目的:系统分析了肠内营养病人喂养不耐受风险预测模型的研究现况,为医务工作者选择、应用及校正模型,或构建相关预测模型提供参考依据。方法:计算机检索中国知网、维普、万方、中国生物医学文献数据库(CBM)、Cochrane Library、PubMed、...目的:系统分析了肠内营养病人喂养不耐受风险预测模型的研究现况,为医务工作者选择、应用及校正模型,或构建相关预测模型提供参考依据。方法:计算机检索中国知网、维普、万方、中国生物医学文献数据库(CBM)、Cochrane Library、PubMed、Embase、Web of Science、CINAHL中发表的关于肠内营养病人喂养不耐受风险预测模型的文献,并限定检索时间为建库至2023年2月28日。由2名研究者独立查阅文献、提取相关信息并评价纳入研究的偏倚性和适用性。结果:共纳入10个研究,包括14个模型。纳入模型的受试者工作曲线下面积为0.70~0.889。纳入模型的前3位预测因子依次为年龄、机械通气和白蛋白水平,其中白蛋白水平为保护性因素。结论:肠内营养病人喂养不耐受的发生与病人高龄、行机械通气治疗、白蛋白水平较低有关。现有风险预测模型的偏倚风险较高,未来应选择合适的机器学习算法,开展大样本、多中心研究,以构建具有普适性的FI风险预测模型,实施针对性预防措施以降低FI的发生风险。展开更多
目的系统评价危重症患者肠内营养喂养不耐受的影响因素。方法计算机检索PubMed、Web of Science、Cochrane Library、Embase、CNKI、WanFang Data、VIP和CBM数据库,搜集肠内营养喂养不耐受影响因素的观察性研究,检索时限均从建库至2022...目的系统评价危重症患者肠内营养喂养不耐受的影响因素。方法计算机检索PubMed、Web of Science、Cochrane Library、Embase、CNKI、WanFang Data、VIP和CBM数据库,搜集肠内营养喂养不耐受影响因素的观察性研究,检索时限均从建库至2022年8月6日。由2位研究者独立筛选文献、提取资料并评价纳入研究的偏倚风险后,采用RevMan 5.4软件进行Meta分析。结果共纳入18个研究,包括研究对象28847例。Meta分析结果显示:性别、年龄、疾病严重程度、低蛋白血症、ICU住院天数、幽门后喂养、机械通气及机械通气天数、促胃肠动力药的使用、镇静药物的使用、血管活性药物的使用和抗生素类药物的使用是危重症患者肠内营养喂养不耐受的影响因素,其中幽门后喂养[OR=0.46,95%CI(0.29,0.71),P<0.01]为保护因素。结论医务人员可根据影响因素在患者入ICU时制定针对性肠内营养方案,以减少喂养不耐受的发生。受纳入研究数量和质量限制,上述结论尚需开展更多高质量研究予以验证。展开更多
文摘目的:系统分析了肠内营养病人喂养不耐受风险预测模型的研究现况,为医务工作者选择、应用及校正模型,或构建相关预测模型提供参考依据。方法:计算机检索中国知网、维普、万方、中国生物医学文献数据库(CBM)、Cochrane Library、PubMed、Embase、Web of Science、CINAHL中发表的关于肠内营养病人喂养不耐受风险预测模型的文献,并限定检索时间为建库至2023年2月28日。由2名研究者独立查阅文献、提取相关信息并评价纳入研究的偏倚性和适用性。结果:共纳入10个研究,包括14个模型。纳入模型的受试者工作曲线下面积为0.70~0.889。纳入模型的前3位预测因子依次为年龄、机械通气和白蛋白水平,其中白蛋白水平为保护性因素。结论:肠内营养病人喂养不耐受的发生与病人高龄、行机械通气治疗、白蛋白水平较低有关。现有风险预测模型的偏倚风险较高,未来应选择合适的机器学习算法,开展大样本、多中心研究,以构建具有普适性的FI风险预测模型,实施针对性预防措施以降低FI的发生风险。