综述：老年营养风险指数对肌肉减少症预测性能的Meta分析

本综述通过Meta分析证实，老年营养风险指数(GNRI)可作为肌肉减少症(SP)的有效预测指标。研究纳入11项观察性研究共9707例患者，发现高GNRI组SP风险显著降低(OR=0.22,95%CI:0.13-0.35)，GNRI每增加1单位SP风险降低6.9%。结果为临床早期识别高风险人群提供了简便工具，推荐结合营养评估工具如SGA、MNA等联合使用。

　　

背景

肌肉减少症(SP)作为年龄相关综合征，以肌肉质量、力量和功能下降为特征，全球约10%-16%老年人受累，在糖尿病(18%)和不可切除食管癌(66%)等患者中尤为显著。老年营养风险指数(GNRI)作为简便的营养评估工具，其与SP的预测关系尚不明确。

方法

系统检索PubMed、Embase等数据库，采用NOS和AHRQ工具评估偏倚风险。使用STATA 15.1进行统计分析，通过漏斗图和Egger检验评估发表偏倚，采用OR值和95%CI评估GNRI与SP的关联。

结果

纳入11项研究显示：

1. 分类变量分析：高GNRI组SP风险比低GNRI组降低78%(OR=0.22)

2. 连续变量分析：GNRI每升高1单位，SP风险下降6.9%

3. 亚组分析：GNRI截断值是异质性的主要来源

4. 剂量反应：SP风险随GNRI升高呈梯度下降

讨论

GNRI通过血清白蛋白、体重等参数构建，其预测效能可能源于：

• 营养状态直接影响肌肉蛋白合成

• 低白蛋白水平加速肌肉分解代谢

• 体重变化反映能量-蛋白质平衡

与SGA、MNA等工具相比，GNRI具有操作简便、成本低廉的优势，但需注意不同人群的截断值优化。

结论

GNRI可作为SP筛查的可靠指标，未来研究应：

1. 探索GNRI与肌少症病理机制的分子关联

2. 验证在特殊人群(如肿瘤患者)中的适用性

3. 开发基于GNRI的个性化干预方案

作者贡献

采用CRediT分类标准，团队涵盖从概念设计(Xie D.)到数据整理(Huang T.)的全流程协作，研究获江西省自然科学基金(20242BAB25539)等资助。