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Nutrición Hospitalaria

versión impresa ISSN 0212-1611

Nutr. Hosp. v.21 n.4 Madrid jul.-ago. 2006

 

ORIGINAL

 

Proceso INFORNUT®: validación de la fase de filtro -FILNUT- y comparación con otros métodos de detección precoz de desnutrición hospitalaria

INFORNUT process: validation of the filter phase -FILNUT- and comparison with other methods for the detection of early hospital hyponutrition.

 

 

J. L. Villalobos Gámez*, J. M. García-Almeida*, J. M. Guzmán de Damas**, R. Rioja Vázquez*, D. Osorio Fernández*,
L. M. Rodríguez-García***, J. del Río Mata****, C. Ortiz García***** y M. Gutiérrez-Bedmar******

*Equipo de Soporte Nutricional.
**Servicio de Farmacia.
***Servicio de Medicina Interna.
****Servicio de Documentación Clínica.
*****Servicio de Análisis Clínicos. Hospital Virgen de la Victoria. Málaga.
******Cátedra de Medicina Preventiva. Universidad de Málaga. España.

Dirección para correspondencia

 

 


RESUMEN

Introducción: El problema de la desnutrición hospitalaria afecta según las series entre un 30-50% de los pacientes ingresados. Esta alta prevalencia justifica la necesidad de su detección precoz al ingreso. Existen múltiples herramientas clásicas de cribaje que muestran limitaciones importantes en su aplicación sistemática en la práctica clínica habitual.
Objetivos: Ver la relación entre desnutrición, detectada por nuestro método de cribaje, y mortalidad, estancia o reingresos. Asimismo analizar la relación entre desnutrición y prescripción de soporte nutricional.
Comparar distintos métodos de cribaje nutricional al ingreso sobre una muestra aleatoria de pacientes hospitalizados. Validación del método INFORNUT para cribaje nutricional.
Material y Métodos: En una fase previa al diseño del estudio se realizo un análisis retrospectivo con datos del año 2003 con el fin de conocer la situación de la desnutrición en el Hospital Virgen de la Victoria de Málaga, recogiendo datos del CMBD (Conjunto Mínimo Básico de Datos), analíticas de riesgo nutricional (filtro FILNUT) y prescripción de soporte nutricional.
En la fase experimental se realizo un estudio de cohorte transversal con una muestra aleatoria de 255 pacientes en Mayo del 2004. Se realiza estudio antropométrico, Valoración Subjetiva Global (VSG), Mini-Nutritional Assessment (MNA) y Nutrtional Risk Screening (NRS), método de Gassull, CONUT® e INFORNUT.
Las condiciones de filtro aplicadas por INFORNUT son: albúmina < 3.5 g/dL y/o proteinas totales < 5 g/dL y/o prealbúmina< 18 mg/dL con o sin linfocitos totales < 1.600 cel/ml y/o colesterol total <180 mg/dL. Para la comparación entre métodos se construye un Gold Standard basado en las recomendaciones de SENPE sobre datos antropométricos y analíticos. El análisis estadístico de asociación se realizó mediante Test Chi-cuadrado (α:0.05) y concordancia a través del índice κ.
Resultados: En el estudio realizado en la fase previa se observa que la prevalencia de desnutrición hospitalaria es del 53,9%. Recibieron soporte nutricional especializado 1.644 pacientes; de ellos el 66,9% padecían desnutrición.
También se observa que la desnutrición es uno de los factores que favorecen el incremento de la mortalidad (desnutridos: 15,19% vs no desnutridos: 2,58), la estancia (desnutridos: 20,95 días vs. no desnutridos: 8,75 días), e reingresos (desnutridos: 14,30% vs. no desnutridos: 6%).
Los resultados del estudio experimental son los siguientes: La prevalencia de desnutrición obtenida por Gold Standard (61%), INFORNUT (60%). Los grados de concordancia entre los métodos INFORNUT, CONUT y GASSULL son buenos o excelentes comparados entre sí (k : 0,67 INFORNUT con CONUT y k : 0,94 INFORNUT con GASSULL) y con Gold Standard (k : 0,83 INFORNUT; k : 0,64 CONUT; k :0,89 GASSULL). Sin embargo los test estructurados (VSG, MNA, NRS), presentan bajos índices de concordancia con el Gold Standard y los test analíticos o mixtos (Gassull); aunque si muestran un grado de concordancia ligero a moderado cuando se comparan entre si (k : 0.489 NRS con VSG). INFORNUT presenta una sensibilidad del 92,3%, un valor predictivo positivo del 94,1% y una especificidad del 91,2%. Tras la fase filtro se envía un informe preliminar, sobre el que cumplimentados datos antropométricos y de ingesta, se elabora un Informe de Riesgo Nutricional.
Conclusiones: La prevalencia de desnutrición en nuestro estudio (60%) es similar a la hallada por otros autores. La desnutrición lleva consigo un aumento de mortalidad, estancia y reingreso. No existen herramientas que se hayan demostrado capaces detectar desnutrición precoz el medio hospitalario que no tengan grandes limitaciones de aplicabilidad. FILNUT como 1ª fase de filtro del proceso INFORNUT constituye una herramienta valida: sensible y específica para el cribado nutricional al ingreso. Las ventajas principales del proceso serían la capacidad de identificar precozmente pacientes con riesgo de desnutrición, ejercer una función docente y sensibilizadora en facultativos y personal de enfermería implicándolos en la valoración nutricional de sus pacientes y elaborar un informe del diagnóstico al alta de desnutrición y soporte nutricional para el Servicio de Documentación Clínica.
Por tanto INFORNUT constituiría un método de cribado universal con una buena relación coste-efectividad.

Palabras clave: Desnutrición. Malnutrición. Cribado nutricional. Valoración nutricional. Albúmina. Colesterol total. Recuento linfocitos total. Nutrición clínica. Soporte nutricional. Informe de riesgo nutricional.


ABSTRACT

Introduction: According to several series, hospital hyponutrition involves 30-50% of hospitalized patients.The high prevalence justifies the need for early detection from admission. There several classical screening tools that show important limitations in their systematic application in daily clinical practice.
Objectives: To analyze the relationship between hyponutrition, detected by our screening method, and mortality, hospital stay, or re-admissions. To analyze, as well, the relationship between hyponutrition and prescription of nutritional support.
To compare different nutritional screening methods at admission on a random sample of hospitalized patients.Validation of the INFORNUT method for nutritional screening.
Material and methods: In a previous phase from the study design, a retrospective analysis with data from the year 2003 was carried out in order to know the situation of hyponutrition in Virgen de la Victoria Hospital, at Malaga, gathering data from the MBDS (Minimal Basic Data Set), laboratory analysis of nutritional risk (FILNUT filter), and prescription of nutritional support. In the experimental phase, a cross-sectional cohort study was done with a random sample of 255 patients, on May of 2004. Anthropometrical study, Subjective Global Assessment (SGA), Mini-Nutritional Assessment (MNA), Nutritional Risk Screening (NRS), Gassull"s method,CONUT® and INFORNUT® were done.
The settings of the INFORNUT filter were: albumin< 3.5 g/dL, and/or total proteins < 5 g/dL, and/or prealbumin < 18 mg/dL, with or without total lymphocyte count < 1.600 cells/mm3 and/or total cholesterol < 180 mg/dL. In order to compare the different methods, a gold standard is created based on the recommendations of the SENPE on anthropometrical and laboratory data. The statistical association analysis was done by the chi-squared test (a: 0.05) and agreement by the k index.
Results
: In the study performed in the previous phase, it is observed that the prevalence of hospital hyponutrition is 53.9%. One thousand six hundred and forty four patients received nutritional support, of which 66,9% suffered from hyponutrition.
We also observed that hyponutrition is one of the factors favoring the increase in mortality (hyponourished patients 15.19% vs. non-hyponourished 2.58%), hospital stay (hyponourished patients 20.95 days vs. non-hyponourished 8.75 days), and re-admissions (hyponourished patients 14.30% vs. non-hyponourished 6%).
The results from the experimental study are as follows: the prevalence of hyponutrition obtained by the gold standard was 61%, INFORNUT 60%. Agreement levels between INFORNUT, CONUT, and GASSULL are good or very good between them (k: 0.67 INFORNUT with CONUT, and k: 0.94 INFORNUT and GASSULL) and wit the gold standard (k: 0.83; k: 0.64 CONUT; k: 0.89 GASSULL). However, structured tests (SGA, MNA, NRS) show low agreement indexes with the gold standard and laboratory or mixed tests (Gassull), although they show a low to intermediate level of agreement when compared one to each other (k: 0.489 NRS with SGA). INFORNUT shows sensitivity of 92.3%, a positive predictive value of 94.1%, and specificity of 91.2%. After the filer phase, a preliminary report is sent, on which anthropometrical and intake data are added and a Nutritional Risk Report is done.
Conclusions: Hyponutrition prevalence in our study (60%) is similar to that found by other authors. Hyponutrition is associated to increased mortality, hospital stay, and re-admission rate. There are no tools that have proven to be effective to show early hyponutrition at the hospital setting without important applicability limitations. FILNUT, as the first phase of the filter process of INFORNUT represents a valid tool: it has sensitivity and specificity for nutritional screening at admission. The main advantages of the process would be early detection of patients with risk for hyponutrition, having a teaching and sensitization function to health care staff implicating them in nutritional assessment of their patients, and doing a hyponutrition diagnosis and nutritional support need in the discharge report that would be registered by the Clinical Documentation Department.
Therefore, INFORNUT would be a universal screening method with a good cost-effectiveness ratio.

Key words: Hyponutrition, malnutrition, nutritional screening, nutritional assessment, albumin, total cholesterol, total lymphocyte count, clinical nutrition, nutritional support, nutritional risk report.


 

 

Introducción

El problema de la desnutrición hospitalaria (DH) afecta, según las series estudiadas y marcadores utilizados, al 10-80% de los pacientes al ingreso o durante su estancia1. Como cifras más universalmente aceptadas se da que al menos un 30%-50% de pacientes hospitalizados presentan desnutrición. La gran variabilidad descrita en la bibliografía es motivada por las características del hospital, la población que atiende, la enfermedad el grupo de pacientes estudiados2,3 así como el marcador nutricional utilizado. Otras causas pueden ser la infravaloración del problema, la escasa atención que se presta al estado nutricional en la historia clínica, deficiencias en la detección de necesidades, etc.4-6

Es sabido que ninguno de los parámetros, individualmente considerado, cumple todos los requisitos de un buen marcador. Así cuando un grupo holandés estudia el Indice de Masa Corporal (IMC) como predictor de malnutrición frente a la pérdida de peso >10% en 6 meses, se obtiene que sólo el 21% de los pacientes que tuvieron dicha pérdida presentaban IMC < 18,5 (sensibilidad 0.21)7. En cualquier caso es reconocido que en torno al 33% de los pacientes con verdadera pérdida de peso pasan inadvertidos, mientras que se diagnostican erróneamente como pérdida un 25% de los que tienen peso estable8. En cuanto a la circunferencia muscular del brazo, como marcador nutricional aislado, encontramos que pueden considerarse desnutridos entre el 20 y 30% de individuos sanos. Ello es debido a los coeficientes de variación interobservador del 4.7% para el perímetro braquial y del 22% para el pliegue cutáneo del triceps (PCT)9. En cualquier caso hay que considerar que una mayoría de autores entiende que se presenta desnutrición cuando los pliegues están por debajo del percentil 10 para su grupo de edad y sexo según las tablas de Alastrúe10. Las concentraciones de proteínas plasmáticas reflejan el estado de las reservas proteicas viscerales. La albúmina es un buén marcador predictivo positivo de complicaciones por desnutrición, estancia prolongada y mortalidad a medio y largo plazo 11,12. Albúmina, prealbúmina y transferrina no dependen solo de una nutrición adecuada, sino también de la síntesis hepática, estado de hidratación, e índice de aprovechamiento metabólico13,14.

Así pués había que recurrir a la combinación de marcadores para obtener resultados más homogéneos y fiables. Elmore desarrolla en 1994 una fórmula basada en albúmina, linfocitos y porcentaje de pérdida de peso como cribado de desnutrición; se le calcula una sensibilidad de 0.92, especificidad de 0.85, valor predictivo positivo (VPP) de 0.66 y negativo de 0.9715. Farré y cols llegaron a la conclusión de que los pacientes que al ingreso presentaron una albúmina < 3.5 g/dl junto a unos linfocitos < 1.500 cel/mm3 tenían una probabilidad de complicación postquirúrgica del 90.2% (neumonía del 75%). Por el contrario si los valores eran normales, en el 99% de los casos no padecerían los eventos anteriores16.

Desde los primeros estudio de Bistrian y cols17,18, que situaban la DH en el 54% de los pacientes quirúrgicos y 45% si consideramos tanto quirúrgicos como médicos, hasta hoy se han realizado numerosos estudios, en España varios de ellos; de Ulíbarri y cols hacen una revisión de los mismos19.

Mas recientemente se han publicado nuevos trabajos sobre desnutrición hospitalaria. Así Perman y cols.20 en un estudio realizado sobre 1.000 pacientes de 38 hospitales de Argentina con patologías médicas y quirúrgicas, en los que se utilizó el método de Valoración Subjetiva Global (VSG) de Detsky21,22 encontró malnutrición en el 47,3% de los casos ( moderada 36,1% y grave 11,2%). A nivel nacional, Pérez de la Cruz y cols.23, sobre una muestra aleatoria de 650 pacientes ingresados, obtuvieron una prevalencia de desnutrición de solo el 0,3% de los casos atendiendo a la antropometría, y del 13,4% si nos basamos en el IMC; pero analizando los marcadores bioquímicos se elevó al 65,7%. Estos mismos autores, en un estudio realizado sobre 250 pacientes de un Hospital de Traumatología, determinaron que la prevalencia de desnutrición según antropometría fue 2,8%, del 8% basándose en el IMC y 54,8% con marcadores bioquímicos24.

De Ulíbarri y cols.25 hacen un estudio de validación de su método CONUT frente a una "evaluación de valoración nutricional completa" sobre 53 pacientes obteniendo una sensibilidad de 0,92 y especificidad de 0,85. Aplicada su herramienta filtro a un total de 6.242 pacientes ingresados en 2001 se detectó que el 78% presentaban algún grado de desnutrición que se desglosaban en 36% leve, 31% moderada y 11% grave; esto fue objeto de comunicación al Congreso ESPEN de 2003.

Otro método que combina determinaciones analíticas y antropométricas, método de Gassull26, un estudio realizado sobre una población de 60 pacientes ingresados,Rocandio y cols.27 reportaron datos de prevalencia de desnutrición del 83,4%.

Otros métodos de cribado nutricional, dentro de los llamados "Test Estructurados", son el Mini Nutritional Assesment (MNA) de Vellas y cols.28, y los más recientes Nutritional Risk Screening (NRS-2002) de Kondrup y cols29 y Malnutrition Universal Screning Tool (MUST)30 , miden riesgo de presentar malnutrición. Stratton et cols.31 realizaron un estudio sobre 313 pacientes ingresados y ambulatorios, se obtuvo una prevalencia del 19-60% según grupo de pacientes utilizando el método MUST; un grado de concordancia excelente entre dicho método con NRS y VSG, y bueno con MNA. Muy recientemente Valero y cols32 han publicado un estudio observacional, de tipo transversal, sobre una muestra de 135 pacientes al ingreso, obteniendo prevalencias del 40,7% y 45,1% respectivamente según se utilizara el test VSG o el NRS-2002.

El II Foro de debate SENPE sobre desnutrición hospitalaria pudo concluir que su alta incidencia y prevalencia justifican la necesidad de su detección precoz al ingreso por métodos de cribaje33, ya que esta posibilita la intervención terapéutica adecuada para reducir la morbi-mortalidad asociada a la malnutrición.

Abordamos este trabajo con los siguientes objetivos:

• Ver la relación entre desnutrición, detectada por nuestro método de cribaje, y mortalidad, estancia o reingresos. Asimismo analizar la relación entre desnutrición y prescripción de soporte nutricional.

• Comparar distintos métodos de cribaje nutricional al ingreso sobre una muestra aleatoria de pacientes hospitalizados.

• Validación método de cribaje nutricional FILNUT empleado en la fase de filtro informático del proceso INFORNUT.

 

Material y método

Teniendo en cuenta todos los estudios antes citados, el Equipo de Soporte Nutricional (ESN) del Hospital Virgen de la Victoria ha desarrollado el proceso INFORNUT que culmina con el envío de un Informe de Riesgo Nutricional a planta; con ello se implica al personal sanitario (médicos y enfermeros) en orden a paliar el problema de la desnutrición hospitalaria y sus consecuencias clínicas. Dentro de dicho proceso esta la Fase Filtro, que hasta ahora hemos denominado FILNUT, y que nos proponemos validar en la fase experimental de esta investigación. La figura 1 recoge el esquema del proceso. El Anexo 1 se corresponde con el modelo de Informes de Riesgo Nutricional (IRN) Preliminar, que se envía a la enfermería de planta para completar datos de tipo clínico: antropométricos, incluyendo alternativas previstas en método MUST; así como de ingesta, en la semana previa, estima según cuartiles (NRS 2002) y capacidad actual, etc. Una vez devueltos los utilizará el ESN para elaborar el IRN definitivo-que se muestra en el Anexo 2- para el clínico responsable del paciente y su archivo en la Historia Clínica. El programa informático INFORNUT -que da nombre al proceso- recoge la información de tres tablas en formato EXCEL procedentes de:

- la actuación previa del programa filtro aplicado sobre la base de datos del Laboratorio
- datos procedentes del programa de Admisión del centro.
- datos procedentes de la aplicación informática del servicio de Farmacia.

quedando pendiente la introducción de datos clínicos antes mencionados.

El programa INFORNUT ha sido construido sobre File Maker Pro 8. Además de ofrecer la conjunción de datos citada en la forma que se observa el los anexos, contiene buscadores para todos los parámetros que incluye. Así de la bolsa general de datos se pueden extraer los pacientes de un determinado servicio, desde una fecha de ingreso, con cifras de un parámetro inferiores a una determinada, etc; nos muestra aquellos pacientes con varias analíticas de desnutrición entre las que elegiremos aquella la que se incluirá en el informe preliminar. Una vez recibidos de planta los datos antropométricos y de ingesta se introducen en el cuerpo inferior de la base de datos del programa; éste calculará los parámetros procedentes de cálculo, sobre los cuales se podrán hacer búsquedas parciales. En aquellos pacientes que presentan los parámetros analíticos que requiere CONUT se producirá de forma automática la valoración correspondiente a través del cálculo de puntuación descrito para dicho método25. También se recogen todos aquellos pacientes que cumplen los criterios exigidos-ver mas adelante- para dar positivo a FILNUT, entre los cuales se incluyen los anteriores; el uso de un desplegable nos permitirá seleccionar una valoración previa de leve, moderada o grave basada en analíticas. Esta clasificación, no definitiva, sale en el cuerpo superior del IRN; la clasificación definitiva se hará por un facultativo del ESN una vez analizados los datos clínicos y antropométricos del cuerpo inferior. Esto permite que en el documento, que quedará en la Historia Clínica, conste una clasificación nutricional de acuerdo con los CIE-9 en base a criterios propios o a un posible consenso entre los profesionales al respecto. Por último INFORNUT recoge información del Soporte Nutricional que, en su caso, tuviere pautado el paciente; así como alguna recomendación efectuada por el ESN.

En una fase previa al diseño del estudio se realizo un análisis retrospectivo con datos del año 2003 en el que se relacionan las siguientes variables con el fin de conocer la situación de la desnutrición en el Hospital Virgen de la Victoria de Málaga:

- Número de pacientes ingresados ( base de datos de admisión).
- Perfil Nutricional al ingreso: proteínas totales, albúmina, prealbúmina, linfocitos y colesterol (base de datos del laboratorio). Según las condiciones de filtro aplicadas por INFORNUT.
- Mortalidad, estancia, reingresos ( base de datos del conjunto mínimo de datos "CMBD").
- Soporte de nutrición artificial (base de datos de farmacia).

En la fase experimental, con el objeto de comparar los distintos métodos de cribaje nutricional en proximidad al ingreso (dentro de la 1º semana), se realizo un estudio de cohorte transversal con una muestra aleatoria de pacientes entre el 26 de Abril y el 4 de Junio del 2004 en el Hospital Virgen de la Victoria de Málaga. Fueron seleccionados aleatoriamente 255 pacientes de un total de 2.348 ingresados en ese periodo excluyéndose áreas de críticos, psiquiatría y obstetricia .

Se realiza estudio antropométrico, "Test Estructurados": Subjetiva Global (VSG), Mini-Nutritional Assessment (MNA) y Nutrtional Risk Screening (NRS); así como determinaciones analíticas (Hemograma, albúmina y colesterol) para valoración por método de Gassull, CONUT (uso autorizado por Dr. de Ulíbarri) e INFORNUT.

Las condiciones de filtro aplicadas por INFORNUT son: albúmina < 3.5 g/dL y/o proteinas totales < 5 g/dL y/o prealbúmina < 18 mg/dL con o sin linfocitos totales < 1.600 cel/ml y/o colesterol total <180 mg/dL.

Las determinaciones antropométricas y "Test Estructurados" fueron realizadas por técnicos en dietética (FP II) en practicas en nuestro equipo, con supervisión de los miembros del mismo. El grado de interés de los pacientes fue elevado, desestimándose en torno a un 3-5% de entrevistas no válidas.

Para la comparación entre métodos se construye un "Gold Standard" basado en las recomendaciones de SENPE sobre datos antropométricos y analíticos (tabla I)34.

Los criterios de evaluación del "Gold Standard" se describen en la tabla II.

 

Análisis estadístico

El estudio descriptivo de los datos se ha realizado mostrando las frecuencias relativas de las variables mediante porcentajes y las tablas de contingencia al considerarlas de dos en dos.

La asociación estadística entre los distintos métodos se ha realizado usando el test de la Chi-cuadrado y la concordancia se ha estudiado a través del índice kappa. Para todos los contrastes de hipótesis se ha elegido un nivel de significación a = 0,05.

Tanto el análisis estadístico como la gestión de la base de datos se han realizado usando en paquete estadístico SPSS v. 11.5.

 

Resultados y discusión

Fase previa: estudio retrospectivo

En el estudio retrospectivo realizado en la fase previa se observa que de un total de 19.254 pacientes ingresados en el Hospital Virgen de la Victoria de Málaga en 2003, hay 2.346 (12,2%) que dan positivo al aplicar nuestro filtro de desnutrición. Pero de dichos ingresos a sólo 4.350 pacientes se le practicaron analíticas valorables por el filtro. De los analizados el 53,9% daban desnutrición, lo que coincide con los datos prevalencia de desnutrición hospitalaria de otros estudios 35;36.

De entre los 2.346 pacientes desnutridos al 30,7%, osea a 721, se les prescribió una o más modalidades de soporte nutricional artificial. Se pautaron 2.527 tratamientos de soporte nutricional especializado a 1.644 pacientes; de ellos 1.100 (66,9%) padecían algún grado de desnutrición. 239 pacientes recibieron nutrición parenteral total, 509 periférica hipocalórica y 896 nutrición enteral completa o suplementaria. Estos resultados fueron objeto de exposición en el XX Congreso SENPE37.

Ulíbarri y cols19 en un estudio preliminar al de validación de CONUT, encontraron que sobre un total de 3.645 pacientes analizados por este procedimiento entre septiembre a noviembre de 1999 encontraron que sólo habían sido consultados en un 8,5% de los pacientes con resultados de desnutrición moderado o severo.

La forma más sencilla y práctica de combatir la desnutrición hospitalaria es prevenirla, lo que es posible a través de un programa de evaluación del estado nutricional del paciente al ingreso, para decidir si requiere algún tipo de apoyo nutricional, y de un seguimiento para identificar a los pacientes de riesgo38.

En el estudio de Pérez de la Cruz23 , de los pacientes que ingresaron con algún grado de desnutrición, sólo un 6% tuvo algún tipo de soporte nutricional, y permanecieron hospitalizados 4 días más que aquellos que ingresaron con buen estado nutricional. Estos eran aquellos sobre los que un médico realizaba la interconsulta correspondiente; no se aplicaba protocolo para implementar algún tipo de soporte nutricional al detectar desnutridos en el estudio.

También se observa que la desnutrición es una de los factores que favorecen el incremento de la mortalidad, la estancia e reingresos en los hospitales.

Mientras que la tasa de mortalidad global media en el hospital es del 5,18%, en los pacientes desnutridos según INFORNUT la tasa de mortalidad es del 15,19%.

La estancia media global en el hospital es de 9,3 días, y la estancia de los desnutridos INFORNUT de 20,95 días 37.

La tasa de reingreso media global del hospital es del 11%, sin embargo la de los pacientes desnutridos INFORNUT es del 14,30% (ver tabla III).

La detección de precoz de la desnutrición hospitalaria conseguiría a un mejor pronóstico y por consiguiente mejorar las tasas de mortalidad, estancia y reingresos, a la vez que una disminución de los costes hospitalarios. De ahí la necesidad de utilización de un método de valoración nutricional eficaz y coste-efectivo.

Fase experimental de comparación de distintos métodos de cribaje

Los resultados de la validación de distintos métodos de evaluación nutricional son los siguientes:

En el estudio descriptivo de la muestra, la distribución por sexo es 57% varones y 43% mujeres, con una edad media (59.8 ± 18.8 años ) y con antecedentes de diabetes y HTA en 23 y 33% de los casos respectivamente.

La tabla IV muestra la media (X) y desviación típica (SD) de las medidas antropométricas y parámetros analíticos en la población del estudio, por sexos.

La distribución poblacional del IMC representada en la figura 2 muestra un valor medio 27,3 ± 5,7 para N=236; existiendo un 26,27% de pacientes obesos IMC ≥ 30 y un 5% de pacientes con posible desnutrición IMC < 20. Por tanto el valor diagnostico del IMC<20 de forma aislada no parece adecuado para un cribado de riesgo nutricional ya que es un parámetro poco prevalente dentro de la población hospitalaria probablemente por ser un indicador tardío de desnutrición. En el estudio de Valero y cols 32 se ha obtenido que de los 135 pacientes solo 1 presentaba IMC < 18,5 pese a las altas prevalencias de desnutrición y cifras bajas de albúmina.

En la tabla V encontramos que el 22,5% de los pacientes presentan una pérdida de peso > 10% en 6 meses, así como un 16,6% del pliegue triceps y/o circunferencia brazo < percentil 10. Como referencia podemos decir que en el estudio del Hospital Virgen de las Nieves39, llama la atención que el 10% de los pacientes valorados presentaba peso normal o sobrepeso de grado I , en tanto que el 14,4% de los pacientes sufrió una perdida de peso > 10% en los últimos dos meses23. Estos otros parámetros antropométricos, aunque de gran difusión clínica en las valoraciones nutricionales clásicas, aportan poco al cribaje nutricional al ingreso probablemente porque, como el IMC, son indicativos de desnutrición calórica mas avanzada y por la gran variabilidad intermedidas que presentan aun en manos expertas.

 

El porcentaje de desnutridos hallado por cada método se resume en la tabla VI. La aplicación del Gold Standar sobre 181 pacientes se obtiene 61% de desnutridos, que se aproxima al 57% de prevalencia de malnutrición energético-proteica obtenida por Ramos y cols 40 utilizando un criterio parecido a nuestro Gold Standar.

 

La elección de un patrón contrastado clínicamente de valoración nutricional (Gold Standard) como son las recomendaciones del grupo de trabajo de SENPE sobre Protocolos para la prescripción de nutrición parenteral y enteral.(1998) , es necesaria para poder evaluar las características de los diversos test.

A la hora de evaluar el Gold Stándard hemos tratado de equilibrar el peso de las variables clínicas y analíticas.

De la figura 3 ha de destacar que solo 8 (7,3%) de los 110 pacientes positivos al Gold Standard en desnutrición no presentaban el criterio de Proteínas (criterio B); en el resto lo presentaban acompañado de uno o los dos criterios restantes, lo que coincide con los resultados obtenidos por Pérez de la Cruz23,24. De los 110 pacientes desnutridos, el criterio de Antropometría (criterio A), en alguna de sus posibilidades de cumplimiento, solo estaba presente en 31; y de ellos 23 dieron positivo al filtro de desnutrición: 7 que cumplían criterios A+B y 16 que lo hacían con A+B+C.

En la tabla VII y VIII se muestra que los grados de concordancia entre los métodos CONUT, FILNUT y GASSULL son buenos o excelentes comparados entre sí y con GOLD STANDARD. Sin embargo los resultados son bajos con los test estructurados ( VSG,MNA, NRS), salvo cuando se comparan NRS entre VSG y MNA en que se obtiene una concordancia moderada. No cabe duda de que esto último pueda ser debido a la dificultad de entrenamiento que requieran los test para que no estén sujetos a la variabilidad interobservador, valga el ejemplo del resultado que obtuvieron Gomez Candela y cols.41 al aplicar la Valoración Subjetiva Global generada por el paciente a los pacientes oncológicos (VSG-PG modificado de Ottery,1996) en el que hubo discrepancias del diagnostico final de malnutrición o sospecha de la misma según fuera valorado por oncología (65%) o nutrición clínica (30%). Esto llevó al grupo de trabajo a proponer unos valores críticos para intervención nutricional en el paciente oncológico adulto: perdida de peso > 10% en tres meses o albúmina < 3,0 g/dL, como determinante de la necesidad de soporte nutricional previo al tratamiento antineoplásico; y prealbumina < 15 mg/dL como determinante de instaurar dicho soporte en el transcurso del tratamiento. De hecho, la mayoría de los autores consideran que la pérdida de peso, junto con los niveles de albúmina sérica inferiores a la normalidad, son los factores de mayor riesgo asociados a la malnutrición.

Podemos destacar la excelente concordancia existente entre Gold Standard, INFORNUT y Gassull; así como la buena concordancia con CONUT. Sin embargo solo hay significación y concordancia moderada entre los test estructurados comparados entre sí y ligera entre NRS y Gold Standard.

A la vista de los resultados obtenidos por Valero y cols32 pensamos que -tal vez- hubiéramos obtenido mayor concordancia entre NRS y VSG de haber comparado de entre los valorados por VSG a aquellos de la clase C, en lugar de haberlo hecho con los B+C. En cualquier caso el grupo de Perman obtiene en su estudio una prevalencia del 47,3% considerando B+C y no solo C. Por otra parte, de los valores medios y desviación standard de los parámetros analíticos en relación con la clase C y Score ≥ 3 de NRS hacen dudar del grado de concordancia entre los resultados de los test estructurados y los pacientes con bioquímica de desnutrición. Además estamos de acuerdo con las conclusiones del grupo del Hospital 12 de Octubre en cuanto dicen de VSG que dada la subjetividad del método y la carencia de una conexión directa entre las observaciones y la clasificación de los pacientes, hace que el instrumento sea más complejo de lo deseado para los propósitos de un rápido screening; también en cuanto dicen de NRS-2002 que es más complejo que el anterior y su aplicación conlleva más tiempo. En la práctica asistencial su uso resulta difícil ante la falta de personal, medios y tiempo que requiere su realización. Por otra parte los test estructurados miden más un riesgo de presentar desnutrición que la desnutrición real presente en los pacientes, bien sea medida por el Gold Standar utilizado por nosotros o bien por otra combinación de marcadores que como tal se pueda considerar para una valoración nutricional completa.

INFORNUT presenta en su fase de filtro FILNUT una sensibilidad del 92,3%, un valor predictivo positivo del 94,1% y una especificidad del 91,2%. Dichos resultados nos confirman a INFORNUT un método de cribaje válido para la detección precoz de la desnutrición hospitalaria (tablas VIII y IX).

Por su parte cuando tomamos CONUT en su versión de considerar todos los grados de desnutrición (leves, moderados y graves), aumenta su sensibilidad al 98,9% pero disminuye el VPP al 82,1% (k = 0,648).Creemos que ello puede ser debido a los desnutridos leves con menor puntuación (2-3 ptos) en el score de CONUT que dan negativo al Gold Standard. Tal vez se obtendría el mejor resultado si pasaran a ser considerados como moderados los de puntuación 4.

El concepto del proceso INFORNUT reconcilia los datos analíticos y antropométrico al contener un circuito de retroalimentación de datos que obtiene riesgo nutricional, diagnostico de certeza de desnutrición (orientado a la codificación en registro de documentación clínica) y de la orientación terapéutica nutricional inicialmente asignada.

El tiempo global en la realización de cuestionarios estructurados por cada paciente fue de 43,5+/- 8.5 Minutos (n=255). De una muestra de 255 ingresados analizamos con método INFORNUT a 172 pacientes de los que 102 son desnutridos.

Pero en realidad en el periodo del estudio (26 de abril- 3 de junio) hubo 2.348 Ingresos, a 895 pacientes se les practicaron determinaciones analíticas que permitieron ser analizados por el filtro dando riesgo de desnutrición en 384 casos de los que a 201 (52,3%) se les prescribió alguna modalidad de soporte nutricional.

El tiempo estimado en la realización de los cuestionarios a esta cifra de pacientes hubiera sido de 648 horas, 108 jornadas laborales, sin embargo INFORNUT analizaría a los mismos pacientes en minutos además con una grado de concordancia de k=0,831, una sensibilidad del 92,3% y un valor predictor positivo del 94,1% al validarlo con el Gold Stándar.

 

Conclusiones

No existen herramientas que se hayan demostrado capaces detectar desnutrición precoz el medio hospitalario que no tengan grandes limitaciones de aplicabilidad. Así los test clásicos de cribado nutricional, aunque bien validados, difícilmente son aplicable en la practica clínica diaria de nuestros hospitales, incluso en el seno de equipos de soporte nutricional o unidades de nutrición especializadas. Las limitaciones vienen condicionadas por la falta de recursos de personal y tiempo, así como la dificultad de informatización del proceso.

FILNUT como 1ª fase de filtro del proceso INFORNUT constituye una herramienta valida: sensible y específica para el cribado nutricional al ingreso.

Limitaciones:

- Necesidad de analítica al ingreso. El perfil nutricional que se necesita solo añade al habitual recuento de linfocitos del hemograma, a la albúmina sérica por turbidimetría y colesterol total, esto supone un sobrecosto inferior a 0,60 €. Menor,aunque menos completo, si sólo contamos con proteínas totales.

- Necesidad de sensibilización y colaboración de todos los médicos en el cribado nutricional.

- Imposibilidad iniciar de detección de la desnutrición calórica pura, que en el medio hospitalario es muy poco prevalente ya que normalmente asocian algún grado de desnutrición proteica.

Ventajas:

- Permite la posibilidad de cribado de la globalidad de pacientes hospitalarios.

- Integra datos analíticos con datos antropométricos y de desnutrición calórica en un proceso (INFORNUT) que implica a todos los niveles asistenciales desde su medico y enfermero responsables de planta hasta el equipo de soporte nutricional o unidad de nutrición, documentación clínica, laboratorio, etc...

- Dispone de información actualizada sobre el riesgo nutricional en cualquier momento y el soporte nutricional que recibe el paciente para diseñar diferentes estrategias de intervención nutricional desde dietoterapia, nutrición enteral o parenteral.

Sus escasos requerimientos de factor tiempo y costes directos lo apoyan como una herramienta eficiente para el cribado nutricional al ingreso.

El proceso INFORNUT constituye un sistema fácil y eficiente para:

• Identificar precozmente pacientes probablemente desnutridos.
• Implicar al personal de enfermería para completar valoración.
• Ejercer una función docente y sensibilizadora en facultativos.
• Elaborar informe por paciente para la historia clínica incorporando desnutrición y soporte nutricional especializado.
• Facilitar las necesarias relaciones con el Servicio de Documentación Clínica.

Y todo ello:

• Siendo independiente de la experiencia requerida por los test.
• Permitiendo reorientar el trabajo hacia donde es más necesario.

 

Referencias

1. Stratton R.J., Green C.J., Elia M. Disease-related malnutrition. CAB Internacional; 2003.        [ Links ]

2. Giner M, Laviano A, Meguid MM, Gleasson JR. In 1995 a correlation between malnutrition and poor outcome in critically ill patients still exits. Nutrition 1996;12:23-9.        [ Links ]

3. McClave S, Mitoraj T, Thielmeier K, Greenburg R. Differenteating subtypes (hipoalbuminemic vs. marasmic) of protein caloric malnutrition:incidence and clinical significance in a university hospital setting. JPEN 1992;16:337-42.        [ Links ]

4. Celaya Pérez S, Valero Zanuy M. Tratamiento nutricional en el paciente oncológico. Nutr Hosp 1999;14(Suppl 2):43-52.        [ Links ]

5. Naber T, Schermer T, De Bree A, Nusteling K, Eggink L, Kruimel J, y cols. Prevalence of malnutrition in nonsurgical hospitalized patients and its association with disease complications. Am J Clin Nutr 1997;66:1232-9.        [ Links ]

6. Shullkin D, Kinosian B, Glick H. The economic impact of infections. Arch Surg 1993;128(449):452.        [ Links ]

7. Kruizenga HM, Wierdsma NJ, Van Bokhorst MAE, y cols. Screening of Nutritional status in The Netherlands. Clin Nutr 2003;22(2):147-52.        [ Links ]

8. Nutricion oral y enteral [Programa Formación Multimedia] Novartis Consumer Health S.A.; 2004.        [ Links ]

9. Planas Vilà M, Pérez Portabella C. Malnutrición y valoración el estado nutricional. Nutr Hosp 2000;14(Supl 2):4-13.        [ Links ]

10. Alastrúe Vidal A, Rull Lluch M, Camps Ausas I, Ginesta Nus C, Melus Moreno M, Salva Lacombe J. Nuevas normas y consejos en la valoración de los parámetros antropométricos en nuestra población: índices ponderales y tablas de percentiles de los datos antropométricos útiles en una valorción nutricional.Med Clin 1988;91:223-36.        [ Links ]

11. Esteban Pérez M, Fernández Ballart J, Salas Salvadó J. Estado Nutricional de la población anciana en función del régimen de institucionalización. Nutr Hosp 2000;15(105):113.        [ Links ]

12. Serra J, Salvà A, Hereu A, Tarín G, Lloveras G. Cribado de desnutrición en las personas mayores. Med Clin 2001;116(Supl 1):35-9.        [ Links ]

13. Allinson S, Lobo D, Stanga Z. The treatment of hypoalbuminaemia. Clin Nutr 2000;20(275):279.        [ Links ]

14. Akner G, Cederholm T. Treatment of protein-energy malnutrition in chronic nonmalignant disorders. Am J Clin Nutr 2001;74(6):24.        [ Links ]

15. Elmore M, Wagner D, Knoll D, y cols. Developing an efective adult nutrition screening tool for a community hospital. J Am Diet Assoc 1994;94(10):1113-21.        [ Links ]

16. Farré Rovira R, Frasquet Pons I, Ibor Pica J. Complicaciones postoperatorias en pacientes malnutridos: impacto económico y valor predictico de algunos indicadores nutricionales. Nutr Hosp 1998;13(233):239.        [ Links ]

17. Bistrian B, Blackburn G, Halowell E, y cols. Protein status of general surgical patients. JAMA 1974;230:858-60.        [ Links ]

18. Bistrian B, Blackburn G, Vitale J, y cols. Prevalence of malnutrition in general medical patients. JAMA 1976;235:1567-70.        [ Links ]

19. Ulíbarri Pérez J, Picón César M, García Benavent E, Mancha Álvarez-Estrada A. Detección precoz y control de la desnutrición hospitalaria. Nutr Hosp 2002;17(139):146.        [ Links ]

20. Wyszynski DF, Perman M, Crivelli A. Prevalence of hospital malnutrition in Argentina: Preliminary reults of a populationbased study. Nutrition 2003;19:115-9.        [ Links ]

21. Desky A, McLaughlin J, Baker J, y cols. What is subjective global assessment of nutritional status? JPEN 1987;11:8-13.        [ Links ]

22. Desky A, Smalley P, Chang J. Is this patient malnourished? JAMA 1994;271:54.        [ Links ]

23. Pérez de la Cruz A, Lobo Támer G, Orduña Espinosa R, Mellado Pastor C, Aguayo de Hoyos E, Ruiz López M. Desnutrición en pacientes hospitalizados: prevalencia e impacto económico. Med Clin 2004;123:201-6.        [ Links ]

24. Sanchez AM, Moreno-Torres Herrera R, Pérez de la Cruz A, Orduña Espinosa R, Medina T, López Martínez C. Prevalencia de desnutrición en pacientes en un hospital de rehabilitación y traumatología. Nutr Hosp 2005;20:121-30.        [ Links ]

25. Ulíbarri Pérez J, González-Madroño Giménez A, González Pérez P, y cols. Nuevo procedimiento para la detección precoz y control de la desnutrición hospitalaria. Nutr Hosp 2002;17:179-88.        [ Links ]

26. Gassull M, Cabré E, Vilar L, Alastrué A, Montserrat A. Protein- energy malnutrition: an integral approach and simple new classification. Clin Nutr 1984;38C:419-31.        [ Links ]

27. Pablo A, Izaga MA, Alday LA. Assessment of nutritional status on hospital admission: nutritional scores. Eur J Clin Nutr 2003;57:824-31.        [ Links ]

28. Vellas, Guigoz Y, Garry P, y cols. The mini-nutritional asessment and its use in grading the nutritional state of elderly patients. Nutrition 1999;15:116-22.        [ Links ]

29. Kondrup J, Allinson S, Elia M, Vellas B, Plauth M. ESPEN Guidelines for Nutrition Screening 2002. Clin Nutr 2003;22:415-21.        [ Links ]

30. Stratton R, Longmore D, Elia M. Concurrent validity of a newly developed malnutrition universal screening tool (MUST). Clin Nutr 2003;22(Suppl 1):S34.        [ Links ]

31. Stratton R.J., Hackston A, Longmore D, y cols. Malnutrition in hospital outpatients and inpatients: prevalence, concurrent validity and ease of use of the "malnutrition universal screening tool" (MUST) for adults. Br J Nutr 2004;92:799-808.        [ Links ]

32. Valero Zanuy M, Díez Domingo L, El Kadaoui Calvo N, Jiménez Massa A, Rodríguez Rosas H, León Sanz M. ¿Son las herramientas recomendadas por la ASPEN y la ESPEN equiparables en la valoración del estado nutricional? Nutr Hosp 2005;20:259-67.        [ Links ]

33. García de Lorenzo A, Álvarez J, Calvo M, y cols. Conclusiones del II foro de debate SENPE sobre: Desnutrición Hospitalaria. Nutr Hosp 2005;20:82-7.        [ Links ]

34. Grupo de estandarización y protocolos de Senpe. recomendaciones de SENPE sobre datos antropométricos y analíticos. Sociedad Española de Nutrición Parenteral y Enteral (SENPE) 2005 JuneAvailable from: URL: http://www.senpe.com/docs/docs_grt/GR_EP_prescripcion_1.pdf        [ Links ]

35. Adrio G, Martinez J, Miguel E. Incidencia de malnutrición en la población quirurgica hospitalaria. Rev SENPE 1983;2:39-44.        [ Links ]

36. Larrea J, Torrent J, Pérez E, Santana JR, Hernandez J, Nuñez V. Valoración nutricional preoperatoria: expriencia de un año. Nutr Hosp 1991;6:172-7.        [ Links ]

37. Villalobos Gámez J. Control de la desnutrición y utilización de nutrición artificial por un equipo interdisciplinar de soporte nutricional. XX Congreso SENPE 2004.        [ Links ]

38. Klein S, Kinney J, Jeejeebhoy K, y cols. Nutrition support in clinical practice: review of published data and recommendations for future research directions. Am J Clin Nutr 1997;66:683-706.        [ Links ]

39. Martinez J. Desnutrición en pacientes hospitalizados. Med Clin 2004;123:220-1.        [ Links ]

40. Ramos Martinez A, Asensio Vegas A, Nuñez Palomo S, Millán Santos I. Prevalencia y factores asociados a malnutrición en ancianos hospitalizados. An Med Interna 2004;21:263-8.        [ Links ]

41. Gómez-Candela C, Luengo L, Cos A, y cols. Valoración global subjetiva en el paciente neoplásico. Nutr Hosp 2003;18:353-7.        [ Links ]

 

 

Dirección para correspondencia:
Dr. Juan Luis Villalobos Gámez.
Equipo de Soporte Nutricional.
Hospital Virgen de la Victoria.
Campus Universitario Teatinos.
Apartado 3091.
29010 Málaga.
E-mail: juanl.villalobos.sspa@juntadeandalucia.es

Recibido: 21-IX-2005.
Aceptado: 10-X-2005.

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