不同营养筛查工具对肝硬化患者营养筛查适用性的网状Meta分析

doi:10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0196

中国全科医学 ›› 2025, Vol. 28 ›› Issue (11): 1395-1402.DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0196

不同营养筛查工具对肝硬化患者营养筛查适用性的网状Meta分析

迟洵¹, 刘思思¹, 陈巧², 胡玥³, 王伟仙²^,^*()

1．430030　湖北省武汉市，华中科技大学同济医学院护理学院
2．430022　湖北省武汉市，华中科技大学同济医学院附属协和医院感染性疾病科
3．430048　湖北省武汉市，华中科技大学同济医学院附属协和医院金银湖医护办

收稿日期:2024-04-17 修回日期:2024-07-06 出版日期:2025-04-15 发布日期:2025-02-06
通讯作者: 王伟仙
作者贡献：
迟洵提出文章选题，进行文献检索及论文撰写；刘思思、陈巧进行文献检索与数据提取；胡玥进行数据处理与统计学分析；王伟仙负责文章的质量控制，对文章整体负责，监督管理。
基金资助:
湖北省技术创新专项(2018ADC075)

The Suitability of Four Nutritional Screening Tools for Nutritional Screening in Patients with Cirrhosis: a Network Meta-analysis

CHI Xun¹, LIU Sisi¹, CHEN Qiao², HU Yue³, WANG Weixian²^,^*()

1. School of Nursing, Tongji Medical College of Huazhong University of Science & Technology, Wuhan 430030, China
2. Department of Infectious Diseases, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430022, China
3. Jinyinhu Medical Office, Union Hospital, Tongji Medical College, Huazhong University of Science and Technology, Wuhan 430048, China

Received:2024-04-17 Revised:2024-07-06 Published:2025-04-15 Online:2025-02-06
Contact: WANG Weixian

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摘要/Abstract

摘要： 背景营养不良已成为肝硬化患者不良并发症之一，尽早对肝硬化患者进行营养筛查与早期识别可以有效改善临床结局，但目前针对肝硬化患者的营养筛查工具种类多样，尚未统一，有待进一步研究。目的系统评价4种营养筛查工具对肝硬化患者营养筛查的适用性。方法计算机检索中国知网、万方数据知识服务平台、维普网、PubMed、Embase、Cochrane Library、Web of Science数据库中有关营养筛查工具筛查肝硬化患者营养不良的诊断性研究，检索时间为建库至2023年12月。由2名研究者独立阅读并筛选文献、提取数据资料及评价纳入研究的偏倚风险。应用RevMan 5.4.1、Meta-DiSc、StataMP 17.0软件进行网状Meta分析。通过累积排序概率曲线下面积（SUCRA）对不同营养筛查工具的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值进行排序。结果共纳入10篇文献，其中5篇中文文献，5篇英文文献；包含1 299例患者；纳入营养风险筛查2002（NRS2002）、皇家自由医院-营养优先排序工具（RFH-NPT）、营养不良通用筛查工具（MUST）、主观全面评定法（SGA）4种营养筛查工具。Meta分析结果显示，NRS2002、RFH-NPT、SGA 3种营养筛查工具的合并灵敏度分别为0.65（95%CI=0.56~0.73）、0.93（95%CI=0.89~0.96）、0.77（95%CI=0.72~0.82）；合并特异度分别为0.87（95%CI=0.83~0.91）、0.72（95%CI=0.64~0.79）、0.81（95%CI=0.68~0.90），MUST只有单独研究，不存在合并灵敏度与合并特异度。网状Meta分析结果显示，SGA的灵敏度、阴性预测值低于RFH-NPT（OR=0.03，95%CI=0~0.55；OR=0.08，95%CI=0.01~0.81，P<0.05）；RFH-NPT的灵敏度、阴性预测值高于NRS2002（OR=44.33，95%CI=3.94~498.52；OR=17.68，95%CI=2.13~147.05，P<0.05）。综合受试者工作特征曲线（SROC）结果显示，NRS2002筛查肝硬化患者营养不良的SROC曲线下面积（AUC）为0.86，RFH-NPT的AUC为0.90，SGA的AUC为0.85。4种营养筛查工具灵敏度的SUCRA排序结果从高到低依次显示：RFH-NPT（SUCRA=99.5%）>MUST（SUCRA=43.0%）>SGA（SUCRA=39.0%）>NRS2002（SUCRA=18.5%）；特异度的SUCRA排序结果从高到低显示：MUST（SUCRA=91.4%）>NRS2002（SUCRA=49.1%）>SGA（SUCRA=39.8%）>RFH-NPT（SUCRA=19.7%）；阳性预测值的SUCRA排序结果从高到低显示：MUST（SUCRA=95.2%）>RFH-NPT（SUCRA=37.4%）>NRS2002（SUCRA=36.1%）>SGA（SUCRA=31.3%）；阴性预测值的SUCRA排序结果从高到低显示：RFH-NPT（SUCRA=99.1%）>MUST（SUCRA=44.9%）>SGA（SUCRA=39.4%）>NRS2002（SUCRA=16.7%）。结论当前证据表明RFH-NPT和MUST筛查肝硬化营养不良的适用性较好，但该结论仍需大样本、更严谨及多中心研究进一步证实。

关键词: 肝硬化, 营养, 筛查工具, 适用性, 网状Meta分析

Abstract:

Background

Malnutrition has become one of the adverse complications in patients with cirrhosis, and early nutritional screening and early identification of patients with cirrhosis can effectively improve clinical outcomes, however, the types of nutritional screening tools for patients with cirrhosis are varied and not yet standardized, and further research is needed.

Objective

To evaluate the applicability of 4 nutritional screening tools for patients with cirrhosis.

Methods

CNKI, VIP, Wanfang Data, PubMed, Embase, Cochrane Library and Web of Science were searched for diagnostic studies related to nutritional screening tool screens for malnutrition in cirrhotic patients. The search time was limited to December 2023. Two researchers individually read and filtered the literatures, extracted data, and assessed the bias risk of the incorporated researches. RevMan 5.4.1, Meta-DiSc, and StataMP 17.0 were used to perform network meta-analysis. The sensitivity, specificity, positive predictive value and negative predictive value of different nutritional screening tools were ranked by the surface under the cumulative ranking curve (SUCRA) .

Results

5 Chinese and 5 English literatures were incorporated, totaling 10, including 1 299 patients; and four nutritional screening tools were included: the Nutritional Risk Screening 2002 (NRS2002), the Royal Free Hospital-Nutritional Prioritization Tool (RFH-NPT), the Malnutrition Universal Screening Tool (MUST), and the Subjective Global Assessment (SGA). The findings of meta-analysis revealed that the combined sensitivity of the four nutritional screening tools was 0.65 (95%CI=0.56-0.73), 0.93 (95%CI=0.89-0.96), 0.77 (95%CI=0.72-0.82), respectively. The combination specificity was 0.87 (95%CI=0.83-0.91), 0.72 (95%CI=0.64-0.79), 0.81 (95%CI=0.68-0.90), and MUST only be studied separately, without the combination sensitivity and combination specificity. The results of network meta-analysis showed the sensitivity and negative predictive value of SGA were lower than that of RFH-NPT (OR=0.03, 95%CI=0-0.55; OR=0.08, 95%CI=0.01-0.81, P<0.05) ; and the sensitivity and negative predictive value of RFH-NPT were higher than that of NRS2002 (OR=44.33, 95%CI=3.94-498.52; OR=17.68, 95%CI=2.13-147.05, P<0.05). The results of the combined subject work characterization curve (SROC) showed that the area under the SROC curve (AUC) for screening for malnutrition in cirrhotic patients was 0.86 for NRS2002, 0.90 for RFH-NPT, and 0.85 for SGA. The SUCRA values of the tools ranked in terms of combined sensitivity from highest to lowest were RFH-NPT (SUCRA=99.5%) >MUST (SUCRA=43.0%) >SGA (SUCRA=39.0%) >NRS2002 (SUCRA=18.5%) ; the SUCRA values of these tools ranked in terms of combined specificity from highest to lowest were: MUST (SUCRA=91.4%) >NRS2002 (SUCRA=49.1%) >SGA (SUCRA=39.8%) >RFH-NPT (SUCRA=19.7%) ; the SUCRA values of these tools ranked in terms of positive predictive value from highest to lowest were MUST (SUCRA=95.2%) >RFH-NPT (SUCRA=37.4%) >NRS2002 (SUCRA=36.1%) >SGA (SUCRA=31.3%) ; the SUCRA values of these tools ranked in terms of negative predictive value from highest to lowest were RFH-NPT (SUCRA=99.1%) >MUST (SUCRA=44.9%) >SGA (SUCRA=39.4%) >NRS2002 (SUCRA=16.7%) .

Conclusion

The current evidence shows that RFH-NPT and MUST are suitable, but this conclusion still needs to be further confirmed by large samples and multiple high-quality studies.

Key words: Liver cirrhosis, Nutrition, Screening tools, Applicability, Network meta-analysis

中图分类号:

R 575.2

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CHI Xun,LIU Sisi,CHEN Qiao, et al. The Suitability of Four Nutritional Screening Tools for Nutritional Screening in Patients with Cirrhosis: a Network Meta-analysis[J]. Chinese General Practice, 2025, 28(11): 1395-1402. DOI: 10.12114/j.issn.1007-9572.2024.0196.

图/表 14

参考文献 26

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工具	合并灵敏度（95%CI）	合并特异度（95%CI）	合并诊断比值比（95%CI）	AUC
NRS2002	0.65（0.56~0.73）	0.87（0.83~0.91）	12.65（8.33~19.20）	0.86
RFH-NPT	0.93（0.89~0.96）	0.72（0.64~0.79）	33.83（23.33~49.06）	0.91
SGA	0.77（0.72~0.82）	0.81（0.68~0.90）	14.80（7.79~28.10）	0.85

工具	合并灵敏度（95%CI）	合并特异度（95%CI）	合并诊断比值比（95%CI）	AUC
NRS2002	0.65（0.56~0.73）	0.87（0.83~0.91）	12.65（8.33~19.20）	0.86
RFH-NPT	0.93（0.89~0.96）	0.72（0.64~0.79）	33.83（23.33~49.06）	0.91
SGA	0.77（0.72~0.82）	0.81（0.68~0.90）	14.80（7.79~28.10）	0.85

自变量	NRS2002		RFH-NPT		SGA
自变量	t值	P值	t值	P值	t值	P值
研究年龄	-0.13	0.902	-0.18	0.861	-0.29	0.796
研究地区	0.70	0.523	0.15	0.883	0.84	0.489
研究设计	0.92	0.410	-0.37	0.717	-0.44	0.706
研究样本量	-0.54	0.617	0.48	0.640	-0.09	0.936
研究质量	0.54	0.615	0.18	0.864	-0.48	0.680

自变量	NRS2002		RFH-NPT		SGA
自变量	t值	P值	t值	P值	t值	P值
研究年龄	-0.13	0.902	-0.18	0.861	-0.29	0.796
研究地区	0.70	0.523	0.15	0.883	0.84	0.489
研究设计	0.92	0.410	-0.37	0.717	-0.44	0.706
研究样本量	-0.54	0.617	0.48	0.640	-0.09	0.936
研究质量	0.54	0.615	0.18	0.864	-0.48	0.680

不同营养筛查工具对肝硬化患者营养筛查适用性的网状Meta分析

The Suitability of Four Nutritional Screening Tools for Nutritional Screening in Patients with Cirrhosis: a Network Meta-analysis

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第一作者	发表时间（年）	国家	例数	平均年龄（岁）	参考标准	筛查工具	TP（例）	FP（例）	FN（例）	TN（例）
BOULHOSA^[11]	2020	巴西	166	57.3±12.0	GLIM标准	RFH-NPT	76	11	19	60
						NRS2002	52	6	43	65
GEORGIOU^[12]	2019	希腊	170	59.4±10.5	SGA	MUST	23	4	16	127
						NRS2002	18	17	21	114
						RFH-NPT	38	35	1	96
HE^[13]	2023	中国	128	57.94±13.65	GLIM标准	RFH-NPT	71	11	3	40
						NRS2002	56	11	18	40
TOPAN^[14]	2022	罗马尼亚	156	61.8±8.7	EWGSOP2	SGA	77	24	17	38
						RHF-NPT	72	7	22	55
ZHANG^[15]	2023	中国	78	54.50±12.54	GLIM标准	NRS2002	22	3	11	42
						RFH-NPT	30	18	3	27
余立平^[16]	2023	中国	173	56.8±4.4	GLIM标准	RFH-NPT	121	27	5	20
					NRS2002	RFH-NPT	132	16	4	21
吴英珂^[17]	2022	中国	113	56.81±10.90	GLIM标准	NRS2002	55	3	24	31
						RFH-NPT	75	7	4	27
						SGA	61	4	17	30
张伦^[18]	2020	中国	52	—	NRS2002	SGA	20	3	9	20
						RFH-NPT	25	8	4	15
苏蒙召^[19]	2022	中国	61	—	SGA	NRS2002	23	5	7	26
						RFH-NPT	29	11	1	20
黄颖^[20]	2023	中国	202	46.46±11.68	GLIM标准	RFH-NPT	96	24	7	75
						SGA	78	15	25	84

筛查工具	MUST	SGA	RFH-NPT
SGA	5.42（0.29~101.99）
RFH-NPT	8.79（0.67~115.80）	0.03（0~0.55）^a
NRS2002	1.68（0.37~7.69）	1.48（0.36~6.13）	44.33（3.94~498.52）^a

筛查工具	MUST	SGA	RFH-NPT
SGA	1.10（0.04~29.54）
RFH-NPT	1.05（0.09~12.09）	1.77（0.06~50.79）
NRS2002	4.73（0.46~48.61）	0.73（0.05~9.60）	0.41（0.05~3.48）

筛查工具	MUST	SGA	RFH-NPT
SGA	1.75（0.16~18.86）
RFH-NPT	1.57（0.29~8.56）	0.81（0.07~9.52）
NRS2002	5.43（0.94~31.46）	0.83（0.12~5.98）	1.03（0.24~4.47）

筛查工具	MUST	SGA	RFH-NPT
SGA	3.38（0.28~41.32）
RFH-NPT	6.17（0.67~57.25）	0.08（0.01~0.81）^a
NRS2002	1.46（0.57~3.73）	1.37（0.50~3.76）	17.68（2.13~147.05）^a

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