老年腹部手术患者ICU术后谵妄预测:术前GNRI、PNI与CONUT营养指数的比较研究
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时间:2025年10月09日
来源:Frontiers in Nutrition 5.1
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本刊推荐:本研究聚焦老年腹部手术患者ICU术后谵妄(POD)的术前预测,首次系统比较三种营养指数(GNRI、PNI、CONUT)的预测效能。结果表明CONUT评分(AUC=0.751)显著优于GNRI和PNI,其整合白蛋白、胆固醇和淋巴细胞的多维评估模式为术前风险分层提供了高效工具。开发的临床列线图(含糖尿病、白蛋白、总胆固醇)与CONUT具有同等预测价值,二者协同可实现精准防控。
术后谵妄(POD)是一种急性神经认知障碍,表现为注意力缺陷、思维混乱和意识水平改变,是重症监护室(ICU)老年患者常见并发症,发生率达13-50%。老年患者因生理功能衰退、认知储备下降和合并症多发,更易发生POD,其后果包括机械通气时间延长、功能衰退、医疗成本增加和死亡率上升。营养不良作为可改变的危险因素,在老年ICU患者中患病率达30-60%,通过肌肉分解、免疫功能障碍和神经炎症等机制加剧神经元损伤。传统营养评估方法存在局限,复合营养指数如老年营养风险指数(GNRI)、预后营养指数(PNI)和控制营养状态(CONUT)评分因能更全面反映病理生理过程而受到关注。然而,现有研究多局限于特定手术类型,缺乏在统一人群中直接比较这些指数的预测价值。本研究旨在比较GNRI、PNI和CONUT对老年腹部手术ICU患者POD的术前预测效能。
本研究为单中心回顾性研究,纳入2021年10月至2024年12月期间接受腹部手术后入住ICU的333例老年患者(年龄≥65岁)。排除标准包括术前中枢神经系统疾病、ICU期间死亡、长期皮质类固醇治疗、严重视听障碍和数据不全。收集 demographic、临床资料和术前实验室参数,计算GNRI、PNI和CONUT评分。POD诊断采用ICU混淆评估方法(CAM-ICU),由培训护士每日两次评估。样本量计算基于MedCalc 23.0软件,预计CONUT的AUC为0.76,PNI和GNRI分别为0.66和0.63,最小样本量为288例。统计分析采用SPSS 25.0和R 4.3.3软件,包括单因素分析、多因素logistic回归、受试者工作特征(ROC)曲线、Delong检验、净重分类改善指数(NRI)和综合判别改善指数(IDI)。
POD发生率为20.7%(69/333)。POD组与非POD组在 demographic 特征上无显著差异,但糖尿病患病率、手术类型、机械通气、白蛋白、血红蛋白、白细胞、总胆固醇、D-二聚体和C-反应蛋白存在显著差异。所有营养指数均显示组间高度显著差异(p<0.001),POD组GNRI和PNI较低,CONUT较高。营养风险分类显示,POD组中GNRI的主要和中度风险、PNI的重度和中度风险以及CONUT的重度和中度风险比例均显著较高(p<0.001)。
多因素分析显示糖尿病(OR=2.556,95%CI:1.232-5.306,p=0.012)、低白蛋白血症(OR=0.932,95%CI:0.879-0.989,p=0.020)和总胆固醇降低(OR=0.626,95%CI:0.450-0.870,p=0.005)是POD的独立预测因素。
基于上述因素构建的列线图显示良好区分度(AUC=0.769,95%CI:0.707-0.832)和校准度(Hosmer-Lemeshow检验p=0.444;Brier评分=0.137)。决策曲线分析证实其临床实用性。
CONUT评分显示出最佳预测效能(AUC=0.751,95%CI:0.686-0.816),显著优于PNI(AUC=0.673,p<0.001)和GNRI(AUC=0.666,p<0.001)。在最佳截断值7.5时,CONUT的敏感性和特异性分别为60.9%和81.1%。将CONUT加入临床模型(Model 2)并未显著改善预测性能(p>0.05)。
本研究证实营养不良是POD的重要可改变风险因素,CONUT评分因整合白蛋白、胆固醇和淋巴细胞等多维指标,表现出最优预测效能。其高特异性(81.1%)使其适用于高风险患者的初步筛查,而临床列线图则提供更全面的评估工具。CONUT的预测信息与其组成成分(白蛋白和胆固醇)在多因素模型中重叠,说明其通过单一指标有效捕获了关键病理生理过程。本研究局限性包括单中心回顾性设计、样本量不平衡以及未测量衰弱、麻醉类型和镇静剂使用等潜在混杂因素。
本研究为单中心回顾性设计,可能存在选择偏倚;POD与非POD组样本量不平衡可能影响估计精度;未测量衰弱、术中麻醉类型、镇静剂使用和阿片类药物剂量等混杂因素;未考虑围手术期营养支持的影响。
CONUT评分是老年腹部手术ICU患者POD的优选术前预测工具,其高效整合多重生物标志物,具有高特异性和操作简便性。临床列线图与CONUT评分预测价值相当,二者结合可实现从快速筛查到精准分层的术前风险评估。
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