当前位置： SCI文献检索 > Nutricion Hospitalaria期刊下所有文献 > [Comparison of the CONUT method with SGA and NSA for the prediction of complications, hospital stay, readmissions, and mortality].

[Comparison of the CONUT method with SGA and NSA for the prediction of complications, hospital stay, readmissions, and mortality].

Abstract：

Introduction:Introduction: disease-related malnutrition (DRM) is a specific type of malnutrition caused by the inflammatory response to the underlying disease. Its prevalence worldwide varies from 30 % to 50 %, being similar in Spanish hospitals. DRE is not commonly recognized but is usually misdiagnosed and generally not treated. It is associated with an increased risk of morbidity, mortality, and costs. Nutritional societies recommend that screening be performed within the first 24 to 48 hours after admission for the early detection of malnutrition. No screening tool is universally accepted. Objectives: to evaluate the predictive validity (hospital stay, complications, readmissions and mortality) of the CONUT method as compared to SGA and NSA. Material and method: a retrospective study included in a prospective observational study of 365 hospitalized patients from July to December 2012. Results: the most frequent admission services were Internal Medicine and Oncology (30.7 % and 29.3 %). Moderate and severe risk of malnutrition: CONUT, 42.2 % and 12.1 %, SGA 25.8 % and 10.1 %, and NSA 13.7 % and 14.5 %. Malnutrition evaluated using the CONUT method was significantly related to complications (p = 0.036), readmissions (p = 0.041) and mortality (p = 0.007). The ROC curves for mortality, for all the methods evaluated, showed that CONUT is the best tool. Conclusions: CONUT is an automatic detection tool that can be used as a first step in the diagnosis risk of malnutrition. CONUT offers the advantage of being a prognostic factor for complications, readmission, and mortality. Introducción:Introducción: la desnutrición relacionada con la enfermedad (DRE) es un tipo específico de desnutrición producida por la respuesta inflamatoria de la enfermedad de base. Su prevalencia en todo el mundo varía del 30 al 50 %, siendo similar en los hospitales españoles. La DRE no se reconoce comúnmente, se diagnostica inadecuadamente y generalmente no se trata. Se asocia a un mayor riesgo de morbilidad, mortalidad y costes. Las sociedades nutricionales recomiendan que el cribado se realice en las primeras 24 a 48 horas posteriores al ingreso para la detección temprana de la desnutrición. Ninguna herramienta de cribado se acepta universalmente. Objetivos: evaluar la validez predictiva (estancia hospitalaria, complicaciones, reingresos y mortalidad) del método CONUT en comparación con la VGS y el VEN. Material y método: estudio retrospectivo incluido en un prospectivo observacional de 365 pacientes hospitalizados de julio a diciembre de 2012. Resultados: los servicios de ingreso más frecuentes fueron Medicina Interna y Oncología (30,7 % y 29,3 %). Detección de los riesgos moderado y severo de desnutrición: CONUT, 42,2 y 12,1 %; VSG, 25,8 % y 10,1 %; VEN, 13,7 y 14,5 %. La desnutrición evaluada utilizando el método CONUT se relacionó significativamente con las complicaciones (p = 0,036), los reingresos (p = 0,041) y la mortalidad (p = 0,007). Las curvas ROC de la mortalidad, para todos los métodos evaluados, mostraron que CONUT es la mejor herramienta. Conclusiones: CONUT es una herramienta de detección automática que se puede utilizar como primer paso en el diagnóstico del riesgo de desnutrición. CONUT ofrece la ventaja de ser un factor pronóstico de complicaciones, reingreso y mortalidad.

journal_name

Nutr Hosp

journal_title

Nutricion hospitalaria

authors

García-Vazquez N,Palma Milla S,López Plaza B,Valero-Pérez M,Morato-Martínez M,Gómez Candela C

doi

10.20960/nh.03062

subject

Has Abstract

pub_date

2020-08-27 00:00:00

pages

799-806

issue

eissn

0212-1611

issn

1699-5198

journal_volume

pub_type

杂志文章

在线工具

[Comparison of the CONUT method with SGA and NSA for the prediction of complications, hospital stay, readmissions, and mortality].