一种智能营养筛查系统用于住院肿瘤患者营养风险的预测性分析

• 作者: 刘妮 商维虎 方玉 王艳莉 辛晓伟 龚丽青
• 来源期刊: 中国食物与营养
• 关键词: 营养风险筛查 敏感性 特异性 肿瘤 智能化
• 年，卷（期）: 2019,（1）
• 所属期刊栏目: 营养与健康
• 页码范围: 76-80
• 页数: 5页
• 字数: 3966字
• 语种: 中文

摘要

目的:比较一种智能营养自动筛查系统与NRS 2002在肿瘤患者中的适用性,从而为营养筛查工作的落实提供一种新的方法和选择.方法:采取连续取样的方法,对205名住院成年肿瘤患者进行观察性的横断面研究.在入院后24h内营养师利用NRS 2002对患者进行营养风险筛查,同时智能营养筛查系统从医院信息系统(HIS)和实验室信息系统(LIS)中提取智能营养相关数据指标,如BMI、体重下降、进食减少、ALB、膳食医嘱等,对患者进行营养风险识别.x2检验比较两种营养筛查与评估工具结果差异,用灵敏度、特异度、约登指数及Kappa值分析比较两种营养筛查与评估工具的评定效果.结果:采用NRS 2002筛查发现59人(28.8％)存在营养风险,同时智能营养筛选系统检测出78名患者(38％)存在营养风险.与NRS 2002相比,智能营养筛选系统的灵敏度为83％、特异性为80.1％、约登指数为0.63、Kappa为0.58.NRS 2002和智能筛查系统均与体重、体重下降、BMI、影响进食的症状存在明显相关性(P＜0.01),但智能筛查系统在影响进食症状、体重下降、BMI的相关性明显优于NRS2002.NRS 2002与智能筛查系统也存在明显的相关性(r=0.349,P＜0.000).NRS 2002＜3分组较NRS 2002≥3分组的体重、BMI、TP、ALB、LY、HGB、RBC存在统计学差异(P＜0.05);智能筛查系统无营养风险组与营养风险组在体重、BMI、ALB、HGB、RBC存在统计学差异(P＜0.05).结论:智能营养筛查系统的敏感性和特异性用于住院肿瘤患者尚可以被接受,可用于筛查和早期识别存在营养风险的住院肿瘤患者,但需要在更多的病种和患者中进行验证.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方玉	北京大学肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所营养科	40	173	7.0	13.0
2	王艳莉	北京大学肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所营养科	18	94	4.0	9.0
3	辛晓伟	北京大学肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所营养科	9	92	4.0	9.0
4	龚丽青	北京大学肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所营养科	9	4	2.0	2.0
5	刘妮	北京大学肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所营养科	6	11	2.0	3.0
6	商维虎		2	1	1.0	1.0