目的比较营养状况和生长风险筛查工具(Screening Tool for Risk of Nutrition in Growth Kids,STRONGkids)和儿科营养不良评估筛查工具(Screening Tool for the Assessment of Malnutrition in Pediatrics,STAMP)在儿科住院患儿营养不...目的比较营养状况和生长风险筛查工具(Screening Tool for Risk of Nutrition in Growth Kids,STRONGkids)和儿科营养不良评估筛查工具(Screening Tool for the Assessment of Malnutrition in Pediatrics,STAMP)在儿科住院患儿营养不良风险评估中的预测作用,为早期发现营养不良寻找适合的筛查工具。方法采用便利抽样的方法,选取于2018年2月-2019年8月323例在空军军医大学第二附属医院儿科住院治疗的患儿作为研究对象,采用STRONGkids和STAMP对其进行营养不良风险评估,通过计算其受试者工作特征曲线下面积(Area Under ROC Curve,AUC)、灵敏度、特异度和约登指数,比较2个工具的预测作用。结果(1)按照边缘性营养不良标准检出营养不良患儿104例(32.2%);(2)STAMP的AUC值(0.909)大于STRONGkids(AUC=0.826),且差异有统计学意义(P=0.012);(3)2种工具预测界值均为3.5分时,预测作用最佳,且此时STAMP的灵敏度、特异度和约登指数(0.886,0.865,0.751)均大于STRONGkids(0.831,0.789,0.620)。结论2种工具的预测界值均为3.5分时,营养不良风险预测作用最佳,且STAMP对儿科住院患儿营养不良风险的预测作用优于STRONGkids。展开更多
目的观察临床上功能性消化不良的患儿的营养风险进行评估,有助于开展患儿营养不良风险筛查。方法项目为前瞻性研究,于2012年12月至2015年3月以消化不良为主要症状就诊患儿共计300例,随机分为营养评估干预组151例,正常治疗组149例。针对...目的观察临床上功能性消化不良的患儿的营养风险进行评估,有助于开展患儿营养不良风险筛查。方法项目为前瞻性研究,于2012年12月至2015年3月以消化不良为主要症状就诊患儿共计300例,随机分为营养评估干预组151例,正常治疗组149例。针对患儿的营养症状和生化指标根据卫星营养评价法对入组患儿进行综合营养评价。实验组患儿存在营养不良风险,给予辅助营养支持。结果采用营养状况和生长风险筛查工具(STRONGkid)评价实验组151例患儿中出现营养不良比例为11.3%(11/151),营养不良风险倾向患儿比例为27.2%(41/151)。实验组中营养不良和营养不良风险倾向的患儿均接受瑞能等肠内营养支持,住院时间和不良反应显著少于对照组(住院时间7.9 d VS 13.4 d,不良反应发生率9.3%VS 16.8%)。NK淋巴细胞计数在实验组中营养正常者显著高于营养不良和营养不良倾向患儿(31.5%±9.5%)VS(18.6%±6.48%)。结论针对营养不良和营养不良倾向患儿进行营养支持,有助于降低患者住院时间和不良反应,值得在临床上进行营养支持在消化不良患儿的治疗过程中推广应用。展开更多
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
文摘目的比较营养状况和生长风险筛查工具(Screening Tool for Risk of Nutrition in Growth Kids,STRONGkids)和儿科营养不良评估筛查工具(Screening Tool for the Assessment of Malnutrition in Pediatrics,STAMP)在儿科住院患儿营养不良风险评估中的预测作用,为早期发现营养不良寻找适合的筛查工具。方法采用便利抽样的方法,选取于2018年2月-2019年8月323例在空军军医大学第二附属医院儿科住院治疗的患儿作为研究对象,采用STRONGkids和STAMP对其进行营养不良风险评估,通过计算其受试者工作特征曲线下面积(Area Under ROC Curve,AUC)、灵敏度、特异度和约登指数,比较2个工具的预测作用。结果(1)按照边缘性营养不良标准检出营养不良患儿104例(32.2%);(2)STAMP的AUC值(0.909)大于STRONGkids(AUC=0.826),且差异有统计学意义(P=0.012);(3)2种工具预测界值均为3.5分时,预测作用最佳,且此时STAMP的灵敏度、特异度和约登指数(0.886,0.865,0.751)均大于STRONGkids(0.831,0.789,0.620)。结论2种工具的预测界值均为3.5分时,营养不良风险预测作用最佳,且STAMP对儿科住院患儿营养不良风险的预测作用优于STRONGkids。
文摘目的观察临床上功能性消化不良的患儿的营养风险进行评估,有助于开展患儿营养不良风险筛查。方法项目为前瞻性研究,于2012年12月至2015年3月以消化不良为主要症状就诊患儿共计300例,随机分为营养评估干预组151例,正常治疗组149例。针对患儿的营养症状和生化指标根据卫星营养评价法对入组患儿进行综合营养评价。实验组患儿存在营养不良风险,给予辅助营养支持。结果采用营养状况和生长风险筛查工具(STRONGkid)评价实验组151例患儿中出现营养不良比例为11.3%(11/151),营养不良风险倾向患儿比例为27.2%(41/151)。实验组中营养不良和营养不良风险倾向的患儿均接受瑞能等肠内营养支持,住院时间和不良反应显著少于对照组(住院时间7.9 d VS 13.4 d,不良反应发生率9.3%VS 16.8%)。NK淋巴细胞计数在实验组中营养正常者显著高于营养不良和营养不良倾向患儿(31.5%±9.5%)VS(18.6%±6.48%)。结论针对营养不良和营养不良倾向患儿进行营养支持,有助于降低患者住院时间和不良反应,值得在临床上进行营养支持在消化不良患儿的治疗过程中推广应用。
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.