杨玉霞 顾莺

（复旦大学附属儿科医院心血管中心，上海201102）

儿童营养不良是目前临床常见问题，可影响儿童体格和智力发育，降低机体机能，尤其是住院患儿，营养不良患病率及营养风险发生率更高，可影响疾病预后、住院日数、住院费用及护理难度［1］。国内外研究显示，住院患儿营养不良的患病率高达15%～30%［2-5］。2002年欧洲的一份调查报告指出，住院患者营养不良发生率居高不下与缺乏有效的营养风险筛查、临床营养管理不到位密切相关［6］。近十年来，国内外学者陆续提出数种儿科营养风险筛查工具，其中，STRONGkids因其不仅能判断住院患儿的营养风险，而且能预测与营养相关的临床结局和营养支持效果，且临床操作简便、实用性强等特点，而被广泛应用。但不同研究报道的该筛检工具的敏感度和特异度存在较大差异。笔者采用循证医学系统评价方法，对STRONGkids筛检效果进行评价，以期为儿科临床营养风险筛检提供可靠的循证依据。

1 资料与方法

1.1 检索策略 以（child＄／pedia tric＊／pediatric＊／kid＊）and（nutrition＄／malnutrition＄／undernutrition／“nutrition risk”）and（“assessment tool”／“screening tool”）and［STRONGkid＊／STRONG（kid＊）］为英文检索词，检索Cochrane图书馆、ELSEVIER、OVID、PubMed数据库1990年1月-2015年3月相关英文文献；以“儿童、儿科、患儿／营养不良、营养风险／筛查工具、评估工具”为中文关键词，检索中国期刊全文网、万方数据库和中国生物医学文献数据库同期中文文献。同时追索纳入研究的参考文献，检索过程中无语种限制。

1.2 纳入与排除标准

1.2.1 文献纳入标准（1）研究目的为评价或探讨儿童营养风险及发育不良筛查工具STRONGkids的筛查效果。（2）研究设计包括横断面研究、队列研究、随机对照研究。（3）研究对象为1个月～18周岁住院患儿。（4）筛检工具以人体测量学指标（Z值法）作为住院患儿营养状况金标准。（5）原始数据能够直接或间接获得诊断试验的真阳性数（true positive，TP）、假阳性数（false positive，FP）、真阴性数（t rue negative，TN）及假阴性数（false negative，FN），数据不重复发表。

1.2.2 文献排除标准（1）筛检工具以人体测量学指标（Z值）以外的其他指标作为住院患儿营养状况诊断的金标准。（2）筛查工具是STRONGkids以外的其他筛查工具。（3）数据不全。

1.3 文献筛选及质量评价 采用Penny［7］教授等提出的筛检实验研究质量评价量表“诊断准确性研究质量评价工具（QUADAS tool）”对入选文献进行质量评价。该量表包括14个条目，内容包括研究设计是否科学合理；样本含量及代表性；选择试验对象标准是否明确，分组是否随机化；筛检实验是否独立于诊断“金标准”；实验的可重复性；实验结果解释是否独立于诊断“金标准”的结果；是否说明试验对象退出情况；统计分析方法是否正确等。每一条目以“足”、“否”、“不清楚”评价。满足此条标准为“是”，不满足或未提及此条标准为“否”，部分满足或从文献无法得到有关信息记为“不清楚”。完全符合上述标准，文献质量高，为A级；部分符合上述标准，文献质量中等，为B级；完全不符合上述标准，文献质量低，为C级。由两位作者对每篇文献进行独立评价，意见不一致处，由两人讨论达成共识或请第三方仲裁后决定是否纳入。

1.4 文献资料提取 阅读全文后进行资料提取，内容包括：（1）研究背景和设计信息的提取：研究作者、发表时间、研究对象年龄、样本量。（2）诊断参数信息的提取：TP、FP、TN、FN、敏感度、特异度、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）。

1.5 资料分析

1.5.1 异质性检验 采用Meta-DiSc（1.4.0.0）统计软件进行分析。采用森林图对各项纳入研究结果间的异质性进行检验，若P＞0.1、I2＜50%，认为研究结果间无异质性，采用固定效应模型；若P＜0.1、I2≥50%，认为研究结果间有异质性，采用随机效应模型进行Meta分析。

1.5.2 Meta分析 采用 Meta-DiSc（1.4.0.0）软件进行Meta分析。按照相应的效应模型，合并敏感度和特异度，建立汇总受试者诊断特征（SPOC）曲线，并计算Q＊指数和曲线下面积（AUC），Q＊指数为SROC曲线与直线（敏感度＝特异度）相交处的敏感度，Q＊指数越大，表示诊断试验的准确性越大，AUC越大、越接近100%，表示诊断试验的准确性越高［8］。

2 结果

2.1 文献检索结果 最终纳入3篇文献，其中英文文献2篇，中文文献1篇。文献检索及筛选流程，见图1。

图1 文献检索及筛选流程

2.2 纳入文献的一般情况 见表1。

表1 文献的一般情况

2.3 纳入研究的方法学质量评价 根据“诊断准确性研究质量评价工具（QUADAS tool）”对纳入文献进行质量评价及分级。其中，2项研究方法学质量等级较高为A级，1项质量等级中等为B级，见表2。

表2 纳入研究的方法学质量评价

2.4 数据处理

2.4.1 异质性检验 对纳入的文献进行异质性分析，P＞0.1、I2＜50%，认为研究间具有同质性，采用固定效应模型进行Meta分析。异质性检验结果，见图2。

图2 异质性检验结果

2.4.2 Meta分析 森林图合并STRONGkids敏感度、特异度分别为80%（95%CI：0.74～0.85）、49%（95%CI：0.45～0.52）、合并受试者诊断特征曲线下面积均数为0.5732，Q＊指数为0.555，因此综合评价认为STRONGkids对住院患儿营养状况具有一定的筛检效果，能够识别出大部分营养不良的患儿，但其对非营养不良的患儿识别效果较差。见图3～5。

图3 Meta分析结果-合并敏感度

图4 Meta分析结果-合并特异度

图5 Meta分析结果-合并受试者诊断特征曲线

3 讨论

3.1 纳入研究的方法学质量 本次纳入的3篇文献中，均描述了待评价试验及金标准结果判读的方法，2篇文献描述了待评价试验及金标准试验结果判读的时机，3篇文献均描述了研究对象的纳入标准、排除标准及研究对象的来源、年龄、性别、疾病等基线资料。

3.2 STRONGkids对住院儿童营养风险筛查的效果 一种好的筛检工具应具有较高的敏感性，以便能够尽可能多的检测出人群中真正患病者，同时也应有较高的特异性，即识别非患者的能力强，以减少假阳性［12］。Meta分析表明，STRONGkids工具有较高的敏感性（80%），能够识别住院患儿中大部分营养不良的患者，但其特异性（49%）尚不高。这意味着筛检结果将有相当比例的假阳性，一半的正常儿童（51%）将被误认为营养不良。本Meta分析得出的综合受试者诊断特征曲线下面积AUC（0.5732）及 Q＊指数（0.555），说明 STRONGkids工具筛检住院患儿营养不良准确性较低。从量表所包含的条目分析，“高风险疾病”一项包含23种疾病，本Meta分析纳入的研究中属于高风险疾病的患儿大部分根据人体测量学指标（Z值）不存在营养不良，降低了量表的特异度；条目“主观临床评价”需要有经验的医护人员进行评价，不同评价者评价的结果存在差异；条目“体重丢失或体重增长不良”需要动态监测，并借助患儿照顾者的回忆，可能导致评价结果不够准确，从而降低了量表的特异度。因此，是否可以将STRONGkids工具作为住院患儿营养不良的常规筛检手段，仍需进一步前瞻性、多中心的研究，并需要与其他筛检工具进行比较研究。

STRONGkids敏感度较高，适用于住院患儿营养不良风险筛查，但其特异度不高，仍需进行大样本筛检试验，以进一步评价其特异度。本Meta分析纳入的研究较少，未能获取未发表的文献，因而不能排除潜在的发表偏倚，未进行发表偏倚分析。今后随着相关研究的增多，期望通过增加纳入研究的数量进一步做Meta分析。从循证医学角度提出更有力的证据说明STRONGkids筛检效果，为住院患儿营养风险筛查工具的研究提供参考依据。

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