童營養(yǎng)不良風險預測作用中AUC值STRONGkids中AUC值為0.827，STAMP為0.91，這兩種工具在兒科住院兒童營養(yǎng)風險篩查工作存在統(tǒng)計學差異（P＜0.001），STRONGkids中AUC值明顯低于STAMP，存在統(tǒng)計學差異（P=0.013）。具體見附表。

附表 對比兩種營養(yǎng)不良風險篩查工具對兒科住院兒童營養(yǎng)不良風險預測作用ROC曲線

2.3.2 對比兩種營養(yǎng)不良風險篩查工具對兒科住院兒童營養(yǎng)不良風險預測作用的約登指數(shù)、特異度、靈敏度和預測界值選擇的作用 分析ROC曲線，不難發(fā)現(xiàn)，STRONGkids達3.5時，約登指數(shù)（0.621）、特異度0.790、靈敏度0.832，與1最接近，預測作用最佳；STAMP達3.5時，約登指數(shù)、特異度和靈敏度分別為0.752、0.866、0.887，與1最接近，預測作用最佳。而STRONGkids工具的約登指數(shù)、特異度與靈敏度都不及STAMP。具體見附表。

3 討論

3.1 研究對象營養(yǎng)不良發(fā)生率在水平中等此次研究表明，研究中住院兒童營養(yǎng)不良發(fā)生率為32.3%。明顯比馮升團隊[1]研究結果的52.6%低，比盛金葉團隊[2]的22.66%高。從研究對象的年齡水平看，兒童中位年齡值是2.57歲，但馮升團隊、盛金葉團隊研究中的兒童中位年齡分別是2.26歲、6.8歲，相關研究顯示，1～3歲范圍內(nèi)的兒童注意力極易分散，行為發(fā)育快，常會養(yǎng)成負面進食習慣，這些不科學的喂養(yǎng)與進食方法會降低兒童進食量，長此以往造成營養(yǎng)不良，這也是造成盛金葉團隊研究結果中的兒童營養(yǎng)不良發(fā)生率明顯比陳馮秀與此次研究結果低的主要因素。就評判標準來看，在計算營養(yǎng)不良發(fā)生率時，此次研究通常根據(jù)邊緣性營養(yǎng)不良的判定標準（WHO），從結果切入加以評判，但馮升與盛金葉團隊都是依賴于STAMP、STRONGkids工具有效預測的，進而導致這些研究結果不一致?；诖舜窝芯繉嶋H結果，STAMP工具的預測靈敏度明顯比STRONGkids工具高，這也是導致馮升團隊研究中的兒童營養(yǎng)不良發(fā)生率高于盛金葉團隊的一大原因。

3.2 對比兩種營養(yǎng)不良風險篩查工具對此次研究兒科住院兒童應用不良風險的預測作用

3.2.1 對比兩種工具的AUC值，不難發(fā)現(xiàn)，STRONGkids工具對兒科住院兒童營養(yǎng)不良風險預測作用明顯不及STAMP工具。此次研究結果表明，STRONGkidsAUC值是0.827，明顯不及STAMP的0.910，存在統(tǒng)計學差異（P=0.013），可以肯定，STRONGkids的最終預測作用不及STAMP。相關研究顯示，當0.700＜AUC值＜0.900時，工具的預測作用為中等水平，如果AUC值≥0.900，表示工具預測價值很高。由此可見，在對兒科住院兒童的營養(yǎng)不良風險進行系統(tǒng)評估時，STRONGkid的預測作用不及STAMP工具。

3.2.2 對比兩種工具的約登指數(shù)、特異度與靈敏度結果 STRONGkids工具在兒科住院兒童營養(yǎng)不良風險預測價值明顯不及STAMP，此次研究結果表明，當這兩種工具的預測值都在3.5分時，發(fā)揮最佳營養(yǎng)不良風險預測作用。此時，STRONGkids的約登指數(shù)、特異度和靈敏度值分別是0.621、0.790、0.832，都明顯不及STAMP的0.752、0.866、0.887。特異度，在實際沒有出現(xiàn)營養(yǎng)不良的兒童中通過評估工具發(fā)現(xiàn)未發(fā)生營養(yǎng)不良風險的兒童占比，充分證實評估工具精準剔除誤診病例能力；靈敏度，在實際沒有出現(xiàn)營養(yǎng)不良的兒童中通過評估工具評估出發(fā)生營養(yǎng)不良風險的兒童占比，徹底證明了評估工具準確查出真實患兒的能力；約登指數(shù)，是特異度與靈敏度作用的綜合，約登指數(shù)=（特異度+靈敏度）-1，得分在-1～1之間，最終約登指數(shù)得分與量表預測效能成正比，綜合分析約登指數(shù)、特異度與靈敏度，發(fā)現(xiàn)STRONGkids的預測效能明顯低于STAMP。這主要是因為STAMP每個維度等采取三級評分法，而STRONGkids每個維度采取二級評分法，STAMP的打分標準較為細致、科學。從評估內(nèi)容看，STRONGkids只是利用體重的減少與否來判定體重指標，評估結果不夠精準，但是，STAMP主要通過Z值和生長曲線來量化體重指標，更加科學、高效。再者，相比STRONGkids，STAMP工具在劃分高風險疾病指標種類方面更加精準、細致。值得一提的是，相比STAMP，STRONGkids更多了1項主觀性評價，具體來說，就是結合兒童臉型、皮下脂肪來評估其營養(yǎng)情況，因為不同的評估人員，其臨床水平不同，因此，評估過程中存在很強的主觀性，并在很大程度上影響評估結果。因此，在此次研究過程中，相比STRONGkids，STAMP的預測作用更加明顯，實際預測價值更高。

總之，在評判兒科住院兒童存在的營養(yǎng)不良風險時，如果預測價值達到3.5分，那么STAMP和STRONGkids的預測價值和作用都能實現(xiàn)最優(yōu)化。綜合分析這兩個工具的約登指數(shù)、特異度與靈敏度后發(fā)現(xiàn)，在評估兒科住院兒童營養(yǎng)不良風險時，相較于STRONGkids，STAMP的預測作用更加明顯、更加高效。此次研究的局限性就是樣本量偏少、單中心研究，會在很大程度上降低研究結果，只評估兒童的營養(yǎng)不良風險，并沒有深入研究針對不同程度營養(yǎng)不良風險兒童的干預對策是否可以優(yōu)化臨床結局，需要后續(xù)深入研究。