PG-SGA、mPG-SGA和GLIM标准在胃癌患者营养不良检测及生存预测中的诊断准确性

时间:2026年3月15日
来源:Nutrition

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胃癌患者营养不良评估工具效能及预后研究。比较PG-SGA、mPG-SGA和GLIM(含NRS2002、AIWW)的诊断效能,发现mPG-SGA与PG-SGA一致性高(κ=0.88),GLIM敏感性较低(0.68-0.78),三工具均显示营养不良与死亡率显著相关(HR 1.49-1.73,p<0.05)。结论为mPG-SGA可作为临床快速评估工具。

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秦雅婷|谢海仑|刘彤|张海阳|刘晨楠|李向瑞|史金玉|卜兆婷|刘晓月|林世琦|陈月|郑欣|赵红|康敏|史汉平
中国广西医科大学第一附属医院放射肿瘤科

摘要

背景

本研究旨在评估PG-SGA、mPG-SGA和GLIM标准在诊断胃癌(GC)患者营养不良方面的有效性。

方法

共有906名确诊为GC的患者参与了本研究。使用NRS2002、AIWW、PG-SGA、改良版PG-SGA(mPG-SGA)和GLIM标准进行营养筛查和诊断。通过多种指标评估这些工具的有效性,包括敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值以及Kappa(κ)值。Kaplan–Meier分析和多变量Cox分析用于评估生存情况。

结果

在906名患者中,使用PG-SGA诊断出76.7%的患者营养不良,使用mPG-SGA诊断出73.2%的患者营养不良,使用NRS2002和GLIM组合诊断出55.5%的患者营养不良,使用AIWW和GLIM组合诊断出65.3%的患者营养不良。mPG-SGA的敏感性分别为94.7%、68.1%和78.0%,特异性分别为97.60%、85.8%和76.30%。与PG-SGA相比,mPG-SGA显示出几乎完全一致的结果(κ = 0.88),而GLIM标准与PG-SGA的一致性较好,分别为κ = 0.41(与NRS2002组合)和κ = 0.46(与AIWW组合,p < 0.001)。四种营养不良评估工具的调整后死亡风险比范围为1.49至1.73(所有p < 0.05)。

结论

mPG-SGA在胃癌患者中的预后表现与PG-SGA和GLIM相当,可以作为临床环境中快速营养评估的实用替代方法。

引言

胃癌(GC)仍然是全球主要的健康挑战之一,是全球癌症相关死亡的第三大原因。GC的发病率因地区而异,受感染病原体、环境条件和遗传易感性等因素的影响[1]。GC的标准治疗方法是根治性切除术结合围手术期辅助治疗。GC的外科治疗包括全胃切除术和次全胃切除术,这两种手术都会改变胃肠道解剖结构并影响生理功能,从而影响营养吸收并导致胃肠道症状[2]。早期研究表明,GC患者的营养不良发生率约为60%[1]。然而,这一比率会根据肿瘤分期、治疗方法和所使用的营养评估工具而显著变化。营养不良在GC患者中很常见,会对生活质量及预后产生不利影响。
全球营养不良领导倡议(GLIM)于2019年发布了标准化营养不良评估指南[3,4]。GLIM框架包括营养风险筛查流程、诊断评估和营养不良严重程度分级。GLIM方法首先识别出有营养风险的患者。初始阶段利用三个表型和两个病因学标准进行营养不良评估。随后根据表型参数将营养不良分为中度或重度。当每个类别中至少满足一个标准时,即可确诊营养不良[4]。研究调查了GLIM框架在包括肺部疾病和胃肠道恶性肿瘤在内的异质临床人群中的诊断实用性和操作可行性[[5], [6], [7], [8], [9]]。郑华龙等人确定GLIM标准是GC患者长期预后的独立风险因素[10]。此外,与一组常用的传统指标(如6个月内体重下降超过10%、BMI < 18.5 kg/m²、SGA Grade C和血清白蛋白 < 3.0 g/dL)相比,GLIM在预测患者长期生存方面显著更有效。一项当代荟萃分析显示,GLIM标准的敏感性为0.72,特异性为0.82[11]。基于这些发现,GLIM标准被广泛用于营养不良的诊断[11]。
目前,患者生成的主观全球评估(PG-SGA)是评估癌症患者营养状况的主要工具[12,13]。然而,在中国及类似环境中,PG-SGA被认为是一个耗时且操作复杂的过程,即使是经验丰富的专业人士也难以理解其复杂成分[14,15]。2022年的一项调查显示,57%的专业人员认为医务人员完成这些工作表存在困难[16]。为此,中国营养肿瘤学会(CSNO)开发了改良版PG-SGA(mPG-SGA),在保留原始工具关键成分的同时简化了操作流程,并去除了相关性较低的项目,从而提高了内部一致性。后续验证表明,mPG-SGA不仅简化了使用流程,而且在生存预测方面优于完整的PG-SGA[16]。
在临床实践中,营养风险筛查2002(NRS-2002)被广泛用于评估营养相关风险。虽然它主要是一个筛查工具,但NRS-2002对于识别营养不良风险患者和指导后续营养干预至关重要。此外,还开发了一种新的营养筛查工具AIWW,该工具基于中国最大的肿瘤人群的前瞻性营养队列数据,包括年龄、摄入量、体重和行走能力(AIWW)[17]。AIWW的区分效果与NRS-2002相当,但对肿瘤人群更为敏感。先前的研究表明,其临床表现与NRS-2002相当,漏诊率较低[17]。AIWW评分2分的患者面临较高的营养不良风险。此外,AIWW测量结果还可以作为癌症患者生存结局的指标。目前,全球尚未就“营养不良风险”的定义达成共识。GLIM工作组正在开展一项新倡议,旨在明确将营养风险筛查纳入GLIM诊断流程的指征、时机和必要性[4]。本研究进一步探讨了使用AIWW与NRS-2002进行营养风险筛查对GC患者GLIM诊断框架结果的影响。
尽管存在多种营养评估框架,如国际公认的简洁GLIM标准,但应用GLIM标准需要表型和病因学成分,其中一些可能依赖于实验室检测结果或临床判断,而这些并不总是容易获得[18,19]。相比之下,mPG-SGA是一种以患者为中心的问卷工具,可以快速完成,特别适合在各种医疗环境中进行常规筛查[16]。因此,对mPG-SGA和GLIM进行比较分析不仅在临床上具有相关性,而且对于确定简化工具是否可以作为GLIM标准的有效替代或补充,从而提高实际营养评估的实用性也是必要的。
因此,本研究旨在评估PG-SGA、mPG-SGA和GLIM标准在识别GC患者营养不良方面的有效性。此外,还研究了这些营养评估工具对患者生存的预后能力。

研究设计和人群

本研究使用了注册在chictr.org.cn上的“常见癌症的营养状况及其临床结果调查”(INSCOC)项目的数据(ChiCTR1800020329)。INSCOC是一项观察性、多中心、基于医院的前瞻性队列研究,旨在评估癌症患者的营养不良发生率及其与总体生存(OS)、住院时间和医疗费用之间的关联。本次分析共纳入了1045名GC患者

基线特征

补充图1提供了患者筛查流程的流程图。表1显示了按PG-SGA分类的队列患者的基线人口统计和临床特征。在906名参与者中,疾病分期分布如下:I期(n=166,18.3%),II期(n=253,27.9%),III期(n=487,53.8%)。PG-SGA标准诊断出695名患者(76.7%)营养不良。比较分析未发现显著差异

讨论

这项多机构前瞻性队列研究评估了PG-SGA、mPG-SGA和GLIM参数的诊断效果,并研究了每种方法确定的营养不良与GC患者死亡率之间的关联。mPG-SGA的预测有效性和简便的应用表明,它可能成为GC患者营养评估的理想工具。
营养不良通常表现为不同程度的食物摄入减少

结论

mPG-SGA在预测GC患者生存方面的表现与PG-SGA和GLIM相当,表明这三种工具在该人群中都可能具有预后价值。鉴于其简单性和效率,mPG-SGA可以成为临床环境中快速营养评估的可行替代方法。此外,AIWW可能成为GC患者GLIM框架中初步营养风险筛查的有希望的候选工具。

手稿准备过程中生成式AI和AI辅助技术的声明

在准备本手稿期间,作者使用ChatGPT进行拼写和语法检查;随后作者对生成的内容进行了必要的审核和编辑,并对发表文章的内容负全责。

CRediT作者贡献声明

秦雅婷:撰写——初稿、方法学、数据分析。谢海仑:撰写——审阅与编辑、方法学、调查、数据分析。刘彤:撰写——审阅与编辑、验证、监督。张海阳:方法学、数据分析。刘晨楠:撰写——审阅与编辑、验证。李向瑞:撰写——审阅与编辑、可视化。史金玉:撰写——审阅与编辑、数据分析。卜兆婷:撰写——审阅与编辑、软件。刘晓月:

利益冲突声明

作者声明以下可能被视为潜在利益冲突的财务利益/个人关系。报告了与...的相关关系。如果有其他作者,他们声明没有已知的可能会影响本文工作的财务利益或个人关系。

致谢

作者感谢国家关键研发计划对史汉平博士的支持(资助编号:2017YFC1309200和2022YFC2009600),以及来自北京市科学技术委员会的财政援助(资助编号:SCW2018-06)。感谢所有项目参与者以及分布在不同研究中心的研究团队成员的贡献,他们的努力促成了这项研究的完成

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