使用营养仪表板技术和医院营养不良识别敏感度的能量和蛋白质摄入门建模

科学领域:

• 临床营养学 临床营养学
• 医疗信息学 医疗信息学
• 营养学 营养学 营养学

背景情况:

• 医院的营养不良查对患者的治疗结果至关重要.
• 营养供应和摄入仪表板为改善营养不良风险评估提供了潜力.
• 目前用于营养不良查的方法需要优化以提高准确性和效率.

研究的目的:

• 用营养仪表板数据确定最佳的能量和蛋白质值,用于营养不良风险查.
• 为了比较营养仪表板门的准确性与营养不良风险识别的估计饮食需求.
• 探索营养仪表板类别与已建立的营养不良查工具之间的关联.

主要方法:

• 观察性研究分析了4个月的267名患者的医疗和食品服务记录.
• 应用能量 (2500-8000 kJ) 和蛋白质 (30-90 g) 门,用于营养仪表板分类.
• 对比营养仪表板分类与估计的能量 (105kJ/kg/天) 和蛋白质 (0.75g/kg/天) 需求的赤字.

主要成果:

• 营养仪表板分类的能量 (≤6000kJ) 和蛋白质 (≤65g) 门是营养不良风险的统计学上显著预测指标 (χ2=9.50,p=0.023).
• 使用5000kJ和55g蛋白的值,在低供应 (OR=2.11,p=0.002) 和低摄入 (OR=2.23,p<0.001) 类别中,确定患者的风险更高.
• 在这种情况下,估计的饮食需求并不是营养不良风险的重要预测因素.

结论:

• 由能量 (≤6000 kJ) 和蛋白质 (≤65 g) 值定义的营养仪表板类别与营养不良风险的增加有显著联系.
• 这些发现突出了营养信息学和诸如营养仪表板等技术的潜力,以提高营养护理.
• 营养学家可以利用这些工具来优化营养支持并改善患者的结果.