입원환자의 초기 영양관리를 위해 개발한 영양검색 도구의 타당성을 평가 하고자 입원 후 48시간 이내에 동일한 대상자에게 KNNRS, PG-SGA, NRS-2002를 수행하였으며 그 결과를 비교 평가하였다. 1) KNNRS, PG-SGA, NRS-2002를 이용한 영양검색결과 영양상태 불량 및 영양불량 위험도가 높은 환자의 비율은 각각 28.7%, 51.3%, 48.5%로 나타났다. 2) 각 영양검색 도구에 따라 영양상태 불량 및 영양불량 위험도가 높은 것으로 나타난 환자는 영양상태 양호 및 영양불량 위험도가 낮은 환자에 비해 공통적으로 평균연령이 높고 BMI, 혈중 헤모글로빈, 총 임파구수, 알부민 수치가 유의적으로 낮았다. 3) KNNRS와 PG-SGA에 의한 영양상태 분류를 비교하였을 때 KNNRS에서 영양상태가 양호한 환자 545명 중 PG-SGA에 의해 영양상태가 양호한 환자는 331명이었다. KNNRS에서 영양상태가 불량한 환자 219명 중 PG-SGA에서도 영양상태가 불량한 환자는 178명이었다. 민감도와 특이도는 각각 60.7% (95%CI 54.2-67.0), 81.2% (95% CI 75.3-85.2)로 영양불량 상태를 판정하는데 두 도구가 임상적 관련성이 있는 것으로 사료된다. 두 도구 간 유사성 kappa 지수는 0.34로 KNNRS는 PG-SGA를 기준으로 타당한 검색도구로 검증되었다. 4) KNNRS와 NRS-2002에 의한 영양상태 분류를 비교하였을 때 KNNRS에서 영양상태가 양호한 환자 540명 중 NRS-2002에 의해 영양불량 위험도가 낮은 환자는 312명 이었다. KNNRS에서 영양상태가 불량한 환자 216명 중 NRS-2002에서 영양불량 위험도가 높은 환자는 139명이었다. 민감도와 특이도는 각각 57.8% (95%CI 53.4-60.9), 64.4% (95%CI 60.2-69.8)로 영양불량 상태를 판정하는 데 두 도구가 임상적 관련성이 적은 것으로 사료된다. 두 도구 간 유사성은 kappa 지수 0.18로 낮게 나타났다. 5) KNNRS가 PG-SGA 결과와 비교 시 타당성이 검증되었으나 영양불량환자의 비율은 28.7%로 PG-SGA와 NRS-2002의 51.3%, 48.5%에 비해 낮았다. 보다 효과적이고 적극적인 초기 영양관리 중재를 위하여 영양불량 판정 기준의 수정 보완이 필요하다. 6) 영양검색 도구의 유효성과 영양관리의 효과를 검증하기 위하여 재원일수, 합병증 여부, 질병 예후, 사망여부와의 연계연구가 필요하다.
Purpose: This study was to examine the reliability and validity of Patient-Generated Subjective Global Assessment (PG-SGA) as a nutritional measurement for stroke patients. Methods: This was a methodological study performed from May 6 to June 10, 2009 at a tertiary university hospital in Seoul. For reliability of PG-SGA, inter-rater reliability was used for statistics. For concurrent validity, BMI and biomarkers were compared between PG-SGA 0 ~ 8 and ${\geq}$ 9. In addition, sensitivity, specificity, and predictive value of PG-SGA compared with SGA were calculated using a contingency table. For predictive validity, hospital day, complications, and readmission within 1-month after discharge were compared between PG-SGA 0 ~ 8 and ${\geq}$ 9. Results: Correlation of PG-SGA score between two observers was 0.83, and kappa value for the agreement of severe malnutrition was 0.78(all $p_s$ < .001). The scored PG-SGA showed high sensitivity and specificity (100% and 96.7%, respectively). Severe undernourished patients (PG-SGA ${\geq}$ 9) had significantly low TLC, protein, albumin, and prealbumin (all $p_s$ < .01) compared with non-undernourished patients (PG-SGA 0 ~ 8). Also, in severe undernourished patients, complications and readmission (all $p_s$ = 0.01) were more often represented, and hospital days (p = .013) were significantly delayed. Conclusion: PG-SGA is a reliable and valid measurement to assess nutritional status for stroke patients.
본 연구는 입원환자의 초기영양평가를 위해 개발된 영양검색도구의 타당성을 평가하고자 입원 후 24시간이내 동일한대상자에게 PG-SGA와 개별면담을 시행 후 그 결과를 비교 평가하였다. CKUNRS와 PG-SGAS 두 그룹 모두 나이는 고위험군이 평균 연령보다 높았고, BMI, 혈청 알부민과 헤모글로빈은 영양불량이 심할수록 유의적으로 낮게 나타났다. CKUNRS와 PG-SGA를 비교 분석한 영양 평가결과 전체 686명 중 영양불량 위험 환자는 각각 107명(15.6%)과 380명 (44.6%)으로 조사되었다. 민감도와 특이도는 각각 98.7% (96.8 ~ 99.5)와 33.3% (28.1 ~ 39.0)로 나타났으며, 두 도구 간 유사성 kappa 지수는 0.34로 CKUNRS는 PG-SGA를 기준으로 어느 정도 타당한 검색도구로 검증되었다. 결론적으로, CKUNRS를 PG-SGA와 같은 공인된 영양검색도구와 비교한 결과 민감도와 유사성 면에서는 어느 정도 타당한 수준의 영양검색도구인 것으로 판정되었으나, 특이도가 높지 않은 부분에 대해서는 추가적인 고려가 필요할 것으로 보인다. 초기입원 영양평가로 효과적인 영양검색도구를 위하여 재원기간, 합병증 유무, 사망률, 환자의 질병 예후와 관련된 유용성은 검증되지 않아 이에 관련하여 추가적 연구가 필요하다고 사료된다. 그리고 보다 정확한 영양불량 환자의 검색을 위해서는 간호사의 입원환자 초기 평가 및 재평가 부분에서 누락 가능성이 있는 체중변화, 소화기계장애, 식욕상태, 저작곤란, 연하곤란 등의 정확한 기록을 할 수 있도록 간호사정 기록자의 지속적인 교육이 필요할 것으로 보이며, 효과적인 초기 영양관리를 위해서는 향후 CKUNRS의 영양검색 기준에 대한 수정보완이 필요하다고 사료된다.
Purpose: This study was performed to identify the pre-and post-transplant nutritional assessment for patients undergoing allogeneic hematopoietic stem cell transplantation (HSCT). Methods: The subjects of this study were 25 patients undergoing allogeneic HSCT. The data collection was performed from January 31st to March 31st, 2011. The Patient-Generated Subjective Global Assessment (PG-SGA), anthropometrics and biochemical test were collected from the time they entered the isolation unit until they left. Results: Pre-transplant nutritional assessment status indicated moderate malnutrition which scored $7.32{\pm}1.68$ in PG-SGA. There were 22 patients (88.0%) with moderate malnutrition and 3 patients (12.0%) with severe malnutrition. Post-transplant nutritional assessment indicated severe malnutrition status which scored $11.92{\pm}3.26$ in PG-SGA. Pre-and post-transplant nutritional assessment displayed significant differences (p<.001) in PG-SGA score. Hematopoietic stem cell transplantation led to a deterioration of patients' nutritional status. Pre-transplant patients were already in malnutrition status and patients undergoing allogeneic HSCT were at risk for malnutrition. Conclusion: Pre-and post-transplant patients were categorized as having undernutritional and malnutritional status. Pre-transplant nutrition status impacted on post-transplant nutritional status. Health care personnel should pay attention to patient's nutrition status when undergoing allogeneic HSCT with appropriate nutritional assessment tools.
Objectives: This study aimed to examine the characteristics of patients according to their nutritional status as assessed by five nutritional screening tools: Patient-Generated Subjective Global Assessment (PG-SGA), NUTRISCORE, Nutritional Risk Index (NRI), Prognostic Nutritional Index (PNI), and Controlling Nutritional Status (CONUT) and to compare the agreement, sensitivity, and specificity of these tools. Methods: A total of 952 gastric cancer patients who underwent gastrectomy and chemotherapy from January 2009 to December 2012 at the Samsung Medical Center were included. We categorized patients into malnourished and normal according to the five nutritional screening tools 1 month after surgery and compared their characteristics. We also calculated the Spearman partial correlation, Cohen's Kappa coefficient, the area under the curve (AUC), sensitivity, and specificity of each pair of screening tools. Results: We observed 86.24% malnutrition based on the PG-SGA and 85.82% based on the NUTRISCORE among gastric cancer patients in our study. When we applied NRI or CONUT, however, the malnutrition levels were less than 30%. Patients with malnutrition as assessed by the PG-SGA, NUTRISCORE, or NRI had lower intakes of energy and protein compared to normal patients. When NRI, PNI, or CONUT were used to identify malnutrition, lower levels of albumin, hemoglobin, total lymphocyte count, total cholesterol, and longer postoperative hospital stays were observed among patients with malnutrition compared to those without malnutrition. We found relatively high agreement between PG-SGA and NUTRISCORE; sensitivity was 90.86% and AUC was 0.78. When we compared NRI and PNI, sensitivity was 99.64% and AUC was 0.97. AUC ranged from 0.50 to 0.67 for comparisons between CONUT and each of the other nutritional screening tools. Conclusions: Our study suggests that PG-SGA and NRI have a relatively high agreement with the NUTRISCORE and PNI, respectively. Further cohort studies are needed to examine whether the nutritional status assessed by PG-SGA, NUTRISCORE, NRI, PNI, and CONUT predicts the gastric cancer prognosis.
Objectives: This study examined the characteristics of patients according to nutritional status assessed by five nutritional screening tools: Patient-Generated Subjective Global Assessment (PG-SGA), NUTRISCORE, Nutritional Risk Index (NRI), Prognostic Nutritional Index (PNI), and Controlling Nutritional Status (CONUT) and to compare the agreement, sensitivity, and specificity of these tools. Methods: A total of 952 gastric cancer patients who underwent gastrectomy and chemotherapy from January 2009 to December 2012 were included. The patients were categorized into malnutrition and normal status according to five nutritional screening tools one month after surgery. The Spearman partial correlation, Cohen's Kappa coefficient, the area under the curve (AUC), sensitivity, and specificity of each two screening tools were calculated. Results: Malnutrition was observed in 86.24% of patients based on the PG-SGA and 85.82% based on the NUTRISCORE. When NRI or CONUT were applied, the proportions of malnutrition were < 30%. Patients with malnutrition had lower intakes of energy and protein than normal patients when assessed using the PG-SGA, NUTRISCORE, or NRI. Lower levels of albumin, hemoglobin, total lymphocyte count, and total cholesterol and longer postoperative hospital stays were observed among patients with malnutrition compared to normal patients when NRI, PNI, or CONUT were applied. Relatively high agreement for NUTRISCORE relative to PG-SGA was found; the sensitivity was 90.86%, and the AUC was 0.78. When NRI, PNI, and CONUT were compared, the sensitivities were 23.72% for PNI relative to NRI, 44.53% for CONUT relative to NRI, and 90.91% for CONUT relative to PNI. The AUCs were 0.95 for NRI relative to PNI and 0.91 for CONUT relative to PNI. Conclusions: NUTRISCORE had a high sensitivity compared to PG-SGA, and CONUT had a high sensitivity compared to PNI. NRI had a high specificity compared to PNI. This relatively high sensitivity and specificity resulted in 77.00% agreement between PNI and CONUT and 77.94% agreement between NRI and PNI. Further cohort studies will be needed to determine if the nutritional status assessed by PG-SGA, NUTRISCORE, NRI, PNI, and CONUT predicts the gastric cancer prognosis.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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