Guideline Development Tool

Autor(id): Grete Kurik

Küsimus: Täiskasvanutel diagnostilise instrumendina SGA või võrreldes GLIM kriteeriume või menüü analüüsi või kõiki nimetatuid haiguspuhuse valgulis-energeetilise alatoitumuse diagnoosimiseks?

Kontekst:

Bibliograafia:

Tõendatuse astme hinnang	Uuritavate arv	Mõju	Tõendatuse aste	Olulisus
Suremus SGA vs GLIM (follow-up: mediaan 63.2 kuud)
1¹	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	SGA vs GLIM. 231 ägeda haigusega statsionaarset patsienti (n=231). 56,7% naised. Keskmine vanus 62,2. 5-aasta suremus. SGA tundlikkus 58.23% (95% CI 46,59-69,23) , spetsiifilisus 73,68% (95% CI 65,93-80,49). GLIM tundlikkus 59,49% (95% CI 47,85-70,40), spetsiifilisus 76,32% (95% CI 68,93-82,83). SGA HR:2.74 (1.72–4.38), p<0.001; GLIM HR:3.09(1.96–4.86), p<0.001. SGA AUC 0,660 (95% CI 0,584-0,735); GLIM AUC 0,679 (95% CI 0,604-0,754). Järeldus: GLIM ennustab suremust veidi, kuid mitte märkimisväärselt paremini kui SGA. Balci, 2020. ^a	⨁⨁◯◯ Madal
Suremus, SGA vs GLIM
5²	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	5 uuringu kvalitatiivne süntees intensiivravi osakonna patsientidest, mis uurisid: 5 GLIM, 3 SGA; 3 GLIM&SGA. Uuriti: IRO suremus; Haiglaravi kestus; SGAd kasutati GLIMi alatoitumuse tundlikkuse ja spetsiifilisuse hindamiseks (meta-analüüs). SGA tulemused: Suremus: OR: 6, 95% CI: 1.9-19.4 (1 uuring). GLIM tulemused: Suremus: OR: 4, 95% CI: 1.4-11.1 (1 uuring). 3 uuringu kvaliteeti hinnati "heaks", kuid ülejäänud 2 uuringu kvaliteeti mitte. Diaz, 2023.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Haiglaravi kestus SGA vs PG-SGA vs GLIM
1³	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	SGA vs PG-SGA vs GLIM. 183 statsionaarset vähipatsienti. Keskmine vanus 61.3, 54% mehed. SGA: 2.13 päeva (0.31–3.94), p=0.022; PG-SGA: 4.56 päeva (2.82–6.30), p=<0.001; GLIM: 3.19 päeva (1.37–5.00), p=0.001 pikem haiglaravi. Rohkem kui 6-päevast haiglaravi kestuse ette ennustamise odds ratio on nendel meetoditel vastavalt 2.63 (1.39–4.94), p=0.003 (SGA); 5.21 (1.67–16.19), p=0.004 (PG-SGA); 1.49 (0.73–3.04), p=0.266 (GLIM). Järeldus: kõik meetodid on seotud pikema haiglaravi kestusega, kuid GLIM ei ennusta oluliselt ette rohkem kui 6-päevast haiglaravi. PG-SGA on seotud pikema haiglaravi kestusega kui teised meetodid. Crestani, 2023.	⨁⨁◯◯ Madal
Haiglaravi kestus SGA vs PG-SGA vs GLIM
1⁴	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	SGA vs PG-SGA vs GLIM. 506 patsieti, haiglasse võetud hepatobiliaarse süsteemi (maks, sapipõis, sapijuhad) või pankrease operatsiooni tõttu. 332 patsiendi olid tuumoriga. SGA-positiivsetel 3.23 päeva pikem haiglas viibimine kui SGA-negatiivsetel (p=0.000); PG-SGA-positiivsetel 1.46 päeva pikem haiglas viibimine kui PG-SGA-negatiivsetel (p=0.145); GLIM-positiivsetel 2.89 päeva pikem haiglas viibimine kui GLIM-negatiivsetel (p=0.004). Järeldus: SGA või GLIM ennustavad hepatobiliaarse süsteemi või pankrease operatsiooni tõttu haiglasse võetud patsientidel haiglaravi kestust paremini kui PG-SGA. SGA teeb seda veidi paremini kui GLIM. Zhou, 2023.	⨁⨁◯◯ Madal
1-, 3-, ja 5-aasta suremus sPG-SGA vs GLIM
1⁵	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	sPG-SGA vs GLIM. 963 Mitte-Hodgkini lümfoomi patienti. 60.1% mehed. 1-aasta suremus. sPG-SGA HR:2.170 (1.289-3.654), p=0.004; GLIM (NRS-2002ga) HR:2.300 (1.408-3.757), p=0.001; GLIM (NRS-2002ta) HR:1.879 (1.050-3.362), p=0.034. 3-aasta suremus. sPG-SGA HR:1.265 (0.890-1.798), p=0.190; GLIM (NRS-2002ga) HR:1.816 (1.274-2.589), p=0.001; GLIM (NRS-2002ta) HR:1.835 (1.228-2.742), p=0.003. 5-aasta suremus. sPG-SGA HR: 1.087 (0.783-1.507), p=0.618; GLIM (NRS-2002ga) HR:1.707 (1.223-2.382), p=0.002; GLIM (NRS-2002ta) HR:1.689 (1.167-2.445), p=0.005. Järeldus: sPG-SGA ja GLIM on mõlemad oluliselt seotud 1-aasta suremusega, kuid GLIM (ja mitte sPG-SGA) on oluliselt seotud ka 3- ja 5-aasta suremusega. Zou, 2022.	⨁⨁◯◯ Madal
Suremus PG-SGA vs GLIM (follow-up: mediaan 4.5 aastat)
1⁶	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	PG-SGA vs GLIM. 6697 statsionaarset kopsuvähi patsienti. Keskmine vanus 60 ning kaasatud patsientidest 66,5% olid mehed. 4.5 aasta suremus: PG-SGA HR:1.701 (1.379–2.097), p<0.001; GLIM HR:1.657 (1.347–2.038), p<0.001. Järeldus: PG-SGA ja GLIM ennustavad statsionaarsetel kopsuvähi patsientidel suremust ette sarnaselt. Huo, 2023.	⨁⨁◯◯ Madal
1-aasta suremus PG-SGA vs GLIM
1⁷	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	PG-SGA vs GLIM. 574 statsionaarset patsienti (gastroenteroloogia, günekoloogia, uroloogia, ortopeedia). 51,6% mehed. 59,6 keskmine vanus. PG-SGA ja GLIM tulemused ei kattu (k = 0.22, madal kattuvus). 1-aasta suremus: PG-SGA HR:1.36 (0.65-2.83); GLIM HR:2.68 (1.33-5.41). Järeldus: GLIM ennustab 1-aasta suremust paremini kui PG-SGA. IJmker-Hemink, 2021.	⨁⨁◯◯ Madal
1-aasta suremus PG-SGA vs GLIM
1⁸	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	PG-SGA vs GLIM. 246 ambulatoorset onkoloogilist patsienti. Keskmine vanus 61.9, 74% naised. 1-aasta suremus. PG-SGA HR:10.373 (3.752-28.681), p<0.001; GLIM HR:2.238 (1.004-4.991), p=0.049. Järeldus: Nii PG-SGA kui GLIM on seotud 1-aasta suremusega, kuigi PG-SGA on seda ambulatoorsetel onkoloogilistel patsientidel rohkem ja kindlamalt. De Groot, 2020.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Suremus PG-SGA vs GLIM
1⁹	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	PG-SGA vs GLIM. 1358 täiskasvanud jämesoolevähi patienti. Keskmine vanus 60. Kõik mõõdikud ennustavad suremust. PG-SGA HR:1,42 (1.14-1.77), p=0.002; GLIM HR:1.49 (1.20-1.86), p=<0.001. Järeldus: Nii PG-SGA kui GLIM ennustavad edukalt ette jämesoole vähiga patsientide suremust. Ruan, 2022.	⨁⨁◯◯ Madal
Operatsiooni järgsed komplikatsioonid PG-SGA vs GLIM
1¹⁰	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	PG-SGA vs GLIM. 182 söögitoru lamerakulise kartsinoomiga patsienti, kellel tehti radikaalne söögitoru eemaldamise operatsioon. 79,7% mehed. Komplikatsioonide osas PG-SGA tundlikkus 81.6%, spetsiifilisus 50.4%; GLIM tundlikkus 79.6%, spetsiifilisus 63.2%. ROC kurvi alune pindala: PG-SGA 0.660; GLIM 0.714. Järeldus: söögitoru lamerakulise kartsinoomiga patsiendi patsientidel ennustavad PG-SGA ja GLIM komplikatsioone sarnaselt (GLIM veidi paremini, arvestades AUC). Liu, 2023.	⨁⨁◯◯ Madal
Alatoitumus PG-SGA vs GLIM
1¹¹	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	PG-SGA vs GLIM. 1384 statsionaarset kopsuvähi patsienti. Keskmine vanus 62. PG-SGA tundlikkus 96%, spetsiifilisus 89%; GLIM tundlikkus 85%, spetsiifilisus 88%. Järeldus: PG-SGA ennustab alatoitumust täpsemini kui GLIM. GLIM on ka sobilik, sest nii tundlikkus kui spetsiifilisus olid üle 80%. Nakyeyune, 2022. ^b	⨁⨁◯◯ Madal
Suremus, PG-SGA
19¹²	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	19 onkoloogiliste patsientide uuringut (20 artiklit) kaasatud. Suremus kokku: HR 1·98; (95 % CI 1·77, 2·21); Suremus mõõdukas alatoitumus: HR 1·55 (95 % CI 1·17, 2·06); Suremus raske alatoitumus: HR 2·65 (95 % CI 1·90, 3·70). Kahe uuringu kvaliteeti hinnati keskmiseks ning ülejäänud uuringute kvaliteeti heaks. Zhang, 2024.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Suremus, GLIM
15¹³	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	Publikatsioonid täiskasvanud onkiloogiliste patsientide suremuse ja komplikatsioonide kohta. 15 uuringut kaasatud. Suremus: HR 1.85, 95% CI 1.50–2.29; Suremus, mõõdukas alatoitumus: HR 1.40, 95% CI 1.17–1.66; Suremus, raske alatoitumus: HR 1.73, 95% CI 1.37–2.19. Nihe: Leitud avaldamise nihe (publication bias), kuid autorid on antud nihke tuvastamise järgselt vastavalt tegutsenud ning sellega nihke mõju tulemustele vähendanud. Kõigi uuringute kvaliteeti hinnati "heaks". Peng, 2022.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Suremus, GLIM
9¹⁴	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	Publikatsioonid täiskasvanud onkoloogiliste patisnetide suremuse kohta. 9 uuringut kaasatud. Suremus: HR=1.75; 95% CI, 1.43–2.15 Suremus, mõõdukas alatoitumus: HR= 1.44; 95% CI, 1.29–1.62 Suremus, raske alatoitumus: HR = 1.79; 95% CI, 1.58–2.02. Nihe: Publikatsiooni nihkele lõplikku hinnangut ei pandud, sest kaasatud uuringuid oli alla 10. Uuringute kvaliteeti hinnati üldiselt heaks (kasutades GRADE süsteemi). Yin, 2022.	⨁⨁◯◯ Madal
Suremus, GLIM
7¹⁵	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	Uuringud seedetrakti ülemise osa vähiga patsientidest. Kaasatud 7 uuringut. Suremus: HR 1.63, 95% CI 1.18-1.84, p = 0.003; Haigusvaba ellu jäämine: HR 1.78, 95% CI 1.36-2.33, p < 0.0001. Lidoriki, 2023.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Suremus, GLIM
21¹⁶	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	Onkoloogilised patsiendid. Kaasatud uuringud: Suremus (21), Haiglaravi kestus (6), Operatsioonijärgsed komplikatsioonid (7). Tulemused: 18/21 uuringust seos GLIMi ja suremuse vahel. Nihe ja kvaliteet: 17 uuringut hea kvaliteediga, 4 neutraalse kvaliteediga. Brown, 2023.	⨁⨁◯◯ Madal
Alatoitumus, SGA vs PG-SGA
16¹⁷	vaatlusuuringud	väike	suur^c	väike	väike	tugev seos	Kaasatud 16st uuringust 4 uurisid SGAd ning 5 PG-SGAd. Ülejäänud 7 hindasid MUSTi. Referents standardid olid SGA ja PG-SGA puhul erinevad: SGA: ESPEN (2), NRS-2002 (1), Antropromeetria (1); PG-SGA: SGA (3), MNA (1), GLIM (1). Tulemused: SGA: Tundlikkus: 0.69 (0.36-0.92); Spetsiifilisus: 0.80 (0.57-0.94). PG-SGA: Tundlikkus: 0.95 (0.87-0.99); Spetsiifilisus: 0.81 (0.74-0.89). Kvaliteet: Üldiselt hinnati uuringute kvaliteeti heaks ning nihke võimalust väga madalaks (GRADE). Kahes uuringus esines võimalik kõrge valimi moodustamise nihe. On ka oluline mainida, et SGA ja PG-SGA on väga sarnased, sest PG-SGA on patsiendi genereeritud version SGAst. PG-SGA hindamisel on kolmel korral referentseks SGA; SGA’l ei ole referentsiks PG-SGAd. See annab PG-SGAle tugeva eelise. Nakyeyune, 2021.	⨁⨁◯◯ Madal^c
Alatoitumus, PG-SGA
37¹⁸	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	Uuriti ainult PG-SGAd. 37 uuringut (8 MNA, 28 NRS-2002 ja 8 PG-SGA) täiskasvanud onkoloogilistest patsientidest. Antud küsimuse raames käsitleme meie ainult PG-SGA. Referents standardid olid järgmised: SGA (4), MNA (1), ESPEN (1), KMI & albumin (1), Muu (1). Tulemused: Tundlikkus: 0.964 (95% CI: 0.913 to 0.986) Spetsiifilisus: 0.905 (95% CI: 0.807 to 0.956). Uuringute kvaliteet hinnati üldiselt neutraalseks. 2/8 uuringust esines võimalik valimi nihe ning ühes kasutati küsitavat referents standardit. Ruan, 2023.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Alatoitumus, GLIM
20¹⁹	vaatlusuuringud	väike	suur^c	väike	väike	tugev seos	Uuriti ainult GLIMi. Patsinendid (uuringute arv): Onkoloogilised (7), Statsionaarsed (6), Hemodialüüs (2), Intensiivravi (2), Kardioloogia (1), Sega (1) Eakate rerabilitatsioon (1). Referents standardid: PG-SGA (8), SGA (7), ESPEN (2), MIS (2), MST (1). Tulemused: Tundlikkus: 0.72 (95%CI, 0.64-0.78); Spetsiifilisus: 0.82 (95%CI, 0.72-0.88). Ainult SGA referentsina Tundlikkus: 0.81; Spetsiifilisus: 0.80. Ainult PG-SGA referentsina Tundlikkus: 0.63; Spetsiifilisus: 0.88. Uuringute kvaliteeti hinnati keskmiseks. 5 uuringus esines võimalik kõrge nihe patsiendi valimi moodustamisel, 12 uuringus kasutati küsitavat referents standardit, 4 uuringus tuvastati probleeme index test'iga ja 4 uuringus tuvastati probleeme uuringu ajastusega. Huo, 2022.	⨁⨁◯◯ Madal^c
Alatoitumus, GLIM
12²⁰	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	12 uuringut, millest 4 raporteerisid tundlikkust ja spetsiifilisust. Uuringut käsitlesid erinevaid patsiente. Neljas GLIMi hindavas uuringus käsitleti SGAd kuldstandardina. Kuna tegu oli süstemaatilise kirjandusülevaate ja mitte meta-analüüsiga, siis raporteerin nelja tundlikkust ja spetsiifilisust käsitleva uuringu tulemused. Tulemused: 1 uuring. Tu: 86.6%; Sp: 81.6%; 2 uuring. Tu: 85%; Sp: 79%; 3 uuring. Tu: 61.3% (95% CI, 56.0%–66.4%); Sp: 89.77% (95% CI, 86.5%–92.5%); PPV: 83.14% (95% CI, 78.0%–87.5%); NPV: 73.8% (95% CI, 69.8%–77.5%); 4 uuring. Tu: 61.2% and 100% (P < 0.05); Sp: 55.3% and 98.1% (P < 0.05). Kvaliteet: Uuringud olid keskmise ja hea kvaliteediga. Alves, 2023.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Suremus SGA vs menüü analüüs
16²¹	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	SGA vs menüü analüüs. Kvalitativne süntees 16st uurigust, ägeda neerukahjustuse (AKI) patsiendid. 16 uuringu hulgas on 9 uuringut, mis ei käsitle SGAd ega menüüanalüüsi. SGAd käsitleb neli uuringut, menüü analüüsi viis uuringut. Kahes uuringus oli käsitletud nii SGAd kui menüü analüüsi. Menüü analüüs tähendas antud artiklis energia või valgu tarbimise kogust. Meta-analüüs oli tehtud ainult neljast SGAd käsitlevast uuringust ja ülejäänud uuringute tulemused on ühendatud kvalitatiivse sünteesi kaudu. Tulemused: SGA ennustas ette suremust RR: 1.99 (1.36–2.9). Menüü analüüsile keskenduvast 5st uuringust 2 ei leitud seost menüü analüüsi ja suremuse vahel, 3 uuringut leidsid OR: 0.947 (0.988–0.992), p=0.028; HR: 0.993 (0.987–0.999), p=0.032; ellu jäämise OR: 4.62 (1.48–14.47), p=0.009. Energia ja/või valgu tarbimine ennustas küll raskemat ravikulgu (muu hulgas suremust), aga autorid tõid välja, et nende uuringute usaldusvahemik oli väga 1 lähedal või tuvastati puudusi statistilistes analüüsides ja seetõttu ei saa menüü analüüsi uuringute tulemuste kliinilises väärtuses kindel olla. Järeldus: SGA ennustab suremust ette kindlamalt kui menüü analüüs (energia ja/või valgu tarbimise kogus). Khor, 2020.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
GLIM alatoitumuse diagnoos, Menüü analüüs
1²²	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	505 patsienti, esmatasand. 61% naised, 49% ägedad haigused, keskmine vanus 56. Menüü analüüsimiseks kasutati "The Self-Evaluation of Food Intake (SEFI®)". Referents standardina kasutati GLIM. Tundlikkus: 76.2%; Spetsiifilisus: 86.8%; Positiivne ennustusväärtus: 20.0%; Negatiivne ennustusväärtus: 98.8%. Bouëtté, 2021.	⨁⨁◯◯ Madal
SGA alatoitumuse diagnoos, Menüü analüüs
1²³	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	213 peritoneaaldialüüsi patsienti. Keskmine vanus 59.4, 49.8% mehed. Kõrgem tsingi tarbimine on seotud paranenud SGA skooriga. Enamike toitainete tarbimisel ei leitud olulist seost SGAga. Chan, 2023.	⨁⨁◯◯ Madal
Haiglaravi kestus, SGA vs GLIM
5²	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	5 uuringu kvalitatiivne süntees intensiivravi osakonna patsientidest, mis uurisid: 5 GLIM, 3 SGA; 3 GLIM&SGA. Uuriti: IRO suremus; Haiglaravi kestus; SGAd kasutati GLIMi alatoitumuse tundlikkuse ja spetsiifilisuse hindamiseks (meta-analüüs). SGA tulemused: Haiglaravi kestus (IRO): Ei leidud seost (1 uuring); 22 vs 16 päeva (1 uuring). GLIM tulemused: Haiglaravi kestus (IRO): Ei leitud seost (1 uuring); 32 vs. 17 päeva, p=0.006 (1 uuring); 22 vs 17 päeva, p < 0.001. 3 uuringu kvaliteeti hinnati "heaks", kuid ülejäänud 2 uuringu kvaliteeti mitte. Diaz, 2023.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
SGA alatoitumuse diagnoos, GLIM
5²	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	5 uuringu kvalitatiivne süntees intensiivravi osakonna patsientidest, mis uurisid: 5 GLIM, 3 SGA; 3 GLIM&SGA. Uuriti: IRO suremus; Haiglaravi kestus; SGAd kasutati GLIMi alatoitumuse tundlikkuse ja spetsiifilisuse hindamiseks (meta-analüüs). Alatoitumus (SGA referentsina; 3 uuringu meta-analüüs): Tundlikkus: 65.5% (95% CI: 35%-86.8%) Spetsiifilisus: 86.9% (95% CI: 59.3%-96.9%). 3 uuringu kvaliteeti hinnati "heaks", kuid ülejäänud 2 uuringu kvaliteeti mitte. Diaz, 2023.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Alatoitumus, PG-SGA vs GLIM
1⁹	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	PG-SGA vs GLIM. 1358 täiskasvanud jämesoolevähi patienti. Keskmine vanus 60. Bayesian latent class mudeli järgi oli PG-SGA tundlikkus 0.96, spetsiifilisus 0.82; GLIM'i tundlikkus 0.78, spetsiifilisus 0.62. PG-SGA tuvastab Bayesian latent class mudeli järgi alatoitumust paremini kui GLIM. Ruan, 2022.	⨁⨁◯◯ Madal
Operatsioonijärgsed komplikatsioonid, PG-SGA
19¹²	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	19 onkoloogiliste patsientide uuringut (20 artiklit) kaasatud. Komplikatsioonid: OR 4·65 (95 % CI 1·61, 13·44). Kahe uuringu kvaliteeti hinnati keskmiseks ning ülejäänud uuringute kvaliteeti heaks. Zhang, 2024.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Komplikatsioonid, GLIM
15¹³	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	Publikatsioonid täiskasvanud onkiloogiliste patsientide suremuse ja komplikatsioonide kohta. 15 uuringut kaasatud. Komplikatsioonid: OR 5.94; 95% CI 3.58–9.85; I2 = 25.3%; p = 0.247. Nihe: Leitud avaldamise nihe (publication bias), kuid autorid on antud nihke tuvastamise järgselt vastavalt tegutsenud ning sellega nihke mõju tulemustele vähendanud. Kõigi uuringute kvaliteeti hinnati "heaks". Peng, 2022.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Operatsioonijärgsed komplikatsioonid, GLIM
7¹⁵	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	Uuringud seedetrakti ülemise osa vähiga patsientidest. Kaasatud 7 uuringut. Komplikatsioonid: HR 2.58, 95% CI 1.45-4.59, p = 0.001. Lidoriki, 2023.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas
Haiglaravi kestus, GLIM
6¹⁶	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	Onkoloogilised patsiendid. Kaasatud uuringud: Suremus (21), Haiglaravi kestus (6), Operatsioonijärgsed komplikatsioonid (7). Tulemused: 6/6 seos GLIMi ja haiglaravi kestuse vahel. Nihe ja kvaliteet: 17 uuringut hea kvaliteediga, 4 neutraalse kvaliteediga. Brown.	⨁⨁◯◯ Madal
Operatsioonijärgsed omplikatsioonid, GLIM
7¹⁶	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	puudub	Onkoloogilised patsiendid. Kaasatud uuringud: Suremus (21), Haiglaravi kestus (6), Operatsioonijärgsed komplikatsioonid (7). Tulemused: 5/7 seos GLIMi ja operatsioonijärgsete komplikatsioonide vahel. Nihe ja kvaliteet: 17 uuringut hea kvaliteediga, 4 neutraalse kvaliteediga. Brown.	⨁⨁◯◯ Madal
Mehaaniline ventilatsiion, SGA vs GLIM
5²	vaatlusuuringud	väike	väike	väike	väike	tugev seos	5 uuringu kvalitatiivne süntees intensiivravi osakonna patsientidest, mis uurisid: 5 GLIM, 3 SGA; 3 GLIM&SGA. Uuriti: IRO suremus; Haiglaravi kestus; SGAd kasutati GLIMi alatoitumuse tundlikkuse ja spetsiifilisuse hindamiseks (meta-analüüs). SGA tulemused: Mehaaniline ventilatsioon: Ei leitud seost (1 uuring). GLIM tulemused: Mehaaniline ventilatsioon: 7.6 vs 5.5 päeva, p < 0.05 (1 uuring); 28 vs 13 päeva; p = 0.011 (1 uuring). 3 uuringu kvaliteeti hinnati "heaks", kuid ülejäänud 2 uuringu kvaliteeti mitte. Diaz, 2023.	⨁⨁⨁◯ Mõõdukas

Tõendatuse astme hinnang

Uuritavate arv

Mõju

Tõendatuse aste

Olulisus

Uuringute arv

Uuringukavand

Nihke tõenäosus

Tõenduse ebakõla

Tõenduse kaudsus

Tõenduse ebatäpsus

Muud kaalutlused

täiskasvanutel diagnostilise instrumendina SGA või

GLIM kriteeriume või menüü analüüsi või kõiki nimetatuid

Suhteline
(95% CI)

Absoluutne
(95% CI)

Suremus SGA vs GLIM (follow-up: mediaan 63.2 kuud)

1¹

vaatlusuuringud

väike

puudub

SGA vs GLIM. 231 ägeda haigusega statsionaarset patsienti (n=231). 56,7% naised. Keskmine vanus 62,2. 5-aasta suremus. SGA tundlikkus 58.23% (95% CI 46,59-69,23) , spetsiifilisus 73,68% (95% CI 65,93-80,49). GLIM tundlikkus 59,49% (95% CI 47,85-70,40), spetsiifilisus 76,32% (95% CI 68,93-82,83). SGA HR:2.74 (1.72–4.38), p<0.001; GLIM HR:3.09(1.96–4.86), p<0.001. SGA AUC 0,660 (95% CI 0,584-0,735); GLIM AUC 0,679 (95% CI 0,604-0,754). Järeldus: GLIM ennustab suremust veidi, kuid mitte märkimisväärselt paremini kui SGA. Balci, 2020.

⨁⨁◯◯
Madal

Suremus, SGA vs GLIM

5²

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

5 uuringu kvalitatiivne süntees intensiivravi osakonna patsientidest, mis uurisid: 5 GLIM, 3 SGA; 3 GLIM&SGA. Uuriti: IRO suremus; Haiglaravi kestus; SGAd kasutati GLIMi alatoitumuse tundlikkuse ja spetsiifilisuse hindamiseks (meta-analüüs). SGA tulemused: Suremus: OR: 6, 95% CI: 1.9-19.4 (1 uuring). GLIM tulemused: Suremus: OR: 4, 95% CI: 1.4-11.1 (1 uuring). 3 uuringu kvaliteeti hinnati "heaks", kuid ülejäänud 2 uuringu kvaliteeti mitte. Diaz, 2023.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Haiglaravi kestus SGA vs PG-SGA vs GLIM

1³

vaatlusuuringud

väike

puudub

SGA vs PG-SGA vs GLIM. 183 statsionaarset vähipatsienti. Keskmine vanus 61.3, 54% mehed. SGA: 2.13 päeva (0.31–3.94), p=0.022; PG-SGA: 4.56 päeva (2.82–6.30), p=<0.001; GLIM: 3.19 päeva (1.37–5.00), p=0.001 pikem haiglaravi. Rohkem kui 6-päevast haiglaravi kestuse ette ennustamise odds ratio on nendel meetoditel vastavalt 2.63 (1.39–4.94), p=0.003 (SGA); 5.21 (1.67–16.19), p=0.004 (PG-SGA); 1.49 (0.73–3.04), p=0.266 (GLIM). Järeldus: kõik meetodid on seotud pikema haiglaravi kestusega, kuid GLIM ei ennusta oluliselt ette rohkem kui 6-päevast haiglaravi. PG-SGA on seotud pikema haiglaravi kestusega kui teised meetodid. Crestani, 2023.

⨁⨁◯◯
Madal

Haiglaravi kestus SGA vs PG-SGA vs GLIM

1⁴

vaatlusuuringud

väike

puudub

SGA vs PG-SGA vs GLIM. 506 patsieti, haiglasse võetud hepatobiliaarse süsteemi (maks, sapipõis, sapijuhad) või pankrease operatsiooni tõttu. 332 patsiendi olid tuumoriga. SGA-positiivsetel 3.23 päeva pikem haiglas viibimine kui SGA-negatiivsetel (p=0.000); PG-SGA-positiivsetel 1.46 päeva pikem haiglas viibimine kui PG-SGA-negatiivsetel (p=0.145); GLIM-positiivsetel 2.89 päeva pikem haiglas viibimine kui GLIM-negatiivsetel (p=0.004). Järeldus: SGA või GLIM ennustavad hepatobiliaarse süsteemi või pankrease operatsiooni tõttu haiglasse võetud patsientidel haiglaravi kestust paremini kui PG-SGA. SGA teeb seda veidi paremini kui GLIM. Zhou, 2023.

⨁⨁◯◯
Madal

1-, 3-, ja 5-aasta suremus sPG-SGA vs GLIM

1⁵

vaatlusuuringud

väike

puudub

sPG-SGA vs GLIM. 963 Mitte-Hodgkini lümfoomi patienti. 60.1% mehed. 1-aasta suremus. sPG-SGA HR:2.170 (1.289-3.654), p=0.004; GLIM (NRS-2002ga) HR:2.300 (1.408-3.757), p=0.001; GLIM (NRS-2002ta) HR:1.879 (1.050-3.362), p=0.034. 3-aasta suremus. sPG-SGA HR:1.265 (0.890-1.798), p=0.190; GLIM (NRS-2002ga) HR:1.816 (1.274-2.589), p=0.001; GLIM (NRS-2002ta) HR:1.835 (1.228-2.742), p=0.003. 5-aasta suremus. sPG-SGA HR: 1.087 (0.783-1.507), p=0.618; GLIM (NRS-2002ga) HR:1.707 (1.223-2.382), p=0.002; GLIM (NRS-2002ta) HR:1.689 (1.167-2.445), p=0.005. Järeldus: sPG-SGA ja GLIM on mõlemad oluliselt seotud 1-aasta suremusega, kuid GLIM (ja mitte sPG-SGA) on oluliselt seotud ka 3- ja 5-aasta suremusega. Zou, 2022.

⨁⨁◯◯
Madal

Suremus PG-SGA vs GLIM (follow-up: mediaan 4.5 aastat)

1⁶

vaatlusuuringud

väike

puudub

PG-SGA vs GLIM. 6697 statsionaarset kopsuvähi patsienti. Keskmine vanus 60 ning kaasatud patsientidest 66,5% olid mehed. 4.5 aasta suremus: PG-SGA HR:1.701 (1.379–2.097), p<0.001; GLIM HR:1.657 (1.347–2.038), p<0.001. Järeldus: PG-SGA ja GLIM ennustavad statsionaarsetel kopsuvähi patsientidel suremust ette sarnaselt. Huo, 2023.

⨁⨁◯◯
Madal

1-aasta suremus PG-SGA vs GLIM

1⁷

vaatlusuuringud

väike

puudub

PG-SGA vs GLIM. 574 statsionaarset patsienti (gastroenteroloogia, günekoloogia, uroloogia, ortopeedia). 51,6% mehed. 59,6 keskmine vanus. PG-SGA ja GLIM tulemused ei kattu (k = 0.22, madal kattuvus). 1-aasta suremus: PG-SGA HR:1.36 (0.65-2.83); GLIM HR:2.68 (1.33-5.41). Järeldus: GLIM ennustab 1-aasta suremust paremini kui PG-SGA. IJmker-Hemink, 2021.

⨁⨁◯◯
Madal

1-aasta suremus PG-SGA vs GLIM

1⁸

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

PG-SGA vs GLIM. 246 ambulatoorset onkoloogilist patsienti. Keskmine vanus 61.9, 74% naised. 1-aasta suremus. PG-SGA HR:10.373 (3.752-28.681), p<0.001; GLIM HR:2.238 (1.004-4.991), p=0.049. Järeldus: Nii PG-SGA kui GLIM on seotud 1-aasta suremusega, kuigi PG-SGA on seda ambulatoorsetel onkoloogilistel patsientidel rohkem ja kindlamalt. De Groot, 2020.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Suremus PG-SGA vs GLIM

1⁹

vaatlusuuringud

väike

puudub

PG-SGA vs GLIM. 1358 täiskasvanud jämesoolevähi patienti. Keskmine vanus 60. Kõik mõõdikud ennustavad suremust. PG-SGA HR:1,42 (1.14-1.77), p=0.002; GLIM HR:1.49 (1.20-1.86), p=<0.001. Järeldus: Nii PG-SGA kui GLIM ennustavad edukalt ette jämesoole vähiga patsientide suremust. Ruan, 2022.

⨁⨁◯◯
Madal

Operatsiooni järgsed komplikatsioonid PG-SGA vs GLIM

1¹⁰

vaatlusuuringud

väike

puudub

PG-SGA vs GLIM. 182 söögitoru lamerakulise kartsinoomiga patsienti, kellel tehti radikaalne söögitoru eemaldamise operatsioon. 79,7% mehed. Komplikatsioonide osas PG-SGA tundlikkus 81.6%, spetsiifilisus 50.4%; GLIM tundlikkus 79.6%, spetsiifilisus 63.2%. ROC kurvi alune pindala: PG-SGA 0.660; GLIM 0.714. Järeldus: söögitoru lamerakulise kartsinoomiga patsiendi patsientidel ennustavad PG-SGA ja GLIM komplikatsioone sarnaselt (GLIM veidi paremini, arvestades AUC). Liu, 2023.

⨁⨁◯◯
Madal

Alatoitumus PG-SGA vs GLIM

1¹¹

vaatlusuuringud

väike

puudub

PG-SGA vs GLIM. 1384 statsionaarset kopsuvähi patsienti. Keskmine vanus 62. PG-SGA tundlikkus 96%, spetsiifilisus 89%; GLIM tundlikkus 85%, spetsiifilisus 88%. Järeldus: PG-SGA ennustab alatoitumust täpsemini kui GLIM. GLIM on ka sobilik, sest nii tundlikkus kui spetsiifilisus olid üle 80%. Nakyeyune, 2022.

⨁⨁◯◯
Madal

Suremus, PG-SGA

19¹²

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

19 onkoloogiliste patsientide uuringut (20 artiklit) kaasatud. Suremus kokku: HR 1·98; (95 % CI 1·77, 2·21); Suremus mõõdukas alatoitumus: HR 1·55 (95 % CI 1·17, 2·06); Suremus raske alatoitumus: HR 2·65 (95 % CI 1·90, 3·70). Kahe uuringu kvaliteeti hinnati keskmiseks ning ülejäänud uuringute kvaliteeti heaks. Zhang, 2024.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Suremus, GLIM

15¹³

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

Publikatsioonid täiskasvanud onkiloogiliste patsientide suremuse ja komplikatsioonide kohta. 15 uuringut kaasatud. Suremus: HR 1.85, 95% CI 1.50–2.29; Suremus, mõõdukas alatoitumus: HR 1.40, 95% CI 1.17–1.66; Suremus, raske alatoitumus: HR 1.73, 95% CI 1.37–2.19. Nihe: Leitud avaldamise nihe (publication bias), kuid autorid on antud nihke tuvastamise järgselt vastavalt tegutsenud ning sellega nihke mõju tulemustele vähendanud. Kõigi uuringute kvaliteeti hinnati "heaks". Peng, 2022.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Suremus, GLIM

9¹⁴

vaatlusuuringud

väike

puudub

Publikatsioonid täiskasvanud onkoloogiliste patisnetide suremuse kohta. 9 uuringut kaasatud. Suremus: HR=1.75; 95% CI, 1.43–2.15 Suremus, mõõdukas alatoitumus: HR= 1.44; 95% CI, 1.29–1.62 Suremus, raske alatoitumus: HR = 1.79; 95% CI, 1.58–2.02. Nihe: Publikatsiooni nihkele lõplikku hinnangut ei pandud, sest kaasatud uuringuid oli alla 10. Uuringute kvaliteeti hinnati üldiselt heaks (kasutades GRADE süsteemi). Yin, 2022.

⨁⨁◯◯
Madal

Suremus, GLIM

7¹⁵

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

Uuringud seedetrakti ülemise osa vähiga patsientidest. Kaasatud 7 uuringut. Suremus: HR 1.63, 95% CI 1.18-1.84, p = 0.003; Haigusvaba ellu jäämine: HR 1.78, 95% CI 1.36-2.33, p < 0.0001. Lidoriki, 2023.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Suremus, GLIM

21¹⁶

vaatlusuuringud

väike

puudub

Onkoloogilised patsiendid. Kaasatud uuringud: Suremus (21), Haiglaravi kestus (6), Operatsioonijärgsed komplikatsioonid (7). Tulemused: 18/21 uuringust seos GLIMi ja suremuse vahel. Nihe ja kvaliteet: 17 uuringut hea kvaliteediga, 4 neutraalse kvaliteediga. Brown, 2023.

⨁⨁◯◯
Madal

Alatoitumus, SGA vs PG-SGA

16¹⁷

vaatlusuuringud

väike

suur^c

väike

tugev seos

Kaasatud 16st uuringust 4 uurisid SGAd ning 5 PG-SGAd. Ülejäänud 7 hindasid MUSTi. Referents standardid olid SGA ja PG-SGA puhul erinevad: SGA: ESPEN (2), NRS-2002 (1), Antropromeetria (1); PG-SGA: SGA (3), MNA (1), GLIM (1). Tulemused: SGA: Tundlikkus: 0.69 (0.36-0.92); Spetsiifilisus: 0.80 (0.57-0.94). PG-SGA: Tundlikkus: 0.95 (0.87-0.99); Spetsiifilisus: 0.81 (0.74-0.89). Kvaliteet: Üldiselt hinnati uuringute kvaliteeti heaks ning nihke võimalust väga madalaks (GRADE). Kahes uuringus esines võimalik kõrge valimi moodustamise nihe. On ka oluline mainida, et SGA ja PG-SGA on väga sarnased, sest PG-SGA on patsiendi genereeritud version SGAst. PG-SGA hindamisel on kolmel korral referentseks SGA; SGA’l ei ole referentsiks PG-SGAd. See annab PG-SGAle tugeva eelise. Nakyeyune, 2021.

⨁⨁◯◯
Madal^c

Alatoitumus, PG-SGA

37¹⁸

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

Uuriti ainult PG-SGAd. 37 uuringut (8 MNA, 28 NRS-2002 ja 8 PG-SGA) täiskasvanud onkoloogilistest patsientidest. Antud küsimuse raames käsitleme meie ainult PG-SGA. Referents standardid olid järgmised: SGA (4), MNA (1), ESPEN (1), KMI & albumin (1), Muu (1). Tulemused: Tundlikkus: 0.964 (95% CI: 0.913 to 0.986) Spetsiifilisus: 0.905 (95% CI: 0.807 to 0.956). Uuringute kvaliteet hinnati üldiselt neutraalseks. 2/8 uuringust esines võimalik valimi nihe ning ühes kasutati küsitavat referents standardit. Ruan, 2023.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Alatoitumus, GLIM

20¹⁹

vaatlusuuringud

väike

suur^c

väike

tugev seos

Uuriti ainult GLIMi. Patsinendid (uuringute arv): Onkoloogilised (7), Statsionaarsed (6), Hemodialüüs (2), Intensiivravi (2), Kardioloogia (1), Sega (1) Eakate rerabilitatsioon (1). Referents standardid: PG-SGA (8), SGA (7), ESPEN (2), MIS (2), MST (1). Tulemused: Tundlikkus: 0.72 (95%CI, 0.64-0.78); Spetsiifilisus: 0.82 (95%CI, 0.72-0.88). Ainult SGA referentsina Tundlikkus: 0.81; Spetsiifilisus: 0.80. Ainult PG-SGA referentsina Tundlikkus: 0.63; Spetsiifilisus: 0.88. Uuringute kvaliteeti hinnati keskmiseks. 5 uuringus esines võimalik kõrge nihe patsiendi valimi moodustamisel, 12 uuringus kasutati küsitavat referents standardit, 4 uuringus tuvastati probleeme index test'iga ja 4 uuringus tuvastati probleeme uuringu ajastusega. Huo, 2022.

⨁⨁◯◯
Madal^c

Alatoitumus, GLIM

12²⁰

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

12 uuringut, millest 4 raporteerisid tundlikkust ja spetsiifilisust. Uuringut käsitlesid erinevaid patsiente. Neljas GLIMi hindavas uuringus käsitleti SGAd kuldstandardina. Kuna tegu oli süstemaatilise kirjandusülevaate ja mitte meta-analüüsiga, siis raporteerin nelja tundlikkust ja spetsiifilisust käsitleva uuringu tulemused. Tulemused: 1 uuring. Tu: 86.6%; Sp: 81.6%; 2 uuring. Tu: 85%; Sp: 79%; 3 uuring. Tu: 61.3% (95% CI, 56.0%–66.4%); Sp: 89.77% (95% CI, 86.5%–92.5%); PPV: 83.14% (95% CI, 78.0%–87.5%); NPV: 73.8% (95% CI, 69.8%–77.5%); 4 uuring. Tu: 61.2% and 100% (P < 0.05); Sp: 55.3% and 98.1% (P < 0.05). Kvaliteet: Uuringud olid keskmise ja hea kvaliteediga. Alves, 2023.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Suremus SGA vs menüü analüüs

16²¹

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

SGA vs menüü analüüs. Kvalitativne süntees 16st uurigust, ägeda neerukahjustuse (AKI) patsiendid. 16 uuringu hulgas on 9 uuringut, mis ei käsitle SGAd ega menüüanalüüsi. SGAd käsitleb neli uuringut, menüü analüüsi viis uuringut. Kahes uuringus oli käsitletud nii SGAd kui menüü analüüsi. Menüü analüüs tähendas antud artiklis energia või valgu tarbimise kogust. Meta-analüüs oli tehtud ainult neljast SGAd käsitlevast uuringust ja ülejäänud uuringute tulemused on ühendatud kvalitatiivse sünteesi kaudu. Tulemused: SGA ennustas ette suremust RR: 1.99 (1.36–2.9). Menüü analüüsile keskenduvast 5st uuringust 2 ei leitud seost menüü analüüsi ja suremuse vahel, 3 uuringut leidsid OR: 0.947 (0.988–0.992), p=0.028; HR: 0.993 (0.987–0.999), p=0.032; ellu jäämise OR: 4.62 (1.48–14.47), p=0.009. Energia ja/või valgu tarbimine ennustas küll raskemat ravikulgu (muu hulgas suremust), aga autorid tõid välja, et nende uuringute usaldusvahemik oli väga 1 lähedal või tuvastati puudusi statistilistes analüüsides ja seetõttu ei saa menüü analüüsi uuringute tulemuste kliinilises väärtuses kindel olla. Järeldus: SGA ennustab suremust ette kindlamalt kui menüü analüüs (energia ja/või valgu tarbimise kogus). Khor, 2020.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

GLIM alatoitumuse diagnoos, Menüü analüüs

1²²

vaatlusuuringud

väike

puudub

505 patsienti, esmatasand. 61% naised, 49% ägedad haigused, keskmine vanus 56. Menüü analüüsimiseks kasutati "The Self-Evaluation of Food Intake (SEFI®)". Referents standardina kasutati GLIM. Tundlikkus: 76.2%; Spetsiifilisus: 86.8%; Positiivne ennustusväärtus: 20.0%; Negatiivne ennustusväärtus: 98.8%. Bouëtté, 2021.

⨁⨁◯◯
Madal

SGA alatoitumuse diagnoos, Menüü analüüs

1²³

vaatlusuuringud

väike

puudub

213 peritoneaaldialüüsi patsienti. Keskmine vanus 59.4, 49.8% mehed. Kõrgem tsingi tarbimine on seotud paranenud SGA skooriga. Enamike toitainete tarbimisel ei leitud olulist seost SGAga. Chan, 2023.

⨁⨁◯◯
Madal

Haiglaravi kestus, SGA vs GLIM

5²

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

5 uuringu kvalitatiivne süntees intensiivravi osakonna patsientidest, mis uurisid: 5 GLIM, 3 SGA; 3 GLIM&SGA. Uuriti: IRO suremus; Haiglaravi kestus; SGAd kasutati GLIMi alatoitumuse tundlikkuse ja spetsiifilisuse hindamiseks (meta-analüüs). SGA tulemused: Haiglaravi kestus (IRO): Ei leidud seost (1 uuring); 22 vs 16 päeva (1 uuring). GLIM tulemused: Haiglaravi kestus (IRO): Ei leitud seost (1 uuring); 32 vs. 17 päeva, p=0.006 (1 uuring); 22 vs 17 päeva, p < 0.001. 3 uuringu kvaliteeti hinnati "heaks", kuid ülejäänud 2 uuringu kvaliteeti mitte. Diaz, 2023.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

SGA alatoitumuse diagnoos, GLIM

5²

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

5 uuringu kvalitatiivne süntees intensiivravi osakonna patsientidest, mis uurisid: 5 GLIM, 3 SGA; 3 GLIM&SGA. Uuriti: IRO suremus; Haiglaravi kestus; SGAd kasutati GLIMi alatoitumuse tundlikkuse ja spetsiifilisuse hindamiseks (meta-analüüs). Alatoitumus (SGA referentsina; 3 uuringu meta-analüüs): Tundlikkus: 65.5% (95% CI: 35%-86.8%) Spetsiifilisus: 86.9% (95% CI: 59.3%-96.9%). 3 uuringu kvaliteeti hinnati "heaks", kuid ülejäänud 2 uuringu kvaliteeti mitte. Diaz, 2023.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Alatoitumus, PG-SGA vs GLIM

1⁹

vaatlusuuringud

väike

puudub

PG-SGA vs GLIM. 1358 täiskasvanud jämesoolevähi patienti. Keskmine vanus 60. Bayesian latent class mudeli järgi oli PG-SGA tundlikkus 0.96, spetsiifilisus 0.82; GLIM'i tundlikkus 0.78, spetsiifilisus 0.62. PG-SGA tuvastab Bayesian latent class mudeli järgi alatoitumust paremini kui GLIM. Ruan, 2022.

⨁⨁◯◯
Madal

Operatsioonijärgsed komplikatsioonid, PG-SGA

19¹²

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

19 onkoloogiliste patsientide uuringut (20 artiklit) kaasatud. Komplikatsioonid: OR 4·65 (95 % CI 1·61, 13·44). Kahe uuringu kvaliteeti hinnati keskmiseks ning ülejäänud uuringute kvaliteeti heaks. Zhang, 2024.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Komplikatsioonid, GLIM

15¹³

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

Publikatsioonid täiskasvanud onkiloogiliste patsientide suremuse ja komplikatsioonide kohta. 15 uuringut kaasatud. Komplikatsioonid: OR 5.94; 95% CI 3.58–9.85; I2 = 25.3%; p = 0.247. Nihe: Leitud avaldamise nihe (publication bias), kuid autorid on antud nihke tuvastamise järgselt vastavalt tegutsenud ning sellega nihke mõju tulemustele vähendanud. Kõigi uuringute kvaliteeti hinnati "heaks". Peng, 2022.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Operatsioonijärgsed komplikatsioonid, GLIM

7¹⁵

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

Uuringud seedetrakti ülemise osa vähiga patsientidest. Kaasatud 7 uuringut. Komplikatsioonid: HR 2.58, 95% CI 1.45-4.59, p = 0.001. Lidoriki, 2023.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

Haiglaravi kestus, GLIM

6¹⁶

vaatlusuuringud

väike

puudub

Onkoloogilised patsiendid. Kaasatud uuringud: Suremus (21), Haiglaravi kestus (6), Operatsioonijärgsed komplikatsioonid (7). Tulemused: 6/6 seos GLIMi ja haiglaravi kestuse vahel. Nihe ja kvaliteet: 17 uuringut hea kvaliteediga, 4 neutraalse kvaliteediga. Brown.

⨁⨁◯◯
Madal

Operatsioonijärgsed omplikatsioonid, GLIM

7¹⁶

vaatlusuuringud

väike

puudub

Onkoloogilised patsiendid. Kaasatud uuringud: Suremus (21), Haiglaravi kestus (6), Operatsioonijärgsed komplikatsioonid (7). Tulemused: 5/7 seos GLIMi ja operatsioonijärgsete komplikatsioonide vahel. Nihe ja kvaliteet: 17 uuringut hea kvaliteediga, 4 neutraalse kvaliteediga. Brown.

⨁⨁◯◯
Madal

Mehaaniline ventilatsiion, SGA vs GLIM

5²

vaatlusuuringud

väike

tugev seos

5 uuringu kvalitatiivne süntees intensiivravi osakonna patsientidest, mis uurisid: 5 GLIM, 3 SGA; 3 GLIM&SGA. Uuriti: IRO suremus; Haiglaravi kestus; SGAd kasutati GLIMi alatoitumuse tundlikkuse ja spetsiifilisuse hindamiseks (meta-analüüs). SGA tulemused: Mehaaniline ventilatsioon: Ei leitud seost (1 uuring). GLIM tulemused: Mehaaniline ventilatsioon: 7.6 vs 5.5 päeva, p < 0.05 (1 uuring); 28 vs 13 päeva; p = 0.011 (1 uuring). 3 uuringu kvaliteeti hinnati "heaks", kuid ülejäänud 2 uuringu kvaliteeti mitte. Diaz, 2023.

⨁⨁⨁◯
Mõõdukas

a. kui AUC≥0,9, siis on testi/mudeli täpsus suurepärane (ingl. excellent), AUC≥0,8 puhul hea (ingl. good), AUC≥0,7 puhul rahuldav (ingl. fair), AUC≥0,6 puhul kasin (ingl. poor) ja alla selle ei ole erilist mõtet ennustuse/prognoosi täpsusest rääkida.

b. Kuldstandardi puudumise tõttu kasutati siin

c. Kaasatud uuringutes on alatoitumuse referents standardiks võetud mitmed erinevad instrumendid, mis mõjutab tugevalt meta-analüüsi tulemusi.

1.Balci, Cafer, Bolayir, Başak, Eşme, Mert, Arik, Güneş, Kuyumcu, Mehmet Emin, Yeşil, Yusuf, Varan, Hacer Doğan, Kara, Özgür, Güngör, A. Evrim, Doğu, Burcu Balam, Cankurtaran, Mustafa, Halil, Meltem. Comparison of the Efficacy of the Global Leadership Initiative on Malnutrition Criteria, Subjective Global Assessment, and Nutrition Risk Screening 2002 in Diagnosing Malnutrition and Predicting 5‐Year Mortality in Patients Hospitalized for Acute Illnesses.Journal of Parenteral and Enteral Nutrition; 08/2021.

2.Díaz, Gustavo, T.D. Correia, Maria Isabel, Gonzalez, Maria Cristina, Reyes, Mariana. The global leadership initiative on malnutrition criteria for the diagnosis of malnutrition in patients admitted to the intensive care unit: A systematic review and meta-analysis.Clinical Nutrition; 02/2023.

3.Crestani, Mariana Scortegagna, Stefani, Giovanna Potrick, Scott, Laura Machado, Steemburgo, Thais. Accuracy of the GLIM Criteria and SGA Compared to PG-SGA for the Diagnosis of Malnutrition and Its Impact on Prolonged Hospitalization: A Prospective Study in Patients with Cancer.Nutrition and Cancer; 2023-04-21.

4.Zhou, Lingmei, Fu, Jianying, Ding, Zhen, Jin, Kemei, Wu, Runjingxing, Ye, Ling Xiao. Comparison of GLIM, SGA, PG-SGA, and PNI in diagnosing malnutrition among hepatobiliary-pancreatic surgery patients.Frontiers in Nutrition; 2023-1-24.

5.Zou, Yuanlin, Xu, Hongxia, Lyu, Quanjun, Weng, Min, Cui, Jiuwei, Shi, Hanping, Song, Chunhua. Malnutrition diagnosed by GLIM criteria better predicts long‐term outcomes for patients with non‐Hodgkin's lymphoma: A prospective multicenter cohort study.Hematological Oncology; 08/2023.

6.Huo, Zhenyu, Chong, Feifei, Yin, Liangyu, Li, Na, Liu, Jie, Zhang, Mengyuan, Guo, Jing, Fan, Yang, Zhang, Ling, Lin, Xin, Zhang, Hongmei, Shi, Muli, He, Xiumei, Lu, Zongliang, Fu, Zhenming, Guo, Zengqing, Li, Zengning, Zhou, Fuxiang, Chen, Zhikang, Ma, Hu, Zhou, Chunling, Chen, Junqiang, Wu, Xianghua, Li, Tao, Zhao, Qingchuan, Weng, Min, Yao, Qinghua, Liu, Ming, Yu, Huiqing, Zheng, Jin, Cui, Jiuwei, Li, Wei, Song, Chunhua, Shi, Hanping, Xu, Hongxia. Comparison of the performance of the GLIM criteria, PG-SGA and mPG-SGA in diagnosing malnutrition and predicting survival among lung cancer patients: A multicenter study.Clinical Nutrition; 06/2023.

7.IJmker-Hemink, Vera, Heerschop, Samantha, Wanten, Geert, Van Den Berg, Manon. Evaluation of the Validity and Feasibility of the GLIM Criteria Compared with PG-SGA to Diagnose Malnutrition in Relation to One-Year Mortality in Hospitalized Patients.Journal of the Academy of Nutrition and Dietetics; 03/2022.

8.De Groot, Lynette M., Lee, Gahee, Ackerie, Antoinette, Van Der Meij, Barbara S.. Malnutrition Screening and Assessment in the Cancer Care Ambulatory Setting: Mortality Predictability and Validity of the Patient-Generated Subjective Global Assessment Short form (PG-SGA SF) and the GLIM Criteria.Nutrients; 2020-07-30.

9.Ruan, Xiaoli, Wang, Xiaonan, Zhang, Qi, Nakyeyune, Rena, Shao, Yi, Shen, Yi, Niu, Chen, Zhu, Lingyan, Zang, Zhaoping, Wei, Tong, Zhang, Xi, Ruan, Guotian, Song, Mengmeng, Miles, Toni, Liu, Fen, Shi, Hanping. The performance of three nutritional tools varied in colorectal cancer patients: a retrospective analysis.Journal of Clinical Epidemiology; 09/2022.

10.Liu, Yali, Kang, Jianle, Qi, Zhihong, Yang, Yifang, Bai, Meirong, Yi, Huochun. Comparison of GLIM and PG-SGA for predicting clinical outcomes of patients with esophageal squamous carcinoma resection.Nutrición Hospitalaria; 2023.

11.Nakyeyune, Rena, Ruan, Xiaoli, Wang, Xiaonan, Zhang, Qi, Shao, Yi, Shen, Yi, Niu, Chen, Zang, Zhaoping, Wei, Tong, Zhu, Lingyan, Zhang, Xi, Ruan, Guotian, Song, Mengmeng, Makumbi, Fredrick, Shi, Hanping, Liu, Fen. Comparative analysis of malnutrition diagnosis methods in lung cancer patients using a Bayesian latent class model.Asia Pacific Journal of Clinical Nutrition; June 29, 2022.

12.Zhang, Junfang, Xu, Wei, Zhang, Heng, Fan, Yu. Association between risk of malnutrition defined by patient-generated subjective global assessment and adverse outcomes in patients with cancer: a systematic review and meta-analysis.Public Health Nutrition; 2024.

13.Peng, Dadi, Zong, Kezhen, Yang, Hang, Huang, Zuotian, Mou, Tong, Jiang, Puen, Wu, Zhongjun. Malnutrition diagnosed by the Global Leadership Initiative on Malnutrition criteria predicting survival and clinical outcomes of patients with cancer: A systematic review and meta-analysis.Frontiers in Nutrition; 2022-12-6.

14.Yin, Liangyu, Chong, Feifei, Huo, Zhenyu, Li, Na, Liu, Jie, Xu, Hongxia. GLIM‐defined malnutrition and overall survival in cancer patients: A meta‐analysis.Journal of Parenteral and Enteral Nutrition; 02/2023.

15.Lidoriki, Irene, Frountzas, Maximos, Mela, Evgenia, Papaconstantinou, Dimitrios, Vailas, Michail, Sotiropoulou, Maria, Koliakos, Nikolaos, Toutouzas, Konstantinos G., Schizas, Dimitrios. The Prognostic Role of GLIM Criteria in Postoperative Outcomes after Upper Gastrointestinal Cancer Surgery: A Meta-Analysis of Observational Studies.Nutrition and Cancer; 2023-02-07.

16.Brown, Dylan, Loeliger, Jenelle, Stewart, Jane, Graham, Kate L., Goradia, Sunita, Gerges, Chantal, Lyons, Shania, Connor, Molly, Stewart, Sam, Di Giovanni, Adrian, D'Angelo, Sarah, Kiss, Nicole. Relationship between global leadership initiative on malnutrition (GLIM) defined malnutrition and survival, length of stay and post-operative complications in people with cancer: A systematic review.Clinical Nutrition; 03/2023.

17.Nakyeyune, Rena, Ruan, Xiaoli, Shen, Yi, Shao, Yi, Niu, Chen, Zang, Zhaoping, Liu, Fen. Diagnostic Performance of SGA, PG-SGA and MUST for Malnutrition Assessment in Adult Cancer Patients: A Systematic Literature Review and Hierarchical Bayesian Meta-Analysis.Nutrition and Cancer; 2022-03-16.

18.Ruan, Xiaoli, Nakyeyune, Rena, Shao, Yi, Shen, Yi, Niu, Chen, Zang, Zhaoping, Miles, Toni, Liu, Fen. Nutritional screening tools for adult cancer patients: A hierarchical Bayesian latent-class meta-analysis.Clinical Nutrition; 04/2021.

19.Huo, Zhenyu, Chong, Feifei, Yin, Liangyu, Lu, Zongliang, Liu, Jie, Xu, Hongxia. Accuracy of the GLIM criteria for diagnosing malnutrition: A systematic review and meta-analysis.Clinical Nutrition; 06/2022.

20.Alves, Luana Ferreira, De Jesus, José Daví Santos, Britto, Vanessa Nunes Menezes, De Jesus, Suzana Alves, Santos, Gabriel Silva, De Oliveira, Carolina Cunha. GLIM criteria to identify malnutrition in patients in hospital settings: A systematic review.Journal of Parenteral and Enteral Nutrition; 08/2023.

21.Khor, Ban-Hock, Tiong, Hui-Ci, Tan, Shing Cheng, Abdul Rahman, Raha, Abdul Gafor, Abdul Halim. Protein-Energy Wasting Assessment and Clinical Outcomes in Patients with Acute Kidney Injury: A Systematic Review with Meta-Analysis.Nutrients; 2020-09-13.

22.Bouëtté, Gwenhaël, Esvan, Maxime, Apel, Katharina, Thibault, Ronan. A visual analogue scale for food intake as a screening test for malnutrition in the primary care setting: Prospective non-interventional study.Clinical Nutrition; 01/2021.

23.Chan, Gordon Chun-Kau, Ng, Jack Kit-Chung, Cheng, Phyllis Mei-Shan, Chow, Kai-Ming, Szeto, Cheuk-Chun, Li, Philip Kam-Tao. Dietary Micronutrient Intake and Its Relationship with the Malnutrition–Inflammation–Frailty Complex in Patients Undergoing Peritoneal Dialysis.Nutrients; 2023-11-27.

Selgitused

Viited