PRONTO营养风险识别方案：关于生存预测的探索性发现及其与患者自评主观整体状况（Patient-Generated Subjective Global Assessment）的比较

《Nutrition》：PRONTO Nutritional Risk Identification Protocol: Exploratory findings on survival prediction and comparison with the Patient-Generated Subjective Global Assessment

　　

Danna C. Nogueira e Silva | Jarson Pedro da Costa Pereira | Bruna L.G. Miranda | M. Cristina Gonzalez | Carla M. Prado | Flávia M. Silva | Ana P.T. Fayh

巴西北里奥格兰德联邦大学营养学研究生项目，纳塔尔，RN州

摘要

背景

本研究的目的是评估PRONTO工具的准确性及其与门诊和住院癌症患者6个月和12个月死亡率之间的关联。

方法

本研究是对一个单中心队列的二次探索性分析，纳入了年龄≥20岁的癌症患者（包括门诊和住院患者，共390人）。PRONTO工具的评估是基于原始数据集中的变量进行的回顾性重建，包括SARC-F评分和患者自评主观全球评估（PG-SGA）的信息。对PRONTO中任何问题回答“是”的患者被归类为“存在营养风险”，并使用PG-SGA简表（PG-SGA SF ≥4）进行比较。通过计算接收者操作特征曲线下面积（AUROC）、灵敏度、特异性和预测值来评估其准确性，并使用Cox回归分析来评估PRONTO与死亡率之间的关联。

结果

PRONTO工具识别出84.4%的营养风险患者，而PG-SGA简表识别出76.4%的营养风险患者。PRONTO工具的表现尚可（AUC：0.81，95%CI：0.77–0.85），灵敏度中等（86.3%），阳性预测值高（95.3%），但特异性低（77.0%），阴性预测值低（51.1%）。PRONTO识别出的营养风险状态与6个月和12个月的死亡率存在独立关联（_调整后 HR：2.96，95%CI：1.05–8.32；6个月：2.88，95%CI：1.20；12个月：6.63）。

结论

PRONTO工具表现出较高的灵敏度，并且与死亡率存在独立关联。这些发现突显了其作为快速识别营养风险工具的潜在价值，以及其作为预后工具的实用性。鉴于PRONTO是回顾性重建的，并非由预期用户进行前瞻性应用，我们建议进一步进行前瞻性验证。

章节摘录

引言

营养不良是癌症患者中普遍存在的问题，影响40%至80%的不同时期患者[1]。营养不良会通过降低治疗效果、损害功能状态、降低生活质量以及增加再入院和死亡风险来对癌症预后产生负面影响[2,3]。鉴于早期营养干预对于预防不良后果至关重要，因为预防总是优于治疗

研究设计和研究对象

这是一项基于前瞻性数据收集的队列研究的二次探索性分析。初步研究评估了癌症患者的水分和液体异常情况[17]。之后继续收集数据，形成了当前的队列。研究对象为年龄≥20岁的连续成人住院或门诊患者。这些患者均在巴西纳塔尔的Onofre Lopes大学医院接受肿瘤治疗。数据收集时间在

结果

共有403名患者接受了本研究资格评估。其中13人因失访（n=3）或缺乏营养筛查数据（n=10）而被排除。最终纳入390名患者（46.4%为男性，45.6%年龄≥65岁，73.3%为住院患者）（流程图见图S1）。

表1显示了根据PRONTO评估的营养风险状态划分的癌症患者特征。被PRONTO归类为存在营养风险的患者

讨论

本研究旨在评估PRONTO工具作为新型营养风险筛查方法的性能和预后价值。据我们所知，这是首次同时初步评估PRONTO的准确性与PG-SGA简表（PG-SGA SF）并进行预测效度评估的研究。主要结果表明，PRONTO具有较高的准确性（AUC > 0.81）、中等灵敏度（>80%）和较高的阳性预测值（>90%），尽管特异性较低

结论

我们的研究表明，PRONTO在临床实践中作为营养风险筛查工具具有潜力，其灵敏度高于PG-SGA-SF。此外，我们还证实了其在预测生存结果（包括6个月和12个月死亡率）方面的价值。鉴于PRONTO是回顾性重建的，并非由预期用户进行前瞻性应用，我们建议进一步进行前瞻性验证，以明确其实际效果

作者贡献

APTF和DCNS参与了研究的构思和设计；DCNS和BLGM负责数据收集；JPCP参与了数据分析。DCMS、JPCP和APTF共同撰写了论文。所有作者都对论文进行了严格审阅、解释并批准了最终版本。CMP、MCG和FMS也参与了审阅。所有作者均批准了论文的最终版本。

财务披露声明

DCNS和JPCP部分获得了巴西高等教育人员培训协调委员会（CAPES）的资助（资助代码001）。APTF和MCG获得了巴西国家科学技术发展委员会（CNPq）的生产力奖学金。CMP部分通过加拿大研究主席计划获得资助。这些资助方对本出版物没有任何干预或限制。

伦理声明

研究方案已获得伦理委员会的审查和批准（批准编号4.523.828）。

数据和材料的可用性

由于伦理限制，本研究期间生成和/或分析的数据集不对外公开，但可根据合理请求向通讯作者获取。

CRediT作者贡献声明

Danna C. Nogueira e Silva：撰写——初稿、方法学、研究设计、概念化。Jarson Pedro da Costa Pereira：撰写——审阅与编辑、软件应用、方法学、数据分析。Bruna L.G. Miranda：撰写——审阅与编辑、方法学、数据分析。M. Cristina Gonzalez：撰写——审阅与编辑、数据可视化、验证、研究监督。Carla M. Prado：撰写——审阅与编辑、数据可视化、验证、研究监督。Flávia M. Silva：撰写——审阅与

利益冲突声明

APTF报告从Prodiet Medical Nutrition获得了研究资助。CMP从Abbott Nutrition、Nutricia、Nestlé Health Science、Pfizer和AMRA Medical获得了酬金和/或咨询服务；MCG从Abbott Nutrition、Nutricia和Nestlé Health Science Brazil获得了酬金和/或咨询服务。JPCP曾从Fresenius Kabi获得了作为Jumpstart临床营养计划一部分的差旅费用。