2種營養(yǎng)不良風險篩查工具對兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險預測作用的比較

馮蓓，梁亞紅，賀婷婷，魏丹，謝小敏

（空軍軍醫(yī)大學第二附屬醫(yī)院 兒科，陜西 西安710038）

據(jù)報道， 我國住院患兒營養(yǎng)不良發(fā)生率高達22.6%～52.5%[1-2]。營養(yǎng)不良的發(fā)生不僅會影響住院患兒生長發(fā)育，而且還有可能增加其感染率、并發(fā)癥發(fā)生率和死亡率，延長其住院時間[3]。 住院早期對患兒進行營養(yǎng)不良風險篩查和評估， 早期發(fā)現(xiàn)高營養(yǎng)不良風險患兒并對其進行臨床營養(yǎng)干預， 有助于改善其臨床結(jié)局，使其獲得最大收益。2005 年，歐洲兒科胃腸肝病營養(yǎng)學會就提出要對入院患兒常規(guī)進行營養(yǎng)不良風險篩查， 該組織也認為進行營養(yǎng)不良風險篩查有助于減少甚至避免醫(yī)院內(nèi)營養(yǎng)不良的發(fā)生和發(fā)展[4]。 近年來，開發(fā)住院患兒營養(yǎng)不良風險篩查工具較多，目前兒科常用的住院患兒營養(yǎng)不良風險篩查工具多達6 種[5-6]，其中營養(yǎng)狀況和生長風險篩查 工 具 （Screening Tool for Risk of Nutrition in Growth Kids，STRONGkids） 和兒科營養(yǎng)不良評估篩查 工 具 （Screening Tool for the Assessment of Malnutrition in Pediatrics，STAMP） 在國內(nèi)使用率最高，靈敏度和（或）特異度也普遍高于其他工具[7-9]。STRONGkid 評估操作簡單，比較節(jié)省人力、物力資源，臨床實施可行性較強[10]，國內(nèi)學者楊玉霞的Meta分析研究得出其合并敏感度為80%[11]。 STAMP 將不同疾病因素均納入營養(yǎng)不良風險因素， 雖然操作起來比較繁瑣， 但對于不同疾病患兒的分類評估更為精準[12]，英國國家脊髓損傷中心的報道顯示其靈敏度高達83.3%[13]。 目前，這2 種工具的研究對象主要集中于單類疾病住院患兒， 缺乏各類疾病住院患兒的綜合性研究證據(jù)；STRONGkids 預測靈敏度分析均為Meta 分析或系統(tǒng)評價分析，缺少一次文獻證據(jù)支撐； 目前也尚無研究在同一研究群體中針對性比較兩者在應用中預測作用的差異， 造成國內(nèi)住院患兒營養(yǎng)不良風險預測缺乏科學統(tǒng)一的工具， 給臨床護理和護理科研工作都帶來很多不便。 本研究以兒科住院患兒為研究對象， 比較STRONGkids 和STAMP 在住院患兒營養(yǎng)不良風險評估中的預測作用，擬探索適合住院患兒營養(yǎng)不良風險評估的工具，以期為醫(yī)護人員早期評估營養(yǎng)不良工具的選擇提供一定的參考和依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象 采用便利抽樣方法， 選取于2018年2 月—2019 年8 月在空軍軍醫(yī)大學第二附屬醫(yī)院兒科住院治療的患兒作為研究對象。 納入標準：（1）年齡28 d 至14 歲；（2）住院時間＞24 h；（3）家長具有一定文化程度和溝通交流能力， 知情同意并自愿參與本研究； （4）家長知悉且能描述患兒進食情況。排除標準：近1 個月內(nèi)接受過靜脈或腸內(nèi)營養(yǎng)支持。

1.2 研究工具

1.2.1 一般資料調(diào)查表 自行編制， 包括年齡、性別、體質(zhì)量、身高（身長）、疾病類別。

1.2.2 兒科營養(yǎng)不良評估篩查工具 由McCarthy等[14]于2008 年編制，用于兒童營養(yǎng)不良風險的評估。 其Cronbach α 系數(shù)為0.817，預測效度為0.809。張慧文等[15]于2016 年漢化并用其評估住院患兒營養(yǎng)不良風險，Cronbach α 系數(shù)為0.825。 該工具的評估內(nèi)容包括患兒疾病診斷、飲食攝入情況、生長發(fā)育情況3 個維度，其中（1）患兒疾病診斷評分：根據(jù)患兒疾病診斷判斷其是否具有營養(yǎng)不良風險， 按不存在、 可能存在及肯定存在分別賦值0、2、3 分；（2）飲食攝入情況：根據(jù)患兒患病前后飲食攝入情況變化，按無明顯變化、攝入減少一半及以上、無營養(yǎng)攝入分別賦值0、2、3 分；（3）生長發(fā)育情況：測量患兒入院時的身高（身長）和體質(zhì)量，參考世界衛(wèi)生組織推薦體格測量范圍[16]，以Z 值評分法為標準，當Z≥-2～2時賦值0 分，當Z＞2～＜3 或Z＞-3～＜-2 時賦值2 分，當Z＞3 或Z＜-3 時賦值3 分?？偡譃?～9 分，得分越高說明營養(yǎng)不良風險越大；總分≥4 分時說明患兒存在高營養(yǎng)不良風險。 本研究中該工具的Cronbach α系數(shù)為0.829。

1.2.3 營養(yǎng)狀況和生長風險篩查工具 由Hulst 等[17]于2010 年編制，用于評價兒童營養(yǎng)狀況和篩查兒童生長風險，其Cronbach α 系數(shù)為0.832。 李冬娥等[18]于2012 年漢化并用于住院危重患兒的營養(yǎng)不良風險篩查，Cronbach α 系數(shù)為0.813。 該工具由主觀評價、高風險疾病、營養(yǎng)攝入或丟失情況、體質(zhì)量增長困難或減輕4 個維度構(gòu)成，其中（1）主觀評價：患兒存在消瘦臉形、皮下脂肪或肌肉減少則賦值1 分，反之賦值0 分；（2）高風險疾?。夯純捍嬖诟唢L險疾病則賦值2 分，反之賦值0 分；（3）營養(yǎng)攝入或丟失情況：患兒近幾天存在過度腹瀉癥狀、嘔吐，飯量減少，因為疼痛無法進食則賦值1 分， 反之賦值0 分；（4）體質(zhì)量增長困難或減輕： 患兒存在體質(zhì)量增長過慢或減輕則賦值1 分，反之賦值0 分。 總分范圍為0～5分，得分越高說明營養(yǎng)不良風險越大，當總分＞4 分時說明患兒存在高營養(yǎng)不良風險。 本研究中該工具的Cronbach α 系數(shù)為0.851。

1.3 評價標準 以WHO 制定的邊緣性營養(yǎng)不良的判定標準作為存在營養(yǎng)不良風險的分界指標， 對2種篩查工具的預測作用進行評價。 邊緣性營養(yǎng)不良判定標準為： （1）年齡別身高低于參考范圍的第25百分位數(shù)則為邊緣性生長遲緩；（2）年齡別體質(zhì)量低于參考范圍的第25 百分位則為邊緣性低體質(zhì)量；（3）身高別體質(zhì)量低于參考范圍的第25 百分位則為邊緣性消瘦。 上述3 條判斷標準符合其中任意1 項以即可評價為邊緣性營養(yǎng)不良[16]。

1.4 資料收集方法 本研究采用現(xiàn)場評估、測量的方法， 由經(jīng)過統(tǒng)一培訓的2 名評估調(diào)查員于患兒入院時通過現(xiàn)場測量或電子信息病歷系統(tǒng)采集一般資料，并對STAMP 和STRONGkids 中需要采集的內(nèi)容進行評估和測量。本研究共調(diào)查330 例患兒，其中有效調(diào)查323 例，有效調(diào)查率為97.9%。

1.5 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 21.0 分析數(shù)據(jù)， 計數(shù)資料采用頻數(shù)、構(gòu)成比描述；偏態(tài)分布的計量資料采用M（P25，P75）描述。 采用受試者工作特征（receiver operator characteristic, ROC）曲線確定最佳預測指標截斷點，并采用ROC 曲線下面積（area under roc curve，AUC）、靈敏度、特異度、約登指數(shù)綜合評價2 種工具的預測作用。 以P＜0.05 為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 受試患兒一般資料及邊緣性營養(yǎng)不良發(fā)生情況 323 例患兒，年齡2.56（0.65，6.12）歲；其中男165 例（51.1%），女158 例（48.9%）；體質(zhì)量15.50（12.50，31.50）kg；身高（身長）95.50（78.00，132.50）cm；疾病類別：消化系統(tǒng)疾病98 例（30.3%），呼吸系統(tǒng)疾病82 例（25.4%），神經(jīng)系統(tǒng)疾病43 例（13.3%），自身免疫性疾病21 例（6.5%），泌尿系統(tǒng)疾病16 例（5.0%），其他疾病例如血液系統(tǒng)疾病、中毒、遺傳代謝疾病、不明診斷疾病共63 例（19.5%）。

2.2 受試患兒營養(yǎng)不良篩檢情況 323 例患兒，104例（32.2%）符合邊緣性營養(yǎng)不良判定標準，其中邊緣性生長遲緩89 例（27.6%）， 邊緣性低體質(zhì)量76 例（23.5%），邊緣性消瘦67 例（20.7%），合并邊緣性生長遲緩和邊緣性消瘦49 例（15.2%），合并邊緣性生長遲緩和邊緣性低體質(zhì)量56 例（17.3%），合并邊緣性低體質(zhì)量和邊緣性消瘦35 例（10.8%），合并邊緣性生長遲緩、 邊緣性低體質(zhì)量和邊緣性消瘦22 例（6.8%）。

2.3 2 種營養(yǎng)不良風險篩查工具對兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險預測作用的比較

2.3.1 2 種營養(yǎng)不良風險篩查工具對兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險預測作用AUC 值情況 STAMP 的AUC 值為0.909，該工具用于兒科住院患兒營養(yǎng)風險篩查具有統(tǒng)計學意義（P＜0.001）；STRONGkids 的AUC值為0.826，該工具用于兒科住院患兒營養(yǎng)風險篩查也具有統(tǒng)計學意義（P＜0.001），STAMP 的AUC 值高于STRONGkids，且差異具有統(tǒng)計學意義（P=0.012）。見表1。

2.3.2 2 種營養(yǎng)不良風險篩查工具對兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險預測作用的預測界值選擇、靈敏度、特異度及約登指數(shù)情況 根據(jù)ROC 曲線分析，當STAMP總分為3.5 分時，靈敏度為0.886，特異度為0.865，約登指數(shù) （0.751） 最接近于1， 預測價值最大。 當STRONGkids 總分為3.5 分時，靈敏度為0.831，特異度為0.789，約登指數(shù)（0.620）最接近于1，預測價值最大。此時STAMP 的靈敏度、特異度和約登指數(shù)均大于STRONGkids。 見表1。

表1 2 種營養(yǎng)不良風險篩查工具對兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險預測作用的ROC 曲線分析

3 討論

3.1 本組受試患兒營養(yǎng)不良發(fā)生率處于中等水平 本研究結(jié)果顯示，本組住院患兒營養(yǎng)不良的發(fā)生率為32.2%。 高于國內(nèi)史雯嘉等[2]報道的22.65%，低于陳馮秀[1]等報道的52.5%，處于中等水平。 從受試患兒年齡上看，本組患兒中位年齡為2.56，而史雯嘉和陳馮秀組患兒的中位年齡為6.7 歲和2.25 歲，有研究證明，1～3 歲幼兒期兒童行為發(fā)育迅速，注意力容易被周圍新奇的事物分散， 易養(yǎng)成不良的進食習慣， 此時不恰當?shù)倪M食和喂養(yǎng)方式會導致其進食量下降，久之易導致營養(yǎng)不良的發(fā)生，這可能是導致本組患兒和陳馮秀組患兒營養(yǎng)不良發(fā)生率高于史雯嘉組的原因之一。從評判標準上看，本研究對于營養(yǎng)不良發(fā)生率的確定是按照WHO 制定的邊緣性營養(yǎng)不良的判定標準從結(jié)果上進行診斷的， 而史雯嘉和陳馮秀則分別是利用STRONGkids、STAMP 工具進行預測， 這也可能是造成本研究結(jié)果與兩者研究差異的原因。 另外，從本研究結(jié)果來看，STRONGkids 工具預測的靈敏度顯著低于STAMP 工具，這也可以部分解釋史雯嘉組患兒營養(yǎng)不良發(fā)生率低于陳馮秀組的原因。

3.2 2 種營養(yǎng)不良風險篩查工具對本組兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險的預測作用比較

3.2.1 AUC 值的比較結(jié)果顯示STAMP 對兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險的預測作用高于STRONGkids本研究結(jié)果顯示，STAMP 的AUC 值 （0.909） 高于STRONGkids（AUC=0.826），差異有統(tǒng)計學意義（P=0.012），即STAMP 的預測作用優(yōu)于STRONGkids。有研究表明，AUC 值在0.700～0.900 時說明量表的預測價值處于中等水平，而當其≥0.900 時則說明該量表具有較高的預測價值[19-20]。 就此而言，兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險的評估中，STAMP 的預測作用也要好于STRONGkid。

3.2.2 靈敏度、 特異度及約登指數(shù)比較結(jié)果顯示STAMP 對兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險的預測作用優(yōu)于STRONGkids 本研究結(jié)果顯示，2 種工具均預測界值均為3.5 分時， 營養(yǎng)不良發(fā)生風險預測作用最佳。 此時，STAMP 的靈敏度、特異度和約登指數(shù)（0.886，0.865，0.751） 均大于STRONGkids（0.831，0.789，0.620）。靈敏度是指實際發(fā)生營養(yǎng)不良的患兒中經(jīng)量表評估存在營養(yǎng)不良發(fā)生風險的患兒所占的比例，反映了評估工具正確識別真實患兒的能力；特異度是指實際未發(fā)生營養(yǎng)不良的患兒中經(jīng)評估工具評估沒有營養(yǎng)不良發(fā)生風險的患兒所占的比例，反映了評估工具排除誤診病例的能力； 而約登指數(shù)則綜合了靈敏度和特異度的作用， 具體計算方法為靈敏度和特異度之和減1，其取值范圍在-1～1，約登指數(shù)越大，說明量表的預測效能越好[21]，從靈敏度、特異度和約登指數(shù)角度分析，STAMP 的預測效能也優(yōu)于STRONGkids。

究其原因，STRONGkids 每個評估項目均為2個評分等級，而STAMP 每個評估項目均為3 個等級評分，評分標準更為細致。從評估內(nèi)容上看，STRONGkids對體質(zhì)量指標的評估僅通過體質(zhì)量是否減少來判定，評估較為粗略，而STAMP 使用Z 值及生長曲線對該指標進行量化，科學性更強；此外，STAMP 中對于高風險疾病指標種類的劃分比STRONGkids 更為精細。不能忽視的是，STRONGkids 比STAMP 增加1項主觀評價， 即根據(jù)患兒皮下脂肪和臉型判斷其營養(yǎng)狀況， 該評估項目因評估者臨床水平各異而存在較強的主觀性，會對評估結(jié)果產(chǎn)生一定影響。故在本研究中，STAMP 預測作用優(yōu)于STRONGkids。

4 結(jié)論及本研究的不足

綜上所述， 在兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險評估的應用中，當預測界值為3.5 分時，STRONGkids 和STAMP 均能取得最佳預測作用。 綜合靈敏度、特異度和約登指數(shù)分析，STAMP 對兒科住院患兒營養(yǎng)不良風險的預測作用優(yōu)于STRONGkids。 本研究的不足之處在于單中心研究、樣本量較少，可能對研究結(jié)果造成一定影響，僅對患兒進行營養(yǎng)不良風險評佑，并未探討對高營養(yǎng)不良風險患兒進行針對性營養(yǎng)干預之后是否能夠改善其臨床結(jié)局，有待今后進一步探討。