Трудности скрининга белково-энергетической недостаточности у пациентов, получающих лечение программным гемодиализом


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация

Введение. Разработка высокочувствительной и специфичной методики скрининга белково-энергетической недостаточности (БЭН) у пациентов, получающих лечение программным гемодиализом (ГД). Материал и методы. Обследованы 645 пациентов, получавших лечение программным ГД, среди них 300 мужчин и 345 женщин в возрасте 56,8±і2,8 года. Все больные получали лечение программным ГД в течение 8,4±5,3 года. Оценка нутриционного статуса с целью диагностики БЭН проводилась с помощью метода Минздрава России (МР) и метода, предложенного International Society of Renal Nutrition and Metabolism (ISRNM). Для скрининга БЭН использовали методики Malnutrition Universal Screening Tool (Must), Nutritional Risk Screening (NRS), Nottingham screening tool (NST), Malnutrition Screening Tool (MST), Malnutrition-Inflammation Score (Mis). результаты. При диагностике БЭН методом МР методики скрининга must, NRS, NST, MST показали индекс точности диагноза БЭН, не превышающий 36%, индекс точности диагноза БЭН методикой mis составил 53%. При диагностике БЭН методом ISRNM все методики скрининга показали индекс точности диагноза БЭН в диапазоне 53-61%. При диагностике БЭН методом МР методика скрининга БЭН «мегаскрин» продемонстрировала чувствительность на уровне 92%, при специфичности - 72,5%, индекс общей точности составил 0,76. в то же время при диагностике БЭН методом ISRNM методика скрининга БЭН «мегаскрин» продемонстрировала чувствительность на уровне 7і%, при специфичности - 92,5%, индекс общей точности составил 0,8і. Заключение. Методика скрининга БЭН «мегаскрин» в отношении ГД-больных продемонстрировала приемлемую предсказательную ценность и может быть рекомендована к рутинному использованию при проведении скрининга БЭН у ГД-больных вне зависимости от метода диагностики БЭН в дальнейшем.

Полный текст

Доступ закрыт

Об авторах

А. А Яковенко

ФГБОУ ВО «Первый Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. акад. И.П. Павлова» МЗ РФ

Email: leptin-rulit@mail.ru
к.м.н, доцент кафедры нефрологии и диализа

АШ. Sh Румянцев

ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный университет»

д.м.н, профессор кафедры факультетской терапии медицинского факультета

Е. А Конюхов

ООО «УК Клиники диализа»

медицинский директор

В. Ю Ряснянский

ФГБОУ ВО «СЗГМУ им. И.И. Мечникова» МЗ РФ

к.м.н., заведующий отделением диализа № 1 клиники им. Э.Э. Эйхвальда

Н. А Самохвалова

ФГБОУ ВО «СЗГМУ им. И.И. Мечникова» МЗ РФ

к.м.н., врач-нефролог отделения диализа № 1 клиники им. Э.Э. Эйхвальда

Список литературы

  1. Mak R.H., Ikizler A.T, Kovesdy C.P., et al. Wasting in chronic kidney disease. J. Cachexia Sarcopenia Muscle. 2011;2(1):9-25. doi: 10.1007/s13539-011-0019-5.
  2. Ruperto M., Sänchez-Muniz F.J., Barril G. Predictors of protein-energy wasting in haemodialysis patients: a cross-sectional study. J. Hum. Nutr. Diet. 2016;29(1):38-47. doi: 10.1111/jhn.12276.
  3. Perez Vogt B., Costa Teixeira Caramori J. Are Nutritional Composed Scoring Systems and Protein-Energy Wasting Score Associated With Mortality in Maintenance Hemodialysis Patients? J. Ren Nutr. 2016;26(3):183-189. doi: 10.1053/j.jrn.2015.11.003.
  4. Kang S.S., Chang J.W., Park Y. Nutritional Status Predicts 10-Year Mortality in Patients with End-Stage Renal Disease on Hemodialysis. Nutrients. 2017;9(4):pii: E399. doi: 10.3390/nu9040399.
  5. Sabatino A., Regolisti G., Karupaiah T., et al. Protein-energy wasting and nutritional supplementation in patients with end-stage renal disease on hemodialysis. Clin Nutr. 2017;36(3):663-671. doi: 10.1016/j.clnu.2016.06.007.
  6. Ikizler T.A. A patient with CKD and poor nutritional status. Clin. J. Am. Soc. Nephrol. 2013;8(12):2174-2182.
  7. Gracia-Iguacel C., Gonzälez-Parra E., Barril-Cuadrado G., et al. Defining protein-energy wasting syndrome in chronic kidney disease: prevalence and clinical implications. Nefrologia 2014;34(4):507-519. doi: 10.3265/Nefrologia.pre2014.
  8. Rodrigues J., Cuppari L., Campbell K.L., Avesani C.M. Nutritional assessment of elderly patients on dialysis: pitfalls and potentials for practice. Nephrol. Dial. Transplant. 2017;32(11):1780-1789. doi: 10.1093/ndt/gfw471.
  9. Obi Y., Qader H., Kovesdy C.P., Kalantar-Zadeh K. Latest consensus and update on protein-energy wasting in chronic kidney disease. Curr. Opin Clin. Nutr. Metab. Care. 2015;18(3):254-262. doi: 10.1097/MC0.0000000000000171.
  10. Takahashi H., Inoue K., Shimizu K., et al. Comparison of Nutritional Risk Scores for Predicting Mortality in Japanese Chronic Hemodialysis Patients. J. Ren. Nutr. 2017;27(3):201-206. doi: 10.1053/j.jrn.2016.12.005.
  11. Robin X., Turck N., Hainard A., et al. pROC: an open-source package for R and S+ to analyze and compare ROC curves. BMC Bioinformatics. 2011;12:77. doi: 10.1186/1471-2105-12-77.
  12. Riegelman R.K., Rinke M.L. Studying A. Study and Testing a Test: Reading Evidence-based Health Research (6th ed.). (2013). Philadelphia: Lippinco H./ William & Wilkins. 340 p.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

Данный сайт использует cookie-файлы

Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.

О куки-файлах