Investigation of influencing factors for malnutrition and risk prediction in patients with swallowing disorders receiving nasogastric feeding
WANG Qiuping,JI Linjuan,ZHU Yuqin,TAO Zhenming Wujiang District Fifth People′s Hospital,Suzhou,Jiangsu 215211 ChinaCorresponding Author WANG Qiuping,E-mail:15062528190@163.com
Keywords nasogastric feeding;swallowing disorders;malnutrition;influencing factors;risk prediction model;nursing
作者简介 王秋萍,主管护师,本科,E-mail:15062528190@163.com
引用信息 王秋萍,计林娟,朱玉琴,等.鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良影响因素调查及风险预测[J].循证护理,2024,10(23):4361-4367.
摘要 目的:探讨鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良的影响因素,构建风险预测模型,以实现临床的早期管理。方法:采用便利抽样法,选取2022年12月—2023年6月吴江区第五人民医院120例吞咽障碍病人作为研究对象,采用一般资料调查问卷进行资料收集,并通过多因素Logistic回归分析确定鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良的独立影响因素,据此构建风险预测模型,检验模型预测效果。结果:经调查,120例病人中有33例存在营养不良,发生率为27.50%。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、合并基础病、洼田饮水试验分级、肠内营养起始时间、认知功能障碍、喂养不耐受均为鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良的影响因素(P<0.05)。本研究风险预测模型Hosmer-Lemeshow检验结果显示:χ2=6.874(Pgt;0.05)。受试者工作特征曲线下面积为0.848[95%CI(0.734,0.942)],敏感度为79.24%,特异度为93.74%;一致性指数为0.784,预测准确率为79.16%。结论:在鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良的影响因素基础上,建立的风险预测模型具有良好拟合程度和区分能力,且准确度较好,能为预测鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良风险提供有效依据。
关键词 鼻饲;吞咽障碍;营养不良;影响因素;风险预测模型;护理
doi:10.12102/j.issn.2095-8668.2024.23.033
吞咽障碍又称为吞咽困难或咽喉功能障碍,常以吞咽困难、咀嚼/吞咽疼痛、唾液分泌异常等形式体现[1]。鼻饲给药是该类病人常见的营养支持方式,通过将营养液经鼻腔导管插入胃内进行喂养,能有效保障病人营养供给,满足基础目标营养需求[2]。然而,临床实践中营养不良是病人鼻饲治疗中的常见且严重的问题,也是导致体重下降、无力感、免疫功能下降以及康复进展缓慢的重要原因,累及整体康复与病人预后[3]。有研究显示,鼻饲给药病人营养不良是由多因素共同作用造成的,如吞咽障碍程度、喂养方式、插管后并发症等[4]。然而,当前对吞咽障碍病人营养不良的关注度多集中于预防干预层面,如采取早期营养介入等,对鼻饲给药吞咽障碍病人的营养不良层面较少探究[5-6]。同时,临床采取的评估工具也较为单一,缺乏有效、准确度高且一体化的风险预测工具对其营养不良风险进行评价。因此,本研究将基于临床资料及以往学者经验,采用单因素及多因素Logistic回归分析法明确其相关因素,并构建风险预测模型,验证该模型的临床价值,以期为临床早期筛查、管理和防治营养不良发生提供重要依据和护理方向,现报道如下。
1 资料与方法
1.1 临床资料
采用便利抽样法,选取2022年12月—2023年6月吴江区第五人民医院120例吞咽障碍病人作为研究对象。纳入标准:1)年龄≥18岁;2)存在不同程度的吞咽障碍(洼田饮水试验分级为2~5级[7]);3)病人或家属知情本研究且自愿参与;4)无先天性免疫性疾病者。排除标准:1)合并代谢性、内分泌疾病者;2)伴有恶性肿瘤者;3)病人依从性较低,中途退出研究者。研究中,假设采用χ2检验来分析危险因素与病人营养不良的关系,根据已有研究或临床经验,利用统计学计算公式[8],最终纳入120例病人。
1.2 调查方法
1.2.1 基线资料
结合医院电子病历系统对研究对象进行资料收集。1)人口学资料:性别、体质指数(BMI)、年龄、既往病史、吸烟饮酒史、合并基础病(高血压、糖尿病)。2)临床资料:洼田饮水试验分级、疾病类型、住院时长、肠内营养起始时间(自入院起计)、喂养途径、营养液类型、热量摄入情况、蛋白质摄入情况、营养液连续滴注时间、机械通气时间、入院时美国国立卫生研究院卒中量表评分(National Institutes of Health Stroke Scale,NIHSS)[9]、急性生理和慢性健康状况评分(Acute Physiology and Chronic Health Evaluation,APACHE)Ⅱ[10]、认知功能障碍[简易智力状态检查量表(Mini-Mental State Examination,MMSE)[11]lt;27分者]、是否有喂养不耐受;3)实验室指标:白细胞、中性粒细胞绝对值、血红蛋白、血清清蛋白(ALB)、纤维蛋白原、空腹血糖浓度(FBG)、C-反应蛋白、血清同型半胱氨酸、降钙素原、糖化血红蛋白(HbA1c)。
1.2.2 营养不良判断标准
采用营养风险筛查量表2002(Nutrition Risk Screening 2002,NRS 2002)评估营养不良[12],该量表从疾病严重程度、营养状态受损及年龄3个方面进行评分,3项评分相加即为营养风险评分,得分≥3分代表存在营养风险。
1.2.3 喂养不耐受诊断标准
满足以下2项中的任意1项则可视为喂养不耐受:1)病人72 h内无法通过肠内营养途径达到349.94 kJ/(kg·d)的目标热量;2)发生呕吐、腹泻、腹胀、便秘、反流、胃肠道出血、肠鸣音减弱或消失等胃肠道不良反应导致营养支持中断;3)24 h胃残余量≥500 mL[13]。
1.2.4 收集方法
正式调查前,对60例病人进行预调查,根据现存问题和结果对调查流程和问卷进行修改或调整。本研究所有的调查资料均由研究者本人亲自收集,填写问卷前使用统一的指导语;资料收集过程由1名具备丰富的临床经验以及经过专业化培训和考核的人员独立进行,收集完毕后,采用双人法对数据进行核查、统计分析,本研究资料收集过程均无脱落病例。
1.3 统计学方法
采用SPSS 26.0软件进行统计分析,符合正态分布的定量资料用均数±标准差(x±s)表示,行t检验;定性资料采用例数、百分比(%)表示,行χ2检验。不服从正态分布采用中位数及四分位数描述,行Mannn-Whitney U检验。将单因素分析中差异有统计学意义的变量进行多因素Logistic回归分析。结合回归分析结果构建风险预测模型,采用Hosmer-Lemeshow(H-L)检验、受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)及应用检验评价模型预测效果。以Plt;0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良发生情况
120例病人中有33例存在营养不良,发生率为27.50%,作为营养不良组;将未发生营养不良的87例(72.50%)作为正常组。
2.2 鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良的单因素分析(见表1)
2.3 鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良影响因素的多因素Logistic回归分析
将鼻饲给药吞咽障碍病人是否发生营养不良(正常=0,营养不良=1)作为因变量,以单因素分析中差异有统计学意义(P<0.05)的因素作为自变量并纳入多因素Logistic回归分析,自变量赋值情况见表2。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、合并基础病、洼田饮水试验分级、肠内营养起始时间、认知功能障碍、喂养不耐受为鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良的影响因素(P<0.05),见表3。
2.4 鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良风险预测模型
基于6项鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良的独立影响因素,构建列线图预警模型,见图1,其中各变量相对应的评分依次为80、100、91、82、71、72分,总分为496分,如1例鼻饲给药吞咽障碍病人年龄为59岁、肠内营养起始时间≥72 h、洼田饮水试验分级为4级、合并基础疾病、认知功能障碍、无喂养不耐受,则该病人营养不良的风险为55+100+58+82+71=366分,根据图1可直接得出其营养不良的发生率约为56%。
2.5 模型的验证
1)拟合优度检验。通过H-L检验对模型的拟合程度或匹配程度进行检验,Pgt;0.05则提示模型的拟合优度良好,本研究预测模型的χ2=6.874,P=0.834(Pgt;0.05)。2)鉴别效度检验。根据风险预测模型绘制ROC曲线和AUC来评估模型的鉴别效度。本研究结果显示,风险预测模型AUC为0.848[95%CI(0.734,0.942)],敏感度为79.24%,特异度为93.74%,见图2。一致性指数(C-index)为0.5~1.0,越接近于1,意味着模型的预测结果与实际观察结果完全一致。本研究结果显示,C-index为0.784,校准曲线的斜率接近1,见图3。3)根据训练集、验证集样本比例8∶2,据此计算得到验证集样本量为24例,按上述相同纳入和排除标准选取本院2022年12月—2023年6月的24例鼻饲给药吞咽障碍病人作为验证集,并将该模型应用,进行准确度评价,结果显示,模型预测鼻饲给药吞咽障碍病人发生营养不良的有6例,实际发生4例,预测未发生营养不良的18例中实际未发生的有15例,计算得到预测准确率为(4+15)/24×100%=79.16%。
3 讨论
3.1 鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良现状及相关因素分析
本研究结果显示,120例病人中有33例存在营养不良,发生率为27.50%,与郑金萍等[14]研究的发生率(29.74%)相似,均表明吞咽障碍病人营养不良风险较高,值得临床重视和前瞻性预防。多项研究结果均表明,吞咽障碍病人营养不良的发生将对其康复进程造成严重影响,且还会增加治疗难度及其他并发症的发生风险[15-16]。为此,本研究通过单因素分析、多因素Logistic回归分析明确鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良的影响因素。
3.1.1 年龄
年龄越大的病人,发生营养不良的风险更高。本研究发现,年龄与病人营养不良存在密切相关性,尤其是年龄gt;60岁的病人发生营养不良的风险更高。原因可能为:首先,病人年龄越大其胃酸分泌减少,消化功能下降,消化吸收能力将降低,导致营养物质吸收不足,从而影响营养的利用。其次,随着年龄增长,身体代谢率会减慢,病人对能力的需求降低,意味着对于能量摄入的量需严格把控,如果鼻饲的量不适当,可能会导致能量过剩或不足,进而引发营养问题[17]。
3.1.2 合并基础病
本研究结果显示,合并高血压和糖尿病等基础病对病人营养不良也具有重要影响。原因可能为:1)糖尿病和高血压需要进行膳食控制,包括限制糖分、盐分和脂肪摄入。然而,吞咽障碍病人由于无法直接通过口腔摄取食物,导致鼻饲期间难以控制血糖和血压水平,进而引发营养问题。2)合并糖尿病和高血压的吞咽障碍病人需特殊的营养素摄入,如糖尿病病人需要关注碳水化合物的种类和分配,高血压病人需要限制钠的摄入。若鼻饲配方中的营养素摄入分布不合理,可能导致某些营养素摄入过多或过少,从而引发营养不良或加重疾病。3)合并糖尿病和高血压的病人需服用药物来控制疾病,如降糖药物、降压药物等,药物相互作用会对鼻饲配方中营养素吸收或代谢产生影响,进而影响营养利用。
3.1.3 洼田饮水试验分级
洼田饮水试验分级越高的病人发生营养不良风险更大。洼田饮水试验是评定吞咽障碍的试验方法,分级明确清楚,等级越高,表明病人的吞咽障碍程度越高。Akimoto等[18]研究表明,吞咽障碍程度与营养不良存在相关性。分析原因为:1)摄入能力受限,吞咽障碍程度越严重,病人摄食的能力就越受限,严重吞咽障碍可能导致病人难以吞咽和咀嚼食物,当采用鼻饲时,病人的口腔和咽喉部位无法通过正常的进食过程获得饮食需求的满足,这可能导致饮食摄入减少,增加营养不良的风险。2)吸收功能减弱,吞咽障碍严重的病人存在胃肠道的消化吸收问题,如胃排空延迟、消化酶分泌不足等,影响鼻饲物或口服补液中营养物质吸收能力。3)吞咽障碍病人的饮食质量受到限制,某些食物无法通过鼻饲管输送,或者特定口感的食物无法满足偏好,从而导致病人饮食质量不足,缺乏多样的营养来源。
3.1.4 认知功能障碍
本研究结果显示,存在认知功能障碍的病人营养不良发生风险更高,原因可能为:1)摄入不足,认知功能障碍可能导致病人无法准确理解饮食的重要性,从而影响其摄入足够的食物。此外,一些认知功能障碍病人无法准确理解鼻饲管的用途和操作方法,导致鼻饲过程中出现问题,如食物反流、呛咳等,从而影响营养的吸收[19]。2)消化不良,认知功能障碍可能影响病人的消化系统,使其难以消化和吸收食物中的营养,这可能导致营养不良和其他健康问题。3)认知功能障碍可能导致病人的代谢发生变化,包括能量消耗增加、脂肪和肌肉的分解等,导致病人营养不良和体重下降。
3.1.5 肠内营养起始时间
肠内营养起始时间为病人营养不良的独立影响因素。本研究结果显示,肠内营养起始时间≥72 h是病人发生营养不良的影响因素,与张兰等[20]的研究结果相似。分析原因为:肠内营养能够提供全面的营养支持,包括蛋白质、碳水化合物、脂肪、维生素和矿物质等,肠内营养的早期启动可促进肠道蠕动和消化酶的分泌,有助于消化道功能的恢复。而肠内营养起始时间越晚,病人的蛋白质需求无法得到满足,导致肌肉丢失和蛋白质能量营养不良,且饮食不足和营养不良还会导致免疫力下降、感染、压力性损伤和肠穿孔等并发症的风险增加。
3.1.6 喂养不耐受
本研究结果显示,喂养不耐受为病人营养不良的独立影响因素。喂养不耐受被普遍认为是实施肠内营养病人的严重并发症,能对病人临床结局和预后产生重要的负面影响[21]。当病人无法耐受足够的肠内营养,营养物质无法得到充分吸收利用,使摄入的营养量不足以满足其身体需求,会导致营养不良或营养不足的症状出现,这与刘佳欣等[22]的研究结论一致。同时,喂养不耐受可导致胃肠道问题的恶化,如胃排空延迟、肠梗阻等,这可能进一步影响营养摄入和消化吸收。
3.2 鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良预测风险模型具有良好临床价值
在临床护理中,列线图风险预测模型的意义体现在于提前识别病人的风险、量化和评估病人的风险水平,从而为临床提供更为针对性的护理方向和决策,以实现疾病早期的风险管理和预防。李君卓等[23]对重症脑卒中病人构建营养不良风险预测模型,发现准确度高且预测价值良好。本研究基于多因素Logistic回归分析结果绘制的列线图风险预测模型,能根据具体的个体特征和不同的预测变量值来进行个体化的预测,构建完成后采用H-L 检验、AUC、临床应用等方式对该模型的预测性能和准确度进行检验和评价。其中H-L 检验结果显示:χ2=6.874,P=0.834(Pgt;0.05),表明该模型观察到的病人营养不良发生率与实际发生情况具有很高的符合度。同时,C-index为0.784,AUC为0.848[95%CI(0.734,0.942)],敏感度为79.24%,特异度为93.74%,均提示该模型能够较好地区分高风险和低风险个体,并排除阴性病人,对临床实现早期筛查和风险识别均具有重要的作用,能避免单一因素预测造成的偏倚和遗漏现象。最后,本研究还通过验证(形成验证集)对该模型的临床预测准确率进行检验,结果显示,该模型在验证集样本中预测准确率为79.16%,意味着该模型值得在临床应用,对鼻饲给药吞咽障碍病人营养不良的风险预测具有较高的准确度。
4 小结
鼻饲给药吞咽障碍病人存在一定的营养不良风险,且与多因素密切相关,本研究基于多因素Logistic回归分析结果构建风险预测模型,能帮助临床做出更科学、更明智的决策,并为风险管理提供有效的支持和指导。然而,本研究类型较为单一,仅做了横断面调查,且研究范围较为集中、样本量与验证样本量有限,导致该模型的外推性受限,研究结论也存在偏倚。其次,本研究结论应用受限,拟合的风险预测模型虽能判定病人营养不良的发生风险,但并未据此形成风险评估量表,难以实现分级管理,不利于结论的应用。今后还将丰富研究对象并增加研究范围,进行多中心、大样本的纵向研究,使该模型进一步优化和完善,提高预测模型的准确度和可适度。
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(收稿日期:2023-12-22;修回日期:2024-11-08)
(本文编辑薛佳)