目的探讨儿科住院儿童营养不良风险评估预测中儿科营养不良评估筛查工具(Screening Tool for the Assessment of Malnutrition in Pediatrics,"STAMP")与营养状况及生长风险筛查工具(Screening Tool for Risk of Nutrition in...目的探讨儿科住院儿童营养不良风险评估预测中儿科营养不良评估筛查工具(Screening Tool for the Assessment of Malnutrition in Pediatrics,"STAMP")与营养状况及生长风险筛查工具(Screening Tool for Risk of Nutrition in Growth Kids,"STRONGkids")的作用对比,帮助医护人员早期发现儿童营养不良找到合适的筛查工具.方法选择方便抽样法,将2017年12月~2020年6月在本院儿科接受治疗的323例营养不良儿童设为研究对象.通过STAMP与STRONGkids来全面评估研究对象的营养不良风险,利用对受试者工作特征曲线下面积(Area Under ROC Curve,以下简称"AUC")、约登指数、特异度、灵敏度等进行有效计算,从而科学对比这两个工具预测效果.结果①通过边缘性营养不良标准检测出104例营养不良儿童;②两种工具实现最佳预测作用时,预测值=3.5,且此时STRONGkids的约登指数、特异度与灵敏度分别是0.621、0.790、0.832,STAMP分别是0.752、0.866、0.887.③STRONGkidsAUC值0.827,明显比STAMP的0.909小,存在统计学差异(P=0.013).结论当预测值=3.5分时,这两种工具能实现最佳预测作用,且STRONGkids对营养不良预测作用明显不及STAMP.展开更多
文摘目的探讨儿科住院儿童营养不良风险评估预测中儿科营养不良评估筛查工具(Screening Tool for the Assessment of Malnutrition in Pediatrics,"STAMP")与营养状况及生长风险筛查工具(Screening Tool for Risk of Nutrition in Growth Kids,"STRONGkids")的作用对比,帮助医护人员早期发现儿童营养不良找到合适的筛查工具.方法选择方便抽样法,将2017年12月~2020年6月在本院儿科接受治疗的323例营养不良儿童设为研究对象.通过STAMP与STRONGkids来全面评估研究对象的营养不良风险,利用对受试者工作特征曲线下面积(Area Under ROC Curve,以下简称"AUC")、约登指数、特异度、灵敏度等进行有效计算,从而科学对比这两个工具预测效果.结果①通过边缘性营养不良标准检测出104例营养不良儿童;②两种工具实现最佳预测作用时,预测值=3.5,且此时STRONGkids的约登指数、特异度与灵敏度分别是0.621、0.790、0.832,STAMP分别是0.752、0.866、0.887.③STRONGkidsAUC值0.827,明显比STAMP的0.909小,存在统计学差异(P=0.013).结论当预测值=3.5分时,这两种工具能实现最佳预测作用,且STRONGkids对营养不良预测作用明显不及STAMP.
