( PDF ) Estado nutricional como preditor de morte, infecção e premanência hospitalar

Download PDF

ads:

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL

FACULDADE DE MEDICINA

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM EPIDEMIOLOGIA

TESE DE DOUTORADO

ESTADO NUTRICIONAL COMO PREDITOR DE MORTE, INFECÇÃO E

PERMANÊNCIA HOSPITALAR

MARIUR GOMES BEGHETTO

Orientadora: Prof

Drª Carísi Anne Polanczyk

Porto Alegre, outubro de 2007.

ads:

Livros Grátis

http://www.livrosgratis.com.br

Milhares de livros grátis para download.

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL

FACULDADE DE MEDICINA

PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM EPIDEMIOLOGIA

TESE DE DOUTORADO

ESTADO NUTRICIONAL COMO PREDITOR DE MORTE, INFECÇÃO E

PERMANÊNCIA HOSPITALAR

MARIUR GOMES BEGHETTO

Orientador: Profª.Drª. Carísi Anne Polanczyk

A apresentação desta tese é exigência do Programa de

Pós-graduação em Epidemiologia, Universidade

Federal do Rio Grande do Sul, para obtenção do título

de Doutor.

Porto Alegre, Brasil.

2007

ads:

B416e Beghetto, Mariur Gomes

Estado nutricional como preditor de morte, infecção e

permanência hospitalar / Mariur Gomes Beghetto ; orient. Carísi Anne

Polanczyk. – 2007.

203 f. : il.

Tese (doutorado) – Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Faculdade de Medicina. Programa de Pós-Graduação Medicina:

Epidemiologia. Porto Alegre, BR-RS, 2007.

1. Estado nutricional 2, Tempo de internação 3. Infecção 4. Morte 5.

Hospitalização 6. Epidemiologia I. Polanczyk, Carisi Anne II. Título.

NLM: QU 145

Catalogação Biblioteca FAMED/HCPA

BANCA EXAMINADORA

Maria Cristina Barbosa e Silva, Programa de Pós Graduação de Saúde e Comportamento

da Universidade Católica de Pelotas.

Mário Reis Álvares da Silva, Programa de Pós Graduação em Ciências Médicas:

Gastroenterologia, Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Prof. Dr. Erno Harzheim, Programa de Pós-graduação em Epidemiologia, Universidade

Federal do Rio Grande do Sul.

Profª Carisi Polanczyk, Programa de Pós-graduação em Epidemiologia, Universidade

Federal do Rio Grande do Sul (Orientadora).

MENSAGEM

"Se realmente entendemos o problema, a resposta virá

dele, porque a resposta não está separada do

problema”.(Jiddu Krishnamurti)

AGRADECIMENTOS

Aos Professores e funcionários do Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia da

UFRGS pela acolhida, competência e dedicação;

à Profª Drª Carísi Polanczyk por ter sido incansável em nortear esta trajetória;

ao Serviço de Nutrologia do Hospital de Clínicas de Porto Alegre, na figura de sua

chefia, profª Drª Elza Mello, e de suas colaboradoras, Nut. Carla Silveira e Drª Claudia

Gazal, pelo incentivo diário e por terem criado condições concretas;

ao Fundo de Incentivo à Pesquisa (FIPE) do HCPA pela viabilidade financeira;

à colega e parceira Nut. Vivian Luft pelo empenho, comprometimento e parceria;

à Aline Fraga, Amanda Siegmann, Ana Elisa Copstein, Andréia Candal, Bibiana Manna,

Caroline Fortes, Francine Hill, Gabriela Koglin, Gabriela Salazar, Leonardo Stumm,

Michele Drehmer, Natália Schmidt, Roberta Ferlini, Scheila Ortolan, Tatiana Ederich,

pelo envolvimento e dedicação ao projeto;

ao Marcelo (esposo) e Rafael (filho), pelo apoio silencioso e incondicional,

meu reconhecimento e agradecimento a todos, de verdade!

SUMÁRIO

Lista de abreviaturas e siglas..........................................................................................

Resumo ..........................................................................................................................

Abstract ..........................................................................................................................

Lista de Quadros …………............................................................................................

Lista de Tabelas ………….............................................................................................

Lista de Figuras ………….............................................................................................

1. APRESENTAÇÃO ....................................................................................................

2. INTRODUÇÃO .........................................................................................................

3. OBJETIVOS ..............................................................................................................

4. REFERÊNCIAS DA INTRODUÇÃO DA TESE .....................................................

5. ARTIGOS

5.1. Índice de massa corporal, albumina, contagem de linfócitos, Avaliação

Nutricional Subjetiva Global, antropometria do braço e perda de peso no

diagnóstico nutricional de adultos hospitalizados …………………………….

5.2. Triagem nutricional em adultos hospitalizados: Revisão da validação dos

métodos disponíveis ..........................................................................................

5.3. Accuracy of nutritional assessment tools for predicting adverse hospital

outcomes ...........................................................................................................

5.4. Avaliação nutricional: descrição da concordância entre avaliadores …….

5.5. Impacto de variáveis nutricionais na predição de morte, infecção e

109

permanência hospitalar ......................................................................................

7. CONCLUSÕES E CONSIDERAÇÕES FINAIS ......................................................

8. ANEXOS ...................................................................................................................

8.1. Projeto de pesquisa .....................................................................................

8.2. Instrumentos de coleta de dados .................................................................

8.3. Termo de consentimento .............................................................................

8.4. Termo de compromisso com a utilização de dados ……………………....

8.5. Manual descritivo de preenchimento de formulários …………………….

135

169

170

171

191

195

196

197

LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS

%PP Percentual de perda de peso

ANSG Avaliação Nutricional Subjetiva Global

ANVISA Agência Nacional de Vigilância Sanitária

Arm circumference

ASPEN

American Society of Parenteral and Enteral Nutrition

BMI

Body Mass Index

CB Circunferência do braço

CCI Coeficiente de correlação intraclasse

CL Contagem de linfócitos

CMB Circunferência muscular do braço

CNPQ Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

DC Densidade calórica

DEXA

Dual Energy X-Ray Absorptiometry

E Especificidade

ESPEN

European Society for Parenteral and Enteral Nutrition

FIPE Fundo de Incentivo à Pesquisa

HCPA Hospital de Clínicas de Porto Alegre

ICC

Intraclass correlation coefficient

IMC Índice de Massa Corporal

LOS

Legth of stay

LP Longa permanência

MAC

Muscular arm circumference

MNA

Mini Nutritional Assessment

MST

Malnutritional Screening Tool

MUST

Malnutritional Universal Screening Tool

NE Nutrição enteral

NHANES

National Health and Nutrition Examination Survey

NPT Nutrição parenteral total

NRI

Nutitional Risk Index

NRS

Nutritional Risk Screening

NSEq

Nutritional Screening Equation

NST

Nutritional ScreentingTtool

P10 Percentil 10

P5 Percentil 5

PA Peso atual

PCT Prega cutânea tricipital

PP Perda de peso

PPP Percentual de perda de peso

PU Peso usual

RC Razão de chances

S Sensibilidade

Sensivity

SGA

Subjective Global Assessment

SNAQ

Short Nutritional Assessment Questionnaire

Specificity

SUS Sistema Único de Saúde

TN Terapia nutricional

TST

Ticeps skinfold tickness

UI Unidade de Internação

UP Úlcera de pressão

VO Via oral

VP Valor Preditivo

Weigth loss

RESUMO

Diferentes métodos são empregados na avaliação nutricional de adultos hospitalizados,

sem que haja evidências de que identifiquem o acréscimo de risco para desfechos hospitalares

associados à desnutrição.

A acurácia dos métodos de avaliação nutricional empregados nas rotinas hospitalares

foram comparados em 434 adultos de um hospital geral universitário de alta complexidade no sul

do Brasil. A albumina sérica foi o método mais preditivo de morte (77%; IC

95%

: 69-86%) e

infecção hospitalar, (67%; IC

95%

: 61-74%), enquanto a contagem de linfócitos (60%; IC

95%

: 55-

65%) foi mais preditiva de longa permanência (LP). A albumina sérica <3,5 g/dL foi a única

variável independente associada aos 3 desfechos, sugerindo haver pouca contribuição no

emprego de outros métodos na predição de desfechos hospitalares.

A fim de derivar e validar um escore preditivo do risco de morte, infecção e longa

permanêcia, entre outubro de 2005 e junho de 2006, 1.503 adultos das unidades de internação do

mesmo hospital foram avaliados à admissão hospitalar. A coorte de derivação foi constituída por

1.002 pacientes e a de validação foi composta por 501 pacientes. Houve boa concordância

intraclasse (CCI>

0,86) e diferenças de pequena magnitude entre avaliadores para 102 pacientes

avaliados em duplicata. Houve menor concordância para métodos que requeriam experiência do

avaliador. Albumina < 3,5g/dL e presença de >

2 comorbidades crônicas, fizeram parte dos

escores de predição para os 3 desfechos e desnutrição (Avaliação Subjetiva Global) dos escores

de morte e LP. O escore derivado para predição de óbito [(>

2 comorbidades x 6,0) +

(albumina<3,5g/dL x 4,0) + (ASG C x 4,0) + (condição física prejudicada x 2,5)] mostrou-se

sensível e de baixa probabilidade pós-teste negativa na predição de óbito e desempenho

semelhante aos escores específicos na predição de infecção e LP. Em conclusão, o escore

derivado e validado para predizer óbito mostrou-se acurado na predição de desfechos

hospitalares.

ABSTRACT

Several methods have been applied for the assessment of nutrition status, even tough there

are not evidences defining the increment of risk for adverse hospital outcomes attributable to

malnutrition in hospitalized adults.

The accuracy of methods applied for the assessment of nutritional status was compared in

434 adults admitted in a tertiary care general hospital in southern Brazil. Serum albumin was the

best predictive method for death (C statististic: 77%; 95%CI: 69-86%) and infection (67%;

95%CI: 61-74%), while total lymphocyte count was the most predictive method for prolonged

length of hospital stay (LOS) (60%; IC

95%

: 55-65%). Serum albumin <3.5 g/dL was the only

variable independently associated to greater risk for these 3 outcomes, suggesting little

contribution of other methods in the prediction of hospital outcomes.

In order to develop and validate a predictive score for death, infection, and LOS, from

October/2005 to June/2006, 1503 adults were assessed at hospital admission. The derivation

cohort was constituted by 1002 patients, and the validation cohort by 501 patients. Satisfactory

agreement (ICC>0.86) and low mean differences were observed in 102 patients assessed in

duplicate. Lower agreement was verified for methods that demand greater experience by the

observer. The variables serum albumin <3,5g/dL and >

2 chronic comorbidities predicted the 3

outcomes, and malnutrition (Subjective Global Assessment) predicted death and LOS. The score

developed to predict death [(>

2 comorbidities x 6.0) + (albumin<3.5g/dL x 4.0) + (ASG “C” x

4.0) + (impaired physical condition x 2.5)] appeared to be sensitive and of low negative post-test

probability for death, and showed similar performance to predict infection and LOS compared to

the scores specifically developed for these outcomes (C statistic: 0.60, IC

95%

: 0.55-0.66 e 0.61,

95%

: 0.58-0.65, respectively). In conclusion, a clinical-nutritional score developed and validated

to predict death was accurate in predicting hospital outcomes.

LISTA DE QUADROS

Página

Artigo 1

Quadro 1: Avaliação Nutricional Subjetiva Global (ANSG) - ..............

Artigo 2

Quadro 1: Formato final do Malnutrition Screening Tool (MST) .........

Artigo 2

Quadro 2: Critérios para classificação nutricional estabelecidos no

Nutritional Risk Screenig (NRS) .........................................

LISTA DE TABELAS

Página

Artigo 3

Table 1: Patient characteristics and nutritional assessment parameters. Data

expressed in n (%), unless otherwise specified ...............................................

Table 2. Univariate predictors of death, infection and prolonged hospital

stay ...................................................................................................................

Table 3. Accuracy of nutritional parameters for LOS, infection and hospital

death, expressed in an area under the ROC curve (95%CI) …………………

Table 4. Multivariate logistic regression models for each outcome: (a)

hospital death, (b) infection, and (c) hospital stay ≥ 15 days ………………..

104

105

106

107

Artigo 4

Tabela 1 – Valores médios, desvios-padrão, correlação e diferença entre as

avaliações do observador de referência e do segundo observador, nas

diferentes medidas antropométricas …...........................................................

Tabela 2 – Concordância entre o observador de referência e observador 2 na

classificação do percentual de perda de peso (kappa = 0,74; p<0,001),

Índice de Massa Corporal (kappa = 0,98; P <0,001) e Avaliação Nutricional

Subjetiva Global (kappa = 0,46; IC

95%

: 0,31-0,60; P <0,001) ………………

127

128

Artigo 5

Tabela 1 – Comparação das características clínicas e parâmetros

nutricionais dos 1.002 pacientes da coorte de derivação, comparados aos

501 pacientes da coorte de validação. Dados expressos em n (%), ou

conforme especificado ……………………………………………………….

Tabela 2: Preditores clínicos e nutricionais univariados relacionados com

morte, infecção e permanência hospitalar, na coorte de derivação (n=1.002)

Tabela 3: Dias de hospitalização nos pacientes da coorte de derivação, de

acordo com os diferentes marcadores do estado nutricional. Dados

expressos em média±dp ...................................................................................

Tabela 4: Regressão logística multivariável para morte, infecção e longa

permanência hospitalar, na coorte de derivação. Dados expressos em RC

(IC

95%

) ………………………………………………………………………..

Tabela 5: Propriedades diagnósticas do “escore óbito” para predizer os

desfechos óbito (ponto de corte >

9), infecção (ponto de corte >5,0) e longa

permanência hospitalar (ponto de corte >

5,0), na coorte de validação …......

161

163

164

165

166

LISTA DE FIGURAS

Título Página

Artigo 2

Figura 1: Malnutrition Universal Screening Tool (MUST) …………………..

Artigo 3

Figure 1: Malnutrition prevalence according to each nutritional assessment

parameter. BMI = body mass index; SGA = subjective global assessment;

WL = percentage of involuntary weight loss ………………………………...

108

Artigo 4

Figura 1: Proporção de pacientes em que houve concordância (%) entre os

avaliadores na classificação dos percentis (p5 e p10), definidos por

Frisancho et al (22), para circunferência do braço (CB), prega cutânea

tricipital (PCT) e circunferência muscular do braço (CMB) ………………...

Figura 2: Diferença entre observadores nas medidas antropométricas (eixo

Y), ao longo da média dos valores obtidos pelos dois observadores (eixo X).

As linhas pretas apontam a tolerância de 0,5Kg para peso atual (a) e peso

usual (b), 0,5cm para altura (c), circunferência do braço (d) e circunferência

muscular do braço (e), 2 a 10mm para prega cutânea tricipital (f), 1% para

perda de peso (g) e 0,5Kg/m

para o índice de massa corporal (h). As linhas

cinza indicam 1,96 desvios-padrão da média da diferença …………….

129

130

Figura 3: Concordância entre observadores. As linhas cinzas sinalizam

hipotética concordância perfeita (em ângulo de 45° entre os eixos),

enquanto as linhas pretas indicam a reta estimada para a concordância

encontrada neste estudo. Cada ponto representa um paciente avaliado pelo

aluno (A) e o observador de referência (B) ………………………………….

132

Artigo 5

Figura 1: Acurácia do escore de predição de óbito (contínuo) nas coortes de

derivação e validação ………………………………………………………..

Figura 2: Incidência de óbito, infecção e longa permanência hospitalar em

função do escore desenvolvido para predição de óbito hospitalar, nas coortes

de derivação e validação ……………………………………………………...

167

168

APRESENTAÇÃO

Este trabalho consiste na tese de doutorado intitulada “Estado nutricional como preditor

de morte, infecção e permanência hospitalar”, apresentada ao Programa de Pós-Graduação em

Epidemiologia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, em 15 de outubro de 2007. A

presente tese partiu da hipótese que a desnutrição constitui-se um fator de risco de alto impacto

sobre morte, infecção e permanência hospitalar e se propôs a: (a) revisar os métodos de avaliação

de estado nutricional mais freqüentemente empregados no nosso meio, assim como escores de

triagem nutricional disponibilizados na literatura, (b) avaliar a acurácia desses métodos no nosso

meio em predizer desfechos hospitalares clinicamente relevantes e (c) desenvolver e validar um

escore de risco para morte, infecção e permanência de adultos hospitalizados. Em uma primeira

etapa, foi realizada revisão da literatura, utilizando as bases de dados do Pubmed, Cochrane

Library e Scielo, a fim de identificar métodos de avaliação do estado nutricional e escores de

risco nutricional empregado nas rotinas hospitalares. Foram, também, avaliadas referências

citadas em publicações selecionadas e mantidos contatos com autores, quando textos completos

não estavam disponíveis para consulta. Foi verificado que muitos dos métodos utilizados

atualmente nas rotinas hospitalares, em diferentes centros por todo o mundo, datam de várias

décadas e que carecem de procedimento de validação, especialmente para seu emprego no

ambiente hospitalar. Ainda que de modo insipiente, escores para avaliação de risco nutricional

têm sido desenvolvidos, como tentativa de padronizar o início precoce da assistência nutricional.

Ainda assim, não há, no Brasil, um método ou escore adequadamente validado que possa ser

adotado isoladamente para o diagnóstico de desnutrição, ou para avaliação de risco para piores

desfechos clínicos, relacionados ao pior estado nutricional. Na etapa seguinte, a partir de dados já

disponíveis, foram avaliados o estado nutricional e a evolução de 434 adultos de especialidades

de clínica e cirurgia do Hospital de Clínicas de Porto Alegre para desfechos hospitalares

clinicamente relevantes (morte, infecção e permanência hospitalar). Após ajuste para fatores de

confusão verificou-se que o nível sérico de albumina<3,5g/dL foi o marcador mais acurado para

estimar o risco nos 3 desfechos. Considerando-se a necessidade de se obter informações do

estado clínico e nutricional dos indivíduos o mais próximo à sua admissão hospitalar, com vistas

e elaboração e validação de um escore de predição de desfechos hospitalares clinicamente

relevantes, uma coorte de 1.503 adultos foi aleatoriamente constituída e subdividida em uma

coorte de derivação (n=1.002) e validação (n=501). A reprodutibilidade dos métodos de avaliação

do estado nutricional foi testada por 2 avaliadores independentes, em 102 pacientes da coorte de

derivação. Através de regressão logística múltipla foram identificadas as variáveis de risco para

os desfechos, que compuseram o escore de risco posteriormente validado na coorte de validação.

Desta forma, esta tese é apresentada em partes, conforme descrito a seguir:

I) Introdução e objetivos

II) Artigos:

1. Índice de massa corporal, albumina, contagem de linfócitos, Avaliação Nutricional

Subjetiva Global, antropometria do braço e perda de peso no diagnóstico nutricional de

adultos hospitalizados.

2. Triagem nutricional em adultos hospitalizados: Revisão da validação dos métodos

disponíveis

3. Estado nutricional e associação com desfechos hospitalares

4. Avaliação nutricional: descrição da concordância entre avaliadores

5. Impacto de variáveis nutricionais na predição de morte, infecção e permanência

hospitalar

III) Conclusões e considerações finais

Documentos de apoio, incluindo o projeto de pesquisa, instrumento de coleta de dados, termo

de consentimento e compromisso, parecer do Comitê de Ética em Pesquisa, estão apresentados no

final, na forma de anexos, respeitando a ordem de aparecimento nos artigos.

INTRODUÇÃO

Estima-se que cerca de 50% dos adultos hospitalizados apresente algum grau de

desnutrição, o que caracteriza esta como uma das comorbidades mais prevalentes em adultos

hospitalizados (CORREIA, 2003; EDINGTON, 2000; MELLO, 2003; WAITZBERG, 2001). A

desnutrição ocorre pela ação conjunta de diferentes fatores: sociais, clínicos, culturais (AKNER,

2001; NABER, 1997) e sua associação com maior morbidade e mortalidade, tempo de

hospitalização e custos hospitalares tem sido descrita (AZNARTE, 2001; BRAUNSCHWEIG,

2000; CHIMA, 1997; CORREIA, 2003; DE LUIS, 2006; KRUIZENGA, 2005; REILLY, 1988;

SCHNEIDER, 2004).

A identificação precoce de pacientes em risco para desfechos clínicos associados ao

estado nutricional possibilita que as equipes assistentes instituam a terapêutica nutricional mais

apropriada, visando minimizar o sinergismo entre a desnutrição e as complicações clínicas

(NABER, 1997). No Brasil, os procedimentos de terapia nutricional são regulamentados pelo

Ministério da Saúde, que considera estas ações como terapêuticas de alta complexidade. Neste

sentido, Unidades e Centros de referência em Alta Complexidade em Terapia Nutricional têm

sido designados pelos gestores, com a finalidade de assegurar a adoção das melhores práticas no

diagnostico e manejo de indivíduos, racionalizar a gestão de recursos, estabelecer estratégias de

vigilância clínica e epidemiológica, no âmbito do Sistema Único de Saúde (BRASIL, 2005;

BRASIL, 2006).

A avaliação do estado nutricional está presente nas rotinas de triagem e acompanhamento

de adultos hospitalizados, demandando o emprego de tempo e de outros recursos pelas

instituições. Muitos métodos estão disponíveis para esta finalidade, sendo a maior parte deles

datados de várias décadas (BAKER, 1982a ; BAKER, 1982b; BISHOP, 1981; BLACKBURN,

1977; FRISANCHO, 1974; FRISANCHO, 1981; KEYS, 1972; MARTON KI, 1981) e carecendo

de procedimento de validação, especialmente para seu emprego no ambiente hospitalar. Até o

momento, não foi estabelecida uma avaliação adequada da acurácia dos métodos aplicados à

beira do leito, o que pode ser parcialmente explicado pela falta de um único método que possa ser

adotado como padrão de referência. De igual modo, não está claro qual o acréscimo de risco para

desfechos hospitalares clinicamente relevantes deva ser atribuível à desnutrição e qual a

necessidade de instituição de protocolos de manejo e acompanhamento nutricional para adultos

hospitalizados. Baseados em recomendações de diferentes associações de especialidades (ADA,

1994; ASPEN, 2002; KONDRUP, 2003), tentativas de se estabelecer escores para avaliação de

risco nutricional têm sido implementadas. No entanto, não há, no Brasil, um método ou escore

adequadamente validado que possa ser adotado, isoladamente, como padrão, sendo recomendado,

neste cenário, o emprego de desfechos clínicos como referência (ASPEN, 2002). Neste sentido, a

presente tese se propõe a avaliar o desempenho dos diferentes métodos de avaliação do estado

nutricional empregados na rotina hospitalar em predizer desfechos clínicos, identificar o efeito

independente do estado nutricional sobre estes desfechos clinicamente relevantes e estabelecer

escore capaz de estimar o risco para estes desfechos.

OBJETIVOS

Objetivo Geral

Elaborar e validar um escore de risco nutricional para a ocorrência de morte, infecção e

permanência hospitalar em adultos internados em um hospital geral, e avaliar o impacto do estado

nutricional sobre estes desfechos.

Objetivo Específico

Descrever a variação interobservadores na aferição de medidas de estado nutricional.

REFERÊNCIAS DA INTRODUÇÃO DA TESE

ADA's definition for nutritional screening and assessment. J Am Diet Assoc 1994;94:838-89.

Akner G, Cederholm T. Treatment of protein-energy malnutrition in chronic nonmalignant

disorders. Am J Clin Nutr 2001;74(1):6-24.

ASPEN Board of Directors and the Clinical Guidelines Task Force. Guidelines for the use of

parenteral and enteral nutition in adult and pediatric patients. JPEN J Parenter Enteral Nutr

2002;26(1 Suppl):1SA-138SA.

Aznarte PP, Pareja R, Rubia NA, Lopez SF, Martinez DG. Impact of hospitalization on patients

with nutrition status evaluation at admission. Nutr Hosp 2001;16(1):14-8.

Baker JP, Detsky AS. A comparison of the predictive value of nutritional assessment techniques.

Clin Nutr 1982;32C:233-41.

Baker JP, Detsky AS, Wesson DE, Wolman SL, Stewart S, Whitewell J, et al. Nutritional

assessment: a comparison of clinical judgement and objective measurements. N Engl J Med

1982;306(16):969-72.

Bishop CW, Bowen PE, Ritchey SJ. Norms for nutritional assessment of American adults by

upper arm anthropometry. Am J Clin Nutr 1981;34(11):2530-9.

Blackburn GL, Bistrian BR, Maini BS, Schlamm HT, Smith MF. Nutritional and metabolic

assessment of the hospitalized patient. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1977;1(1):11-22.

Braunschweig C, Gomez S, Sheean PM. Impact of declines in nutritional status on outcomes in

adult patients hospitalized for more than 7 days. J Am Diet Assoc 2000;100(11):1316-22.

BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância Sanitária. Portaria nº 131, de 08 de março

de 2005. Define Unidades de Assistência de Alta Complexidade em Terapia Nutricional e

Centros de Referência de Alta Complexidade em Terapia Nutricional e suas aptidões e

qualidades. Diário Oficial da União [da República Federativa do Brasil], Brasília, Diário

Oficial da União, Poder Executivo, de 31 de março de 2005.

BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância Sanitária. Portaria nº 224, de 23 de março

de 2006. Define Unidades de Assistência de Alta Complexidade em Terapia Nutricional e

Centros de Referência de Alta Complexidade em Terapia Nutricional e suas aptidões e

qualidades. Diário Oficial da União [da República Federativa do Brasil], Brasília, Diário

Oficial da União; Poder Executivo, de 24 de março de 2006.

Chima CS, Barco K, Dewitt ML, Maeda M, Teran JC, Mullen KD. Relationship of nutritional

status to length of stay, hospital costs, and discharge status of patients hospitalized in the

medicine service. J Am Diet Assoc 1997; 1;97(9):975-8.

Correia MI, Campos AC. Prevalence of hospital malnutrition in Latin America: the multicenter

ELAN study. Nutrition 2003;19(10):823-5.

Correia MI, Waitzberg DL. The impact of malnutrition on morbidity, mortality, length of hospital

stay and costs evaluated through a multivariate model analysis. Clin Nutr 2003;22(3):235-9.

de Luis DA, Izaola O, Cuellar L, Terroba MC, Cabezas G, Rojo S, et al. Nutritional assessment:

predictive variables at hospital admission related with length of stay. Ann Nutr Metab

2006;50(4):394-8.

Edington J, Boorman J, Durrant ER, Perkins A, Giffin CV, James R, et al. Prevalence of

malnutrition on admission to four hospitals in England. The Malnutrition Prevalence Group.

Clin Nutr 2000;19(3):191-5.

Frisancho AR. Triceps skin fold and upper arm muscle size norms for assessment of nutritional

status. Am J Clin Nutr 1974;27(10):1052-8.

Frisancho AR. New norms of upper limb fat and muscle areas for assessment of nutritional status.

Am J Clin Nutr 1981;34(11):2540-5.

Keys A, Fidanza F, Karvonen MJ, Kimura N, Taylor HL. Indices of relative weight and obesity. J

Chronic Dis 1972;25(6):329-43.

Kondrup J, Allison SP, Elia M, Vellas B, Plauth M. ESPEN guidelines for nutrition screening

2002. Clin Nutr 2003;22(4):415-21.

Kruizenga HM, Van Tulder MW, Seidell JC, Thijs A, Ader HJ, Van Bokhorst-de van der

Schueren MA. Effectiveness and cost-effectiveness of early screening and treatment of

malnourished patients. Am J Clin Nutr 2005;82(5):1082-9.

Marton KI, Sox Jr HC, Krupp JR. Involuntary weight loss: diagnostic and prognostic

significance. Ann Intern Med 1981;95(5):568-74.

Mello ED, Teixeira LB, Beghetto MG, Luft VC. Desnutrição hospitalar cinco anos após o

IBRANUTRI. Rev Bras Nut Clin 2003;18(2):65-9.

Naber TH, Schermer T, de Bree A, Nusteling K, Eggink L, Kruimel JW, et al. Prevalence of

malnutrition in nonsurgical hospitalized patients and its association with disease

complications. Am J Clin Nutr 1997;66(5):1232-9.

Reilly JJ, Hull SF, Albert N, Waller A, Bringardener S. Economic impact of malnutrition: a

model system for hospitalized patients. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1988;12(4):371-6.

Schneider SM, Veyres P, Pivot X, Soummer AM, Jambou P, Filippi J, et al. Malnutrition is an

independent factor associated with nosocomial infections. Br J Nutr 2004;92(1):105-11.

Waitzberg DL, Caiaffa WT, Correia MI. Hospital malnutrition: the Brazilian national survey

(IBRANUTRI): a study of 4000 patients. Nutrition 2001;17(7-8):573-80.

ARTIGO 1 - REVISÃO

Índice de massa corporal, albumina, contagem de linfócitos, Avaliação Nutricional

Subjetiva Global, antropometria do braço e perda de peso no diagnóstico nutricional de

adultos hospitalizados

Body mass index, albumin, lymphocyte count, Subjective Global Nutritional Assessment, muscle

arm circumference, skinfold thickness and weight loss at hospitalized patients

Mariur Gomes Beghetto, Doutoranda em Epidemiologia pela UFRGS

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL (UFRGS)

Enviado à Revista Brasileira de Nutrição Clínica em novembro de 2006.

Índice de massa corporal, albumina, contagem de linfócitos, Avaliação Nutricional Subjetiva

Global, antropometria do braço e perda de peso no diagnóstico nutricional de adultos

hospitalizados

Body mass index, albumin, lymphocyte count, Subjective Global Nutritional Assessment, muscle

arm circumference, skinfold thickness and weight loss at hospitalized patients

Índice de masa corporal, albúmina, recuento de linfocitos, Evaluación Nutricional Subjetiva

Global, antropometría del brazo y pérdida de peso en el diagnóstico nutricional de adultos

hospitalizados

Mariur Gomes Beghetto

Bibiana Manna

Andréia Candal

Elza Daniel de Mello

Carisi Anne Polanczyk

1: Enfermeira, Mestre em Ciências Médicas: Endocrinologia, Metabologia e Nutrição Humana,

aluna de Doutorado do Programa de Pós-graduação em Epidemiologia da Universidade Federal

do Rio Grande do Sul. Professora assistente do curso de graduação em enfermagem, nutrição e

fisioterapia (UNILASALLE). Membro da Comissão de Suporte Nutricional do Hospital de

Clínicas de Porto Alegre.

2: Nutricionista.

3: Professora adjunta do Departamento de Pediatria da Universidade Federal do Rio Grande do

Sul. Chefe do Serviço de Nutrologia e Coordenadora da Comissão de Suporte Nutricional do

Hospital de Clinicas de Porto Alegre. Médica Nutróloga, Pediatra e Gastropediatra.

4: Professora adjunta do Departamento de Medicina Interna, Professora dos Programas de Pós-

graduação em Cardiologia e Epidemiologia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Médica cardiologista Serviço de Cardiologia do Hospital de Clinicas de Porto Alegre.

Mariur Gomes Beghetto. Rua Ramiro Barcelos 2350, sala 635. Porto Alegre, RS. CEP: 90035-

007

Fone: 51 2101 8109

Fax: 51 2101 8001

e-mail: mbeghetto@hcpa.ufrgs.br

RESUMO

Conhecer o estado nutricional de pacientes é de extrema relevância clínica em diferentes

momentos da hospitalização, visto que a partir do diagnóstico pode-se planejar, implementar e

acompanhar a terapêutica nutricional. Ao longo dos anos, métodos objetivos, como Índice de

Massa Corporal, percentual de perda de peso, antropometria do braço e testes laboratoriais, e

subjetivos, como a Avaliação Nutricional Subjetiva Global, foram incorporados às rotinas de

avaliação nutricional dos hospitais, sem que, no entanto, as limitações impostas pelos

procedimentos de derivação ou de validação destes métodos sejam questionados. De igual forma,

os parâmetros de “normalidade” estabelecidos podem não traduzir adequadamente o estado

nutricional de indivíduos no contexto hospitalar. Enquanto não se tem disponível métodos válidos

e reprodutíveis no nosso meio, reconhecer as limitações impostas por cada um dos métodos

atualmente empregados na prática clínica diária parece ser essencial para estimativas mais

apropriadas do estado nutricional.

ABSTRACT:

The knowledge of patients nutritional status has extremely clinical relevance in several

moments of hospitalization, since from the diagnosis is possible to plan, implement and follow

the nutritional intervention. Through years subjective (Subjective Nutritional Assessment) and

objective methods (Body Mass Index, percentage of weight loss, laboratory data) have been

included in hospital nutritional assessments routines. However, the limitations imposed by

derivations and validation procedures haven’t been questioned. The established “normality”

parameters may not translate appropriate the nutritional status in hospital context. While there is

no valid and reproducible method available, the limitations recognition of each method applied at

clinical practice seems to be essential to achieve more appropriate nutritional status estimates.

RESUMEN:

Conocer el estado nutricional de pacientes es de extremada relevancia clínica en

diferentes momentos de la hospitalización, visto que a partir del diagnóstico se puede planificar,

implementar y dar seguimiento a la terapéutica nutricional. A lo largo de los años, métodos

objetivos y subjetivos han sido incorporados a las rutinas de evaluación nutricional de los

hospitales, sin que, en tal caso, las limitaciones impuestas a los procedimientos de derivación o

de validación de estos métodos sean cuestionados. De igual forma, los parámetros de

“normalidad” establecidos pueden no-traducir adecuadamente el estado nutricional de individuos

en el contexto hospitalario. Mientras, no haya disponible métodos válidos y reproductibles en

nuestro medio, reconocer las limitaciones impuestas por cada uno de los métodos actualmente

empleados en la práctica clínica diaria parece esencial para estimativas más apropiadas del estado

nutricional.

UNITERMOS: Avaliação nutricional, estado nutricional, peso corporal, índice de massa

corporal.

KEY WORDS: Nutritional assessment, nutritional status, body weight, body mass index.

UNITÉRMINOS: Evaluación nutricional, estado nutricional, peso corporal, índice de masa

corporal.

INTRODUÇÃO

A manutenção do estado nutricional adequado tem sido descrita como um importante

fator na preservação e recuperação da saúde. Ainda assim, muitos adultos hospitalizados

apresentam-se desnutridos

1,2

e as intervenções nutricionais dispensadas a eles estão longe do

ideal

3,4

. As manifestações clínicas secundárias a desnutrição podem atuar sobre diferentes órgãos

e sistemas, criando um ciclo de difícil manejo, não só aumentando a morbi-mortalidade

4-6

, tempo

2,6

e custo com a hospitalização

7,8

, como levando à piora na qualidade de vida

Em pacientes hospitalizados, a depleção nutricional, normalmente, é causada pela ação

conjunta de fatores como: doença de base, deficiência na ingestão, presença de co-morbidades,

efeitos colaterais de medicamentos, inatividade física

3,4

e negligência das equipes assistentes aos

aspectos nutricionais em detrimento de outros cuidados

6,10,11

. As diferenças clínicas entre os

pacientes e o grande número de métodos disponíveis para a avaliação do estado nutricional

predispõem a grande variabilidade observada nas taxas prevalência de desnutrição hospitalar

relatadas. Enquanto, por exemplo, o Índice de Massa Corporal (IMC)

e a albumina sérica

tendem a subestimar a prevalência de desnutrição

, a Avaliação Nutricional Subjetiva Global

(ANSG) parece superestimá-la

A despeito da disponibilidade de diferentes métodos, não existe um procedimento que

possa ser isoladamente empregado como padrão de referência para avaliação do estado

nutricional, para a totalidade dos adultos hospitalizados. Também não são claros os critérios para

a recomendação de um ou de outro método

. De fato, poucos dos métodos empregados na

prática clínica diária passaram por processo de validação e, ainda assim, em grupos selecionados

de pacientes. A presente revisão propõe-se a descrever alguns dos instrumentos de avaliação

nutricional freqüentemente adotados na prática clínica e apresentar considerações quanto ao seu

emprego para adultos hospitalizados.

METODOLOGIA

Entre dezembro de 2005 e julho de 2006 foi realizada uma revisão de literatura, com

vistas a identificar artigos originais de validação de métodos de avaliação nutricional. Os artigos

foram identificados nos registros da base de dados do Medline utilizando-se as seguintes

palavras-chave, e suas combinações, na estratégia de busca: #1: nutritional screening; #2:

nutritional assessment; #3: risk score; #4: method; #5: hospital inpatient; #6: validation; #7:

accuracy; #8: reproducibility; #9: predict; #10: clinical outcome. Referências citadas em estudos

encontrados na busca e em livros texto específicos de avaliação nutricional também foram

avaliadas. Não foi utilizado filtro para a busca de data, ou qualquer outro, visto que alguns

métodos de avaliação do estado nutricional foram publicados há muitas décadas. Quando

necessário, foram feitos contatos com os autores para aquisição de algumas publicações.

Foram avaliados os artigos que descreveram métodos de diagnóstico nutricional

freqüentemente empregados na prática clínica quanto ao seu objetivo inicial, procedimento de

derivação e validação do estudo e principais resultados. Dada a falta de acesso a alguns artigos

originais, artigos de revisão também foram avaliados.

DEFINIÇÃO DE AVALIAÇÃO NUTRICIONAL

O processo de avaliação nutricional envolve o exame detalhado de variáveis metabólicas,

nutricionais e funcionais, por profissionais experientes, sejam médicos, nutricionistas, ou

enfermeiros. Baseia-se no histórico, exame clínico e, quando indicado, investigação laboratorial.

Pressupõe a avaliação de compartimentos corporais, como músculos e tecido adiposo, uso de

medicamentos, hábitos alimentares e consumo de álcool, mastigação, deglutição, avaliação do

trato gastrintestinal, interpretação de exames laboratoriais, dentre outras variáveis

. A

interpretação do conjunto destas informações possibilita a emissão do diagnóstico nutricional.

Uma boa avaliação nutricional deve considerar aspectos subjetivos e objetivos, pois na avaliação

nutricional focada somente na função fisiológica, o quadro de desnutrição é tido como resultante

de ingestão inadequada de proteínas, calorias e/ou micronutrientes, sendo tratada apenas como

um marcador geral da doença

. Assim, a avaliação nutricional demanda investimento de tempo

e de outros recursos, identificando pacientes que já estão desnutridos, sinalizando para a

necessidade de adoção de intervenções que promovam a recuperação, ou minimizem a

deterioração do estado nutricional.

MÉTODOS DE AVALIAÇÃO DO ESTADO NUTRICIONAL

O estado nutricional de pacientes hospitalizados consiste no levantamento de dados

dietéticos, antropométricos, bioquímicos, imunológicos, clínicos e exames de imagem que

permitem estabelecer o diagnóstico nutricional. Diferentes métodos têm sido propostos, há

décadas, para esta finalidade: avaliação bioquímica do cabelo, teste de hipersensibilidade cutânea

tardia, calorimetria direta e indireta, medidas antropométricas (peso, altura, dobra triciptal,

circunferência muscular do braço e Índice de Massa Corporal - IMC), testes laboratoriais

(albumina sérica, transferrina e linfócitos), percentual de perda de peso e Avaliação Nutricional

Subjetiva Global (ANSG), sendo que, IMC, percentual de perda de peso e ANSG são mais

freqüentemente empregados. Na prática, a avaliação nutricional é feita utilizando alguns e não

todos os métodos disponíveis.

Índice de Massa Corporal (IMC)

A necessidade de um índice de peso corporal relativo é reconhecida desde o início da

antropometria, ou seja, no momento em que foi dada atenção para as dimensões corporais e suas

implicações biológicas e clínicas. O índice de massa corporal (IMC) tem longa história. Há quase

dois séculos Quetelet, o pioneiro em antropometria e estatística, foi o primeiro a calcular a razão

do peso em relação ao quadrado da estatura corporal (peso/altura

). No entanto, ele próprio não

estabeleceu a medida como expressão de composição corporal ou adiposidade. Apenas observou,

em adultos jovens, que esta razão era mais estável que a razão peso/altura³, ou simplesmente

peso/altura, especialmente com o aumento da estatura

. Ao longo dos séculos, diversos índices

de peso relativo têm sido usados. Em 1897 Livi publicou o Índice Ponderal, definido como o

peso elevado à terceira potência dividido pela estatura. Baseou-se na idéia de que não faria

sentido que o peso corporal, medida que equivale a volume, fosse representado pela simples

razão peso/altura. Mais tarde foi desenvolvido o Índice de Rohrer, ou seja, peso/estatura³, o qual

foi amplamente utilizado. Quase um século após, em 1971, Keys et al.

compararam os índices

de peso relativo citados acima à razão peso/altura², a partir de dados de peso, altura e composição

corporal de 7.426 homens de diversos países europeus, do Japão, da África do Sul e dos Estados

Unidos da América. Basearam-se no princípio de que um índice de peso aceitável, calculado a

partir de peso e altura, deveria depender o mínimo possível da altura, para que não fosse afetado

pela diferença de estatura de homens baixos e altos. Os sujeitos foram provenientes de estudos

prospectivos delineados para avaliar doença arterial coronariana, sendo incluídos somente

aqueles considerados livres de doenças coronarianas. Foi verificado que o índice ponderal é

menos aceitável que a razão peso/estatura e que a razão peso/altura² (IMC) satisfaz o pré-

requisito de que o índice deve depender o mínimo possível da altura, já que foi encontrada baixa

correlação com a mesma

Atualmente esta medida é recomendada pela Organização Mundial de Saúde (OMS) como

meio de definir o grau de emagrecimento e desnutrição em adultos

. A classificação, de acordo

com os valores de IMC, considera: desnutrição (IMC <18,5 Kg/m²), eutrofia (IMC: 18,5-24,99

Kg/m², sobrepeso (IMC: 25-29,99 Kg/m²), obesidade grau I (IMC: 30-34,99 Kg/m²), obesidade

grau II (IMC: 35-39,99 Kg/m²) e obesidade grau III (IMC: >40 Kg/m²).

Diversos estudos buscaram avaliar a relação entre IMC e ocorrência de desfechos clínicos

em adultos hospitalizados. Em um estudo onde 5.168 pacientes submetidos à cirurgia de

revascularização coronariana foram avaliados, de modo independente, indivíduos com IMC <20

Kg/m² apresentaram mais morte (OR: 2,0; IC

95%

: 1,2-3,6), acidente vascular cerebral (OR: 1,7;

95%

: 1,0-2,9), insuficiência renal (OR: 2,0; IC

95%

: 1,2-3,5), pneumonia (OR: 2,2; IC

95%

: 1,3-3,8)

e reintervenção por sangramento (OR: 2,1; IC

95%

: 1,3-3,3)

Ainda que pacientes com desnutrição severa possam ser diagnosticados pelo emprego do

IMC, este método não permite identificar os estágios de desnutrição leve e moderada, privando

os pacientes de receber suporte nutricional precocemente. Cabe lembrar que o IMC não é um

bom critério diagnóstico do estado nutricional para pacientes hospitalizados, uma vez que avalia

todos os compartimentos corpóreos juntos e que sofre influência de fatores como ascite,

desidratação, falência renal, câncer e diálise

. De fato, o principal fator limitante no uso do IMC

é a retenção hídrica, que provoca falso ganho de peso, ocultando o real estado nutricional do

paciente.

Albumina

A utilização da albumina sérica como método de avaliação do estado nutricional é

amplamente difundida, especialmente em pacientes cirúrgicos, sendo seu baixo custo e facilidade

de obtenção, possíveis explicações para esta popularidade. A síntese da albumina ocorre apenas

nas células hepáticas, em quantidade aproximada de 15 gramas ao dia, podendo variar

significativamente durante o estresse fisiológico. A meia-vida aproxima-se dos vinte dias, com

degradação diária de 4%

. Apesar da concentração sérica poder ser afetada por fatores agudos

como trauma e estresse, o método é considerado melhor marcador de doença e de desnutrição,

por não depender de perda de peso, como os métodos antropométricos

. Baixos valores de

albumina sérica parecem estar correlacionados com aumento de complicações e desfechos

desfavoráveis

, ainda que o efeito isolado da hipoalbuminemia ainda não tenha sido

suficientemente demonstrado. De fato, o nível sérico da albumina, assim como de outras

proteínas, pode estar alterado na presença de muitas condições relacionadas à doença ou à

terapêutica instituída

. Talvez por isto, não haja consenso quanto à validade em utilizar os níveis

séricos de albumina

17,26

como parâmetro para o diagnóstico nutricional.

A associação entre albumina e frações HDL e LDL de colesterol, como marcadores do

estado nutricional, e morte, infecção e tempo de permanência hospitalar foi avaliado em amostra

de 2.989 pacientes de um serviço de cirurgia geral. Valores de albumina sérica e colesterol foram

avaliados em quintis. Pacientes com albumina ≤3,9 g/dL (menor quintil de distribuição)

apresentaram mais infecção nosocomial (OR: 1,9; IC95%: 1,2-2,9), mesmo após ajuste para as

outras variáveis. À medida que o nível sérico de albumina reduziu, as taxas de infecção

aumentaram. Quando avaliados riscos para infecções de acordo com o sítio de origem, foi

observada relação entre infecção no local da cirurgia e albumina ≤3,9 g/dL (OR: 1,7; IC95%%:

1,0-3,0). Pacientes com albumina sérica ≤3,9 g/dL evoluíram mais para morte (OR: 5,8;

IC95%%: 0,8-44,6). Pacientes no quintil mais baixo de albumina permaneceram mais tempo

hospitalizados (OR: 7,9; IC95%: 7,6-8,1). A baixa incidência de morte e infecção pode ter

afetado o poder da amostra para estas variáveis

Gibbs et al.

avaliaram a baixa albumina como preditora de morbi-mortalidade cirúrgica,

em 30 dias. A amostra de 54.215 pacientes, com média de idade de 61 anos, predominantemente

homens, foi selecionada de uma base de dados de 44 centros médicos norte-americanos.

Pacientes normoalbuminêmicos no período pré-operatório apresentaram menos morbidade (OR:

0,58%; IC95%: 0,56-0,60) e mortalidade (OR: 0,44; IC95%: 0,41-0,48) pós-operatória.

Conforme o nível de albumina sérica diminui (46 g/L para 21 g/dL), em todas as especialidades,

a taxa de mortalidade aumentou (de <10% para 65%)

A associação entre hipoalbuminemia (albumina <35 g/L) sobre a morbi-mortalidade foi,

também, avaliada, em um grupo de 2.321 pacientes, ao iniciarem uso de nutrição parenteral

(NP). Ao início da NP, 1.953 pacientes eram hipoalbuminêmicos. Hipoalbuminemia inicial foi

associada com aumento significativo de risco de infecção nosocomial e com mortalidade. Os

autores sugerem que a concentração sérica de albumina seja indicativa de depleção protéica,

refletindo o estresse metabólico associado com status de doenças específicas e que a evolução

clínica dos pacientes seja avaliada tendo a albuminemia inicial como base

A concentração sérica de albumina pode ser afetada por inflamação, infecção, edema ou

hemodiluição

. Em presença de inflamação ocorre a redução da síntese de albumina, aumento

na sua degradação e aumento nas perdas transcapilares. Doenças gastrointestinais aumentam as

perdas através do trato gastrointestinal

. Alterações crônicas presentes na doença hepática e

insuficiência cardíaca congestiva afetam a produção hepática de albumina e as taxas de perdas.

Em pacientes com insuficiência renal e submetidos à diálise, acredita-se que a inflamação tem um

impacto importante no decréscimo da albuminemia, uma vez que há importante redução na

síntese de proteínas e produção de proteínas de fase aguda

. Na doença grave, a permeabilidade

vascular aumenta drasticamente. As perdas do plasma para o espaço extravascular são

significativas e, devido a elas, até mesmo pequenas variações na porcentagem de trocas já são

suficiente para causar mudanças significativas nos valores plasmáticos da albumina

, limitando

sua utilização como marcador exclusivamente do estado nutricional.

Contagem de Linfócitos

A Contagem de Linfócitos (CL) tem sido descrita como um indicador útil de estado

nutricional e de desfechos clínicos. Pacientes com CL < 1500/mm³ são considerados desnutridos

e os pacientes com CL < 800/mm³ considerados gravemente desnutridos

. Correlação inversa

entre CL e morbi-mortalidade, em pacientes hospitalizados, foi demonstrada

A influência da idade sobre a CL também ainda não é totalmente conhecida

. Em estudo

com 161 idosos não hospitalizados, foi avaliada a utilidade da CL, classificada em 3 categorias,

como marcador de desnutrição: severamente baixa (<900/mm³), baixa (900-1499/mm³), normal

(≥1500/mm³). Não foi encontrada correlação entre CL e IMC (P = 0,244), albumina (P = 0,513),

colesterol total (P = 0,273) e Mini Nutritional Assessment (P = 0,557). Foi encontrada correlação

inversa e fraca, porém estatisticamente significativa, entre CL e idade (r = - 0,21; p <0,001).

Em estudo realizado para estabelecer métodos antropométricos e bioquímicos que

pudessem ser usados para detectar desnutrição hospitalar em pacientes submetidos a cirurgia

geral, a CL foi avaliada juntamente com peso, altura, circunferência muscular do braço, prega

cutânea triciptal e albumina, em 157 homens e mulheres. CL <1,5 x 10/L foi definida como

desnutrição. Linfocitopenia importante foi mais freqüente em homens >75 anos

Em um ambiente hospitalar, no entanto, a presença de linfopenia pode ser resultante de

diferentes intercorrências clínicas, presentes tanto em indivíduos nutridos, quanto desnutridos,

dificultando a interpretação da CL como marcador do estado nutricional em vigência de infecção,

sangramento, resposta aguda ao stress, por exemplo

. Neste sentido, a utilização da CL como

parâmetro de avaliação nutricional deve ser cautelosa.

Avaliação Nutricional Subjetiva Global (ANSG)

Com a finalidade de validar um método para diagnosticar o estado nutricional e identificar

pacientes em risco nutricional, em 1982, Baker JP et al.

25,34

conduziram um estudo onde foram

avaliados 59 adultos internados eletivamente para submeter-se a procedimento cirúrgico

gastrintestinal, em um hospital norte-americano. Dois examinadores independentes, através de

um novo instrumento constituído por histórico (perda de peso, edema, anorexia, vômito, diarréia,

diminuição da capacidade de alimentação por via oral e doenças crônicas) e exame físico dirigido

(icterícia, fissuras labiais, glossite, perda de gordura subcutânea, perda muscular e edema),

avaliaram e classificaram os pacientes em 3 categorias: nutridos (A), moderadamente desnutridos

ou suspeita de desnutrição (B) ou desnutridos severos (C). Todos os pacientes também foram

submetidos à avaliação objetiva do estado nutricional através de antropometria, percentual do

peso ideal, percentual de gordura corporal, índice creatinina-altura, hipersensibilidade cutânea e

valores de albumina e transferrina séricos, que foram revisados, nos prontuários, por um terceiro

investigador, no mesmo momento que identificava a presença ou ausência de infecção (de ferida

operatória e respiratória) e o número de dias de hospitalização. A concordância entre os

examinadores foi de 81% (IC

95%

: 58-86%). A incidência de infecção foi significantemente

associada com a presença de desnutrição (16% no grupo AA, 43% no grupo BB e 69% no grupo CC;

P <0.005) e da mesma forma, o uso de antibióticos (

20% no grupo AA, 29% no grupo BB e 75% no

grupo CC

; P <0,005). A média de dias de internação foi 18,4±2,4 no grupo AA, 25,4 ± 4,5 no

grupo BB e 48,6 ± 8,3 no grupo CC (P <0,001). Em 1984

, a acurácia deste teste em predizer

infecção hospitalar foi avaliada, tendo sido encontrado sensibilidade de 0,82 e especificidade de

0,72 para as categorias B e C do teste, mostrando-se sensível e específico para detectar

desnutrição, onde poucos pacientes bem nutridos recebem um diagnóstico falso-positivo de

desnutrição

26,35,36

Somente em 1987, Detsky et al.

padronizaram este método essencialmente clínico,

criando uma versão em forma de questionário, que chamaram Avaliação Nutricional Subjetiva

Global (ANSG). Resumidamente, a ANSG é um método subjetivo, que pode ser utilizado por

qualquer profissional de saúde, desde que treinado, subdividido em: (1) um breve histórico sobre

perda de peso, hábito alimentar, mudanças relacionadas ao trato gastrintestinal, capacidade

funcional e doença de base do indivíduo; (2) exame físico dirigido para perda de massa magra e

gorda e presença de edema e (3) escolha do diagnóstico nutricional. Não há pontuação numérica

na ANSG

17,36,37

A análise da história e o exame físico somam-se, subjetivamente, e os pacientes

são classificados em (A) nutridos, (B) suspeita de desnutrição ou moderadamente desnutridos, ou

avaliação em outros grupos de pacientes

1,6

, inclusive com tentativas de tornar este método um

escore pontuado

38,39

. Também, sua elevada correlação com outros métodos de avaliação do

estado nutricional foi demonstrada em pacientes cirúrgicos selecionados

Na prática clínica, a ANSG mostra-se um método simples, que pode ser realizado a beira

do leito e que exige poucos minutos para sua realização. No entanto, visto a subjetividade

envolvida, tem sua acurácia afetada pela experiência do profissional que está procedendo à

avaliação. Além disto, para acompanhamento nutricional, pode apresentar limitações associadas,

por exemplo, a perda de peso ainda não ter se refletido em alteração clínica ou a um ganho de

peso secundário à hiper-hidratação, e não à ingestão apropriada de outros nutrientes

. A

capacidade preditiva da ANSG para desfechos clínicos é afetada pelas características da

população avaliada, já que idade, perfil clínico e de gravidade podem confundir o efeito da

desnutrição

4,40

. Neste sentido, Jeejeebhoy

refere que a ANSG, por englobar uma variedade de

fatores, serviria como marcador do estado de saúde e não do estado nutricional dos indivíduos.

Quadro 1: Avaliação Nutricional Subjetiva Global (ANSG)

A- HISTÓRIA

1. Peso

• Peso Habitual: Kg

• Perdeu peso nos últimos 6 meses: ( ) Sim ( ) Não

• Quantidade perdida: Kg

• % de perda de peso em relação ao peso habitual : %

• Nas duas últimas semanas: ( ) continua perdendo peso ( ) estável ( ) engordou

2. Ingestão alimentar em relação ao habitual

• ( ) sem alterações ( ) houve alterações

Se houve alterações, há quanto tempo: dias

Se houve, para que tipo de dieta:

( ) sólida em quantidade menor ( ) líquida completa

( ) líquida restrita ( ) jejum

3. Sintomas gastrointestinais presentes há mais de 15 dias

• ( ) Sim ( ) Não

Se sim,

( ) Vômitos ( ) Náuseas

( ) Diarréia (mais de 3 evacuações líquidas/dia) ( ) Inapetência

4. Capacidade funcional

• ( ) sem disfunção ( ) disfunção

Se disfunção, há quanto tempo: dias

Que tipo: ( ) trabalho sub-ótimo ( ) em tratamento ambulatórial ( ) acamado

5.Doença principal e sua correlação com necessidades nutricionais

• Diagnóstico principal:

• Demanda metabólica: ( ) baixo stress ( ) stress moderado ( ) stress elevado

B- EXAME FÍSICO:

(para cada item dê um valor: 0=normal, 1=perda leve, 2=perda moderada, 3=perda importante)

( ) perda de gordura subcutânea ( tríceps e tórax )

( ) perda muscular ( quadríceps e deltóides )

( ) edema de tornozelo

( ) edema sacral

( ) ascite

C- AVALIAÇÃO SUBJETIVA:

( ) Nutrido

( ) Moderadamente desnutrido ou suspeita de desnutrição

( ) Gravemente desnutrido

Medidas antropométricas do braço

As medidas antropométricas do braço estimam, de uma maneira objetiva, os vários

compartimentos que formam o organismo. A massa corpórea magra representa o peso corporal

menos a quantidade de tecido adiposo

. Visto que a maior reserva calórica do organismo

humano está no tecido adiposo, há dezenas de anos técnicas para sua mensuração têm sido

avaliadas e comparadas a outros marcadores do estado nutricional. Medidas antropométricas,

incluindo prega cutânea tricipital, dimensões ósseas e circunferência do braço podem ser

utilizadas em equações para predizer diretamente porcentagem de gordura ou densidade corporal

total. Um dos métodos mais utilizados para a obtenção de informação relacionada à quantidade

de gordura e sua distribuição no organismo é a medida de dobras (pregas) cutâneas. Este método

é baseado na hipótese de que as dobras do tecido adiposo subcutâneo refletem uma constante

proporção da massa gorda total. Assim, seria um método de potencial valor para monitoramento

clínico capaz de predizer desnutrição calórico protéica no paciente hospitalizado

A prega cutânea tricipital (PCT) indica as reservas calóricas armazenadas na forma de

gordura, enquanto a circunferência muscular do braço reflete as reservas de proteína muscular

43,44

. Este método fornece uma avaliação rápida, não invasiva e barata (acessível) da composição

corporal. Pode ser mensurado com o mínimo de equipamentos, tempo e esforço e, como

resultado, obtem-se um marcador do estado nutricional muito utilizado em estudos populacionais

. Sua realização requer, contudo, treinamento prolongado e supervisão para que se obtenham

resultados confiáveis

. A acurácia do método depende da experiência do aplicador, do tipo de

adipômetro e da equação utilizada para estimar a gordura corporal. Uma das maiores limitações

do método é a dificuldade do aplicador de localizar e medir corretamente as dobras. Um

treinamento padronizado das técnicas é necessário para se obter acurácia e precisão das medidas

. A dobra tricipital deve ser medida na parte posterior do braço não-dominante

, sobre o

músculo triciptal, no ponto médio entre o acrômio e o olécrano, pinçando-se a pele e o tecido

subcutâneo entre o polegar e o indicador, onde se aplica o adipômetro a 1 cm abaixo dos dedos

que pinçam a prega, com o braço relaxado, sendo a leitura feita após 2 a 3 segundos

. A

circunferência braquial (CB) é medida através de uma fita métrica não extensível com escala em

milímetros no ponto médio entre o acrômico e o olécrano no braço não-dominante

. A

circunferência muscular do braço para estimativa da massa muscular e reservas de gordura é feita

através das medidas da PCT e CB na equação

: CMB(cm) = CB(cm) – {¶ x [PCT (mm)/10]}.

A fim de classificar os escores da avaliação antropométrica do braço, através de estudos

populacionais, foram estabelecidas classificações de percentis, por sexo e idade

43,47

. Visto que os

padrões de referência podem mudar de acordo com o grupo étnico estudado, em estudo posterior,

feito no Caribe, foi observada diferença significativa na medida do tríceps entre indivíduos

dominicanos e ingleses, em ambos os sexos

. Portanto, recomenda-se que para uma correta

avaliação, tais normas sejam validadas, de acordo com o grupo populacional em questão.

Um estudo britânico com 158 pacientes admitidos em 4 diferentes centros médicos

verificou que o percentil <5 da CMB e PCT mostrou-se pouco sensível, altamente específico e de

baixo valor preditivo positivo em relação ao IMC <

18 e à categoria C da ANSG

Cabe ressaltar que algumas características clínicas dos sujeitos hospitalizados (edema,

paresia e/ou plegia, estado de hidratação, restrição ao leito, dentre outros), podem limitar o

emprego da técnica e a interpretação dos resultados.

Percentual de Perda de Peso

Ainda que a perda de peso involuntária seja uma queixa freqüente, é de difícil diagnóstico

. O mecanismo fisiopatológico preciso pelo qual a perda de peso ocorre ainda não é totalmente

conhecido

. No entanto, diversos fatores parecem estar envolvidos: ingestão calórica diminuída,

alterações no metabolismo energético, ou perda de calorias através da urina ou das fezes,

alterações no paladar e olfato, anorexia, odinofagia, náuseas, percepção alterada da saciedade,

secreções e contrações gastrintestinais anormais e demandas metabólicas aumentadas. Mais

freqüentemente, a perda involuntária de peso se dá em decorrência da presença de tumores

malignos, doenças endócrinas, neurológicas, causas sociais ou psicológicas

A utilização do percentual de perda de peso atual (%PP) em relação ao peso usual como

preditor do estado nutricional ganhou impulso na década de 70, após a publicação do estudo de

Blackburn GL et al.

, que objetivou identificar um procedimento de avaliação nutricional

clinicamente relevante e compreensível para o diagnóstico de Kwashiorkor e Marasmo. Neste

estudo, os autores descrevem como parâmetros ideais para caracterização do perfil nutricional:

peso, altura, taxa metabólica basal, peso ideal, prega cutânea triciptal, circunferência muscular do

braço, índice creatinina-altura, albumina sérica, transferrina, contagem total de linfócitos,

imunidade celular mediada (hipersensibilidade tardia), balanço nitrogenado, utilização protéica,

mudança de peso, ingestão calórica e IMC. Desde então, o %PP vem sendo empregado para

classificar os pacientes com nutridos ou desnutridos e, também, integrando questionários mais

amplos de avaliação do estado nutricional como a Avaliação Nutricional Subjetiva Global

escores como o Malnutrition Screening Tool

e Short Nutritional Assessment Questionnaire

dentre outros.

Tanto o baixo peso corporal quanto a perda involuntária de peso parecem estar associados

a maior morbidade e mortalidade

, especialmente na população idosa

Em presença de doença oncológica, a perda de peso é especialmente observada, podendo

ter impacto negativo sobre a evolução da doença. Em um estudo, onde 262 pacientes com perda

involuntária de peso foram avaliados, em um hospital da Espanha, dos 104 pacientes com

neoplasia, somente 8,7% sobreviveram por mais de 1 ano, enquanto que dentre os 158 pacientes

com outras causas de perda de peso a sobrevida por mais de um ano foi de 86% (P <0,001)

Uma das dificuldades para a adoção da perda de peso como método de diagnóstico do

estado nutricional reside na falta critérios claros para o estabelecimento de ponto de corte, em

números absolutos ou percentuais, para a classificação dos pacientes. Desta forma, diferentes

pontos têm sido adotados, como perda de peso >

5% em 6 meses, perda de peso >5% em 3 meses

ou perda de peso >

10% no último ano

59,60

. De modo geral, acredita-se que uma perda de peso

>5% em 1 mês, ou uma perda >10% em 6 meses devem ser consideradas significativas

. Ainda

assim, deve-se lembrar que pacientes magros, com uma menor reserva de massa corporal, estão

em maior risco para mortalidade ao perderem apenas uma pequena quantidade de peso

CONCLUSÃO

A importância de se estabelecer o diagnóstico nutricional de adultos hospitalizados é

indiscutível, visto a vigilância clínica e epidemiológica destes indivíduos depender da adoção de

método padronizado para esta finalidade. Entretanto, os métodos usualmente empregados

apresentam diferentes limitações, que devem ser reconhecidas. Sendo assim, até que instrumentos

sejam desenvolvidos e validados, cabe a cada instituição de saúde, considerando o perfil de seus

pacientes, eleger um método que contemple exeqüibilidade, custo, prognóstico e relevância

clínica.

AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem ao Fundo de Incentivo à Pesquisa e Eventos (FIPE) do Hospital de

Clínicas de Porto Alegre e ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

(CNPq) pelo apoio financeiro e logístico à realização do trabalho.

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1) Mello ED, Teixeira LB, Beghetto MG, Luft VC. Desnutrição hospitalar cinco anos após o

IBRANUTRI. Rev Bras Nutr Clin 2003; 18(2):65-9.

2) Waitzberg DL, Caiaffa WT, Correia MI. Hospital malnutrition: the Brazilian national survey

(IBRANUTRI): a study of 4000 patients. Nutrition 2001; 17(7-8):573-80.

3) Akner G, Cederholm T. Treatment of protein-energy malnutrition in chronic nonmalignant

disorders. Am J Clin Nutr 2001; 74(1):6-24.

4) Naber TH, Schermer T, de Bree A, Nusteling K, Eggink L, Kruimel JW et al. Prevalence of

malnutrition in nonsurgical hospitalized patients and its association with disease complications.

Am J Clin Nutr 1997; 66(5):1232-9.

5) Symreng T, Anderberg B, Kagedal B, Norr A, Schildt B, Sjodahl R. Nutritional assessment

and clinical course in 112 elective surgical patients. Acta Chir Scand 1983; 149(7):657-62.

6) Correia MI, Campos AC. Prevalence of hospital malnutrition in Latin America: the multicenter

ELAN study. Nutrition 2003; 19(10):823-5.

7) Edington J, Boorman J, Durrant ER, Perkins A, Giffin CV, James R et al. Prevalence of

malnutrition on admission to four hospitals in England. The Malnutrition Prevalence Group. Clin

Nutr 2000; 19(3):191-5.

8) Reilly JJ, Hull SF, Albert N, Waller A, Bringardener S. Economic impact of malnutrition: a

model system for hospitalized patients. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1988; 12(4):371-6.

9) Larsson J, Akerlind I, Permerth J, Hornqvist JO. The relation between nutritional state and

quality of life in surgical patients. Eur J Surg 1994; 160(6-7):329-34.

10) Boog MCF, Silva JB. Percepções de enfermeiras sobre o processo de cuidado nutricional.

Rev Bras Nutr Clin 2001; 16:17-22.

11) Roubenoff R, Roubenoff RA, Preto J, Balke CW. Malnutrition among hospitalized patients.

A problem of physician awareness. Arch Intern Med 1987; 147(8):1462-5.

12) Galvan O, Joannidis M, Widschwendter A, Bonatti H, Sprinzl GM, Rehak P et al.

Comparison of different scoring methods for assessing the nutritional status of hospitalised

patients. Wien Klin Wochenschr 2004; 116(17-18):596-602.

13) Kyle UG, Pirlich M, Schuetz T, Luebke HJ, Lochs H, Pichard C. Prevalence of malnutrition

in 1760 patients at hospital admission: a controlled population study of body composition. Clin

Nutr 2003; 22(5):473-81.

14) Mourão F, Amado D, Ravasco P, Vidal PM, Camilo ME. Nutritional risk status assessment in

surgical patients: a challenge amidst plenty. Nutr Hosp 2004; 19(2):83-8.

15) ASPEN Board of Directors and the Clinical Guidelines Task Force. Guidelines for the use of

parenteral and enteral nutition in adult and pediatric patients. JPEN J Parenter Enteral Nutr 2002;

26(1 Suppl):1SA-138SA.

16) Kondrup J, Allison SP, Elia M, Vellas B, Plauth M. ESPEN guidelines for nutrition screening

2002. Clin Nutr 2003; 22(4):415-21.

17) Detsky AS, Smalley PS, Chang J. The rational clinical examination. Is this patient

malnourished? JAMA 1994; 271(1):54-8.

18) Keys A, Fidanza F, Karvonen MJ, Kimura N, Taylor HL. Indices of relative weight and

obesity. J Chronic Dis 1972; 25(6):329-43.

19) World Health Organization. Management of severe malnutrition: a manual for physicians and

other senior health workers, Geneva, 1999.

20) Engelman DT, Adams DH, Byrne JG, Aranki SF, Collins JJ, Jr., Couper GS et al. Impact of

body mass index and albumin on morbidity and mortality after cardiac surgery. J Thorac

Cardiovasc Surg 1999; 118(5):866-3.

21) Jeejeebhoy KN. Nutritional assessment. Nutrition 2000; 16(7-8):585-90.

22) Covinsky KE, Covinsky MH, Palmer RM, Sehgal AR. Serum albumin concentration and

clinical assessments of nutritional status in hospitalized older people: different sides of different

coins? J Am Geriatr Soc 2002; 50(4):631-7.

23) Gibbs J, Cull W, Henderson W, Daley J, Hur K, Khuri SF. Preoperative serum albumin level

as a predictor of operative mortality and morbidity: results from the National VA Surgical Risk

Study. Arch Surg 1999; 134(1):36-42.

24) Klein S, Kinney J, Jeejeebhoy K, Alpers D, Hellerstein M, Murray M et al. Nutrition support

in clinical practice: review of published data and recommendations for future research directions.

Summary of a conference sponsored by the National Institutes of Health, American Society for

Parenteral and Enteral Nutrition, and American Society for Clinical Nutrition. Am J Clin Nutr

1997; 66(3):683-706.

25) Baker JP, Detsky AS, Wesson DE, Wolman SL, Stewart S, Whitewell J et al. Nutritional

assessment: a comparison of clinical judgement and objective measurements. N Engl J Med

1982; 306(16):969-72.

26) Hirsch S, de Obaldia N, Petermann M, Rojo P, Barrientos C, Iturriaga H et al. Subjective

global assessment of nutritional status: further validation. Nutrition 1991; 7(1):35-7.

27) Delgado-Rodriguez M, Medina-Cuadros M, Gomez-Ortega A, Martinez-Gallego G,

Mariscal-Ortiz M, Martinez-Gonzalez MA et al. Cholesterol and Serum Albumin Levels as

Predictors of Cross Infection, Death, and Length of Hospital Stay. Arch Surg 2002; 137(7):805-

12.

28) Llop JM, Munoz C, Badia MB, Virgili N, Tubau M, Ramon JM et al. Serum albumin as

indicator of clinical evolution in patients on parenteral nutrition. Multivariate study. Clin Nutr

2001; 20(1):77-81.

29) Rapp-Kesek D, Stahle E, Karlsson TT. Body mass index and albumin in the preoperative

evaluation of cardiac surgery patients. Clin Nutr 2004; 23(6):1398-404.

30) Omran ML, Morley JE. Assessment of protein energy malnutrition in older persons, Part II:

Laboratory evaluation. Nutrition 2000; 16(2):131-40.

31) Kuzuya M, Kanda S, Koike T, Suzuki Y, Iguchi A. Lack of correlation between total

lymphocyte count and nutritional status in the elderly. Clin Nutr 2005; 24(3):427-32.

32) Neithercut WD, Smith AD, McAllister J, La Ferla G. Nutrition survey of patients in a general

surgical wards: is there an effective predictor of malnutrition? J Clin Pathol 1987; 40(7):803-7.

33) Bistrian BR, Blackburn GL, Vitale J, Cochran D, Naylor J. Prevalence of malnutrition in

general medical patients. JAMA 1976; 235(15):1567-70.

34) Baker JP, Detsky AS. A comparison of the predictive value of nutritional assessment

techniques. Clin Nutr 1982; 32C:233-41.

35) Detsky AS, Baker JP, Mendelson RA, Wolman SL, Wesson DE, Jeejeebhoy KN. Evaluating

the accuracy of nutritional assessment techniques applied to hospitalized patients: methodology

and comparisons. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1984; 8(2):153-9.

36) Detsky AS, Baker JP, O'Rourke K, Johnston N, Whitwell J, Mendelson RA et al. Predicting

nutrition-associated complications for patients undergoing gastrointestinal surgery. JPEN J

Parenter Enteral Nutr 1987; 11(5):440-6.

37) Detsky AS, McLaughlin J, Baker JP, Johnston N, Whittaker S, Mendelson RA et al. What is

subjective global assessment of nutritional status? JPEN J Parenter Enteral Nutr 1987; 11(1):8-

13.

38) Asgarani F, Mahdavi-Mazdeh M, Lessan-Pezeshki Kh, Makhdoomi A and Nafar M.

Correlation between modified subjective global assessment with anthropometric measurements

and laboratory parameters. Acta Med Iran 2004; 42(5):331-7.

39) Nurcal TZ, et al. A new weighted scoring system for subjective global assessment. Nutrition

2005; 21(6):666-71.

40) Jeejeebhoy KN, Detsky AS, Baker JP. Assessment of nutritional status. JPEN J Parenter

Enteral Nutr 1990; 14:193S-6S.

41) Blackburn GL, Bistrian BR, Maini BS, Schlamm HT, Smith MF. Nutritional and metabolic

assessment of the hospitalized patient. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1977; 1(1):11-22.

42) Bistrian BR, Blackburn GL, Hallowell E, Heddle R. Protein status of general surgical

patients. JAMA 1974; 230(6):858-60.

43) Frisancho AR. Triceps skin fold and upper arm muscle size norms for assessment of

nutritional status. Am J Clin Nutr 1974; 27(10):1052-58.

44) Jelliffe DB. The assessment of the nutritional status of the community (with special reference

to field surveys in developing regions of the world). Monogr Ser World Health Organ 1966;

53:3-271.

45) Bishop CW, Bowen PE, Ritchey SJ. Norms for nutritional assessment of American adults by

upper arm anthropometry. Am J Clin Nutr 1981; 34(11):2530-9.

46) Lohman TG, et al. Body fat measurement goes high tech: not all are created equal. Acsm's

Health & Fitness Journal 1997; 1(1):11-22.

47) Frisancho AR. New norms of upper limb fat and muscle areas for assessment of nutritional

status. Am J Clin Nutr 1981; 34(11):2540-5.

48) Robson JRK, Bazin M, Soderstrom R. Ethnic differences in skin-fold thickness. Am J Clin

Nutr 1971; 24(7):864-8.

49) Burden ST, Stoppard E, Shaffer J, Makin A, Todd C. Can we use mid upper arm

anthropometry to detect malnutrition in medical inpatients? A validation study. J Hum Nutr Diet

2005; 18(4):287-94.

50) Bilbao-Garay J, Barba R, Losa-Garcia JE, Martin H, Garcia dC, Castilla V et al. Assessing

clinical probability of organic disease in patients with involuntary weight loss: a simple score.

Eur J Intern Med 2002; 13(4):240-5.

51) Marton LI, et al. Involuntary weight loss: diagnostic and prognostic significance. Ann Intern

Med 1981; 95(5):568-74.

52) Reife CM. Involuntary weight loss. Med Clin North Am 1995; 79(2):299-313.

53) Pharm NV, Cox-Reijven PL, Greve JW, Soeters PB. Application of subjective global

assessment as a screening tool for malnutrition in surgical patients. Clin Nutr 2006; 25(1):102-8.

54) Ferguson M, Capra S, Bauer J, Banks M. Development of a valid and reliable malnutrition

screening tool for adult acute hospital patients. Nutrition 1999; 15(6):458-64.

55) Kruizenga HM, Seidell JC, de Vet HC, Wierdsma NJ, van B. Development and validation of

a hospital screening tool for malnutrition: the short nutritional assessment questionnaire (SNAQ).

Clin Nutr 2005; 24(1):75-82.

56) Knudtson MD, Klein BE, Klein R, Shankar A. Associations with weight loss and subsequent

mortality risk. Ann Epidemiol 2005; 15(7):483-91.

57) Yaari S, Goldbourt U. Voluntary and involuntary weight loss: associations with long term

mortality in 9,228 middle-aged and elderly men. Am J Epidemiol 1998; 148(6):546-55.

58) Hernandez JL, Riancho JA, Matorras P, Gonzalez-Macias J. Clinical evaluation for cancer in

patients with involuntary weight loss without specific symptoms. Am J Med 2003; 114(8):631-7.

59) Bilbao-Garay J, R Barba, Barba R, Losa-Garcia JE, Martin H, Garcia de Casasola G et al.

Assessing clinical probability of organ disease in patients with involuntary weight loss: a simple

score. Europ J Inter Med 2002; 13:240-5.

60) Knudtson MD, Klein BE, Klein R, Shankar A. Associations with weight loss and subsequent

mortality risk. Ann Epidemiol 2005; 15(7):483-91.

ARTIGO 2 - REVISÃO

Triagem nutricional em adultos hospitalizados: Revisão da validação dos métodos

disponíveis

Nutritional screening in hospital patients: A review of validation procedures.

Mariur Gomes Beghetto, Doutoranda em Epidemiologia pela UFRGS;

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL (UFRGS)

Enviado à Revista de Nutrição (ISSN 1415-5273) em 27/10/2006.

Re-encaminhado à Revista de Nutrição (ISSN 1415-5273) em 20/08/2007.

Triagem nutricional em adultos hospitalizados: Revisão da validação dos métodos

disponíveis

Nutritional screening in hospital patients: A review of validation procedures.

Short title: Triagem nutricional hospitalar - Inpatients nutritional screening

Mariur Gomes Beghetto

Bibiana Manna

Andréia Candal

Elza Daniel de Mello

Carisi Anne Polanczyk

1: Enfermeira, Mestre em Epidemiologia e aluna do Doutorado do Programa de Pós-graduação

em Epidemiologia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Professor assistente do curso

de graduação em enfermagem, nutrição e fisioterapia (UNILASALLE). Membro da Comissão de

Suporte Nutricional do Hospital de Clínicas de Porto Alegre. End.: Rua Ramiro Barcelos, 2350 -

Sala 635. Porto Alegre, RS, Brasil. CEP: 90035-903

2: Nutricionista. End.: Rua Ramiro Barcelos, 2350 - Sala 635. Porto Alegre, RS, Brasil. CEP:

90035-903

3: Professora adjunta do Departamento de Pediatria da Universidade Federal do Rio Grande do

Sul. Chefe do Serviço de Nutrologia e Coordenadora da Comissão de Suporte Nutricional do

Hospital de Clinicas de Porto Alegre. Médica Nutróloga, Pediatra e Gastropediatra. End.: Rua

Ramiro Barcelos, 2350 - Sala 635. Porto Alegre, RS, Brasil. CEP: 90035-903

4: Professora adjunta do Departamento de Medicina Interna, Professora dos Programas de Pós-

graduação em Cardiologia e Epidemiologia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Médica do Serviço de Cardiologia do Hospital de Clinicas de Porto Alegre. End.: Rua Ramiro

Barcelos, 2400 - 2º andar. Porto Alegre, RS, Brasil. CEP: 90035-903.

Mariur Gomes Beghetto.

Rua Ramiro Barcelos 2350, sala 635. Porto Alegre, RS. CEP: 90035-007

Fone: 51 2101 8659

Fax: 51 2101 8657

e-mail: mbeghetto@hcpa.ufrgs.br

RESUMO

O objetivo de um procedimento de triagem nutricional em adultos hospitalizados é

identificar indivíduos desnutridos ou em risco de desnutrir-se, possibilitando uma intervenção

nutricional precoce, melhorar a alocação de recursos humanos e financeiros. Diferentes métodos

são apresentados na literatura para esta finalidade: Malnutrition Screening Tool (MST), Short

Nutritional Assessment Questionnaire (SNAQ©), Nutritional Risk Index (NRI), Nutrition Risk

Score (NRS), Nutritional Risk Screening (NRS), Mini Nutritional Assessment (MNA),

Malnutrition Universal Screening Tool (MUST), Nutritional Screening Tool (NST), Nutritional

Screening Equation (NSEq). No entanto, o emprego de muitos destes instrumentos está limitado

pela metodologia empregada na derivação e/ou validação dos mesmos, ou, ainda, pela seleção de

grupos específicos de pacientes, pouca praticidade ou necessidade de um especialista para seu

emprego. A ausência de um padrão de referência para o diagnóstico nutricional poderia justificar,

parcialmente, a variabilidade encontrada na metodologia empregada no desenvolvimento de cada

instrumento apresentado, ainda que desfechos clínicos relevantes possam balizar o procedimento

de derivação e validação. A presente revisão descreve os instrumentos de triagem nutricional

acima referidos e apresenta considerações quanto ao seu emprego para adultos hospitalizados não

selecionados.

UNITERMOS: Triagem nutricional, risco nutricional, escore de risco nutricional.

ABSTRACT:

The aim of nutritional screening procedures in hospital patients is to identify malnutrition

or the risk of its development, allowing early nutritional intervention and improving human and

financial resources. Several methods are presented for this purpose: Malnutrition Screening Tool

(MST), Short Nutritional Assessment Questionnaire (SNAQ©), Nutritional Risk Index (NRI),

Nutrition Risk Score (NRS), Nutritional Risk Screening (NRS), Mini Nutritional Assessment

(MNA), Malnutrition Universal Screening Tool (MUST), Nutritional Screening Tool (NST),

Nutritional Screening Equation (NSEq). However, these tools use is limited by the applied

method on derivation and/or validation or even by specific groups selection, short feasibility or

necessity of a specialist for it’s apply. The lack of a gold standard nutritional diagnosis could

justify, at least in part, the variability found in the applied method at the development of each

presented tool, even if significant clinical outcome could delimitate the derivation and validation

procedure. The present review describes the nutritional screening tools referred above and shows

concern about it’s apply in non-selected hospitalized adults.

KEY WORDS: Nutritional screening, nutritional risk, nutritional risk score.

INTRODUÇÃO:

A despeito da importância da manutenção do estado nutricional na preservação e

recuperação da saúde, a desnutrição hospitalar é um evento prevalente no nosso e em outros

meios

1,2

, contribuindo para aumento da morbi-mortalidade

3-5

, tempo

2;5

e custo com a

hospitalização

6;7

, e piora na qualidade de vida

. A ação da doença de base e de co-morbidades,

ingestão insuficiente, efeitos colaterais de medicamentos, inatividade física

3;9

, desconsideração

da importância dos cuidados nutricionais pelos profissionais de saúde

5;10;11

contribuem para a

desnutrição em adultos hospitalizados e sua identificação precoce permite a adoção do melhor

manejo nutricional.

A avaliação nutricional envolve o exame detalhado de variáveis subjetivas e objetivas por

profissionais experientes

que embasam o diagnóstico nutricional, demandando tempo e outros

recursos. Por outro lado, a triagem nutricional é o procedimento que busca identificar indivíduos

desnutridos ou em risco de desnutrir-se, com o propósito de verificar se uma avaliação nutricional

adicional, mais detalhada, é necessária

. A triagem nutricional identifica fatores que, se

presentes, colocam o paciente em risco para desnutrir-se e apresentar complicações relacionadas

à desnutrição

. Desta forma, a triagem nutricional sinaliza, precocemente, pacientes que

poderiam beneficiar-se de terapia nutricional. Neste sentido, deve ser um procedimento rápido,

executado pela equipe de saúde que realiza a admissão hospitalar, buscando identificar se o

paciente: (a) não é de risco, mas deve ser re-avaliado em intervalos regulares, (b) é de risco e

necessita seguir um plano nutricional, (c) é de risco, mas problemas metabólicos e funcionais

impedem a adoção de um protocolo padronizado, ou se (d) há dúvida se o paciente é de risco.

Nas duas últimas condições, há necessidade de referenciar o paciente para uma avaliação mais

detalhada, por um especialista

. Diferentes instrumentos têm sido propostos para avaliar o risco

nutricional. No entanto, o emprego de parte destes instrumentos apresenta limitações como: (a)

falta de validação, (b) uso exclusivo de critérios subjetivos, (c) inclusão de pacientes

selecionados, (d) pouca praticidade, (e) necessidade de avaliação por nutricionista. Neste sentido,

a presente revisão propõe-se a descrever diferentes instrumentos de triagem nutricional

disponíveis e apresentar considerações quanto ao seu emprego para adultos hospitalizados não

selecionados.

METODOLOGIA

Entre dezembro de 2005 e julho de 2006 foi realizada uma revisão de literatura, para

identificar artigos originais de validação de métodos de triagem nutricional na base de dados do

Medline, utilizando-se as palavras-chave: #1: nutritional screening; #2: nutritional assessment;

#3: risk score; #4: method; #5: hospital inpatient; #6: validation; #7: accuracy; #8:

reproducibility; #9: predict; #10: clinical outcome. Não foi utilizado filtro para a busca de data,

ou qualquer outro. Referências citadas em estudos encontrados na busca e em livros texto

específicos de avaliação nutricional também foram avaliadas. Quando necessário, foram feitos

contatos com os autores para aquisição de algumas publicações. Foram avaliados os artigos

originais que descreveram métodos de triagem nutricional quanto ao seu objetivo inicial,

procedimento de derivação e validação e principais resultados.

MÉTODOS DE TRIAGEM NUTRICIONAL

Malnutrition Screening Tool (MST) (Ferguson et al.)

O Malnutrition Screening Tool (MST)

originou-se de um questionário derivado da

revisão da literatura e da experiência dos autores, aplicado em 408 adultos internados em

diferentes especialidades de clínica e cirurgia de um hospital australiano, especialmente em

pacientes de ginecologia e cirurgia plástica (34,6% da amostra). Os autores atribuíram valores

entre 0 e 5 para as possíveis respostas categorizadas às 21 questões que versavam sobre: perda de

peso, apetite, patologia. A Avaliação Nutricional Subjetiva Global (ANSG) descrita por Detsky et

al. (categorias B e C) foi adotada como “padrão ouro” para o diagnóstico de desnutrição. A

ANSG e o questionário elaborado foram aplicados nas primeiras 48h da admissão e os pacientes

tiveram seu IMC calculado a partir do peso e altura corporal referidos. Prega tricipital e

circunferência muscular do braço foram aferidos e os resultados de testes laboratoriais (proteínas

totais, albumina, pré-albumina, contagem de linfócitos e de leucócitos totais e proteína-C reativa)

foram revisados nos prontuários. Várias combinações das 21 questões foram testadas e as

questões: “Você tem se alimentado menos por apresentar diminuição do apetite?” e “Você

apresentou perda de peso não intencional recentemente?”, a despeito de também integrarem o

instrumento de ANSG, foram identificadas como de maior sensibilidade e especificidade,

constituindo o Malnutritional Screening Tool (MST) (Quadro 1). Para cada questão do MST

foram atribuídos pontos que, quando somados, constituíam um escore. Os valores de escore >

foram escolhidos como ponto de corte para identificação de risco nutricional, por apresentarem

sensibilidade e especificidade de 93% em detectar desnutrição (categorias B e C da ANSG).

Quadro 1: Formato final do Malnutrition Screening Tool (MST).

Questões Pontuação

Você teve perda recente de peso?

Não

Não sabe

Se sim, de quanto (em Kg) foi a sua perda de peso?

1-5

6-10

11-15

>15

Você está comendo menos por redução do apetite?

Não

Sim

TOTAL

Posteriormente, os parâmetros objetivos de avaliação do estado nutricional foram

comparados nos grupos de pacientes classificados em risco nutricional (MST = 2 a 5) ou sem

risco de desnutrição (MST = 0 a 1), tendo sido identificadas diferenças estatisticamente

significativas entre os grupos, com exceção dos valores de linfócitos e leucócitos totais. Em uma

amostra de 32 pacientes, a reprodutibilidade do instrumento foi testada por 3 diferentes duplas de

nutricionistas, sendo encontrada uma concordância interobservadores que variou entre 93%

(kappa=0,84) a 97% (kappa=0,93) das observações, em cada dupla de observadoras. Os autores

concluem que o MST é um instrumento fácil, simples, reprodutível e válido que pode ser

empregado por qualquer profissional de saúde, familiar ou pelo próprio paciente na admissão

hospitalar. Cabe considerar que o instrumento de ANSG, adotado como padrão de referência,

contém ambas as questões incluídas no MST. Sendo assim, seria esperado que estes fossem itens

identificados como de elevada sensibilidade e especificidade quando comparados à ANSG.

Short Nutritional Assessment Questionnaire (SNAQ©) (Kruizenga et al.)

O Short Nutritional Assessment Questionnaire (SNAQ©) foi desenvolvido e validado no

intuito de encontrar um mecanismo de triagem do estado nutricional que fosse válido e de rápida

aplicação. Para tanto, foram avaliados 588 adultos internados em diferentes especialidades de

clínica, cirurgia e oncologia do VU University Medical Center de Amsterdam. Na 1ª etapa, à

admissão hospitalar, 291 pacientes foram pesados, informaram sua altura corporal e responderam

a 26 questões que abrangiam sintomas e fatores de risco para desnutrição, provenientes de

questionários de qualidade de vida (EORTC-C30, EORTC H&Nn 35) e de outros instrumentos

de avaliação nutricional (Nutricia Nutritional Screening List, Mini Nutritional Assessment,

Subjective Global Assessment), além de outras questões sugeridas por nutricionistas. Foram

adotados os seguintes critérios para a classificação dos pacientes: (1) gravemente desnutridos

IMC <18,5Kg/m

ou perda de peso não intencional >5% no último mês ou >10% nos últimos 6

meses, (2) moderadamente desnutridos

: perda de peso entre 5 e 10% em 6 meses e IMC

>18,5Kg/m

e (3) bem nutridos: perda de peso <5% nos últimos 6 meses e IMC >18,5Kg/m

. A

capacidade de cada questão predizer desnutrição foi avaliada através de regressão logística

binomial, tendo sido utilizado como padrão de referência “presença de desnutrição” (categorias:

“gravemente desnutridos“ e “moderadamente desnutridos”). Esta etapa serviu para seleção de

variáveis que foram avaliadas através de modelo de regressão logística polinomial, onde as 3

classificações, já descritas, serviram de padrão de referência. O escore SNAQ© foi, então, obtido

utilizando-se os valores dos coeficientes de regressão encontrados, tendo sido estabelecidos seus

parâmetros de classificação a partir dos melhores pontos entre sensibilidade e especificidade. Das

26 questões iniciais, 4 foram mantidas no escore final: “Você perdeu mais que 6Kg em 6

meses?”, atribuído escore 3, (OR: 267,0; IC

95%

: 30,0-2376,2), “Você perdeu mais que 3Kg em 6

meses?”, atribuído escore 2, (OR: 37,7; IC

95%

: 12,5-113,6), “Você está reduzindo seu apetite há

1 mês ou mais?”, atribuído escore 1, (OR: 4,2; IC

95%

: 1,5-11,4) e “Você está utilizando

suplementos por via oral ou enteral no último mês?”, atribuído escore 1, (OR: 4,3; IC

95%

: 1,4-

19,9).

A coorte de validação foi constituída por outros 297 pacientes, avaliados por enfermeiras

à admissão hospitalar, utilizando o escore SNAQ©. Os pacientes foram classificados como

eutróficos (SNAQ© <2 pontos), moderadamente desnutridos (SNAQ© = 2 pontos) ou

gravemente desnutridos (SNAQ© >

3 pontos). Os pacientes classificados como moderadamente

desnutridos recebiam suplementação calórico-protéica e os classificados como gravemente

desnutridos, além da suplementação, recebiam atendimento pelo nutricionista. O

encaminhamento ao nutricionista foi qualificado, de forma subjetiva, pelo nutricionista que

realizou o atendimento como: “muito necessário”, “moderadamente necessário” ou

“desnecessário“. A acurácia e capacidade do SNAQ© em predizer desnutrição, conforme os

critérios estabelecidos na 1ª etapa, também foram avaliadas. A concordância entre enfermeira e

enfermeira (k = 0,69; IC

95%

: 0,45 – 0,94) e entre enfermeira e nutricionista (k = 0,91; IC

95%

: 0,8-

1,03) foi verificada através da avaliação em duplicata de 2 grupos de 47 pacientes. A área sob a

curva ROC encontrada, tanto quando utilizada a classificação “moderadamente desnutrido”

(SNAQ©>

2), quanto “gravemente desnutrido” (SNAQ©>3) foi de 0,85 (0,79-0,9). O SNAQ©

constitui-se de um escore validado em todas as suas etapas, onde a perda de peso, apetite e uso de

suplementos alimentares foram as variáveis mantidas na equação encontrada. No entanto, os

parâmetros adotados como padrão de referência na validação podem apresentar alta colinearidade

com as variáveis finais do modelo, já que tanto o percentual de perda de peso quanto o IMC

referem-se ao peso corporal dos indivíduos, e estas foram as questões de maior impacto no escore

final. Assim, a alta sensibilidade e especificidade parecem ser esperadas, já que a perda de peso é

contemplada tanto como variável independente, quanto dependente. Também, cabe observar que

mesmo sem ajuste do modelo final para variáveis clínicas e demográficas, os valores dos

intervalos de confiança dos OR do modelo final foram de grande variabilidade.

Nutritional Risk Index

Pelo menos 2 escores denominados Nutritional Risk Index estão disponibilizados na

literatura, ambos da década de 80

17;18

Nutritional Risk Index (Wolinsky et al.)

O Nutritional Risk Index foi desenvolvido na década de 80, a partir de 16 questões

derivadas do National Health and Nutritional Examination Survey (NHANES I), que avaliavam

restrição dietética, mudanças nos hábitos alimentares, mecanismos e morbidades que afetam a

ingestão. O objetivo foi desenvolver um escore de identificação de idosos em risco de

desenvolver condições clínicas relacionadas ao seu estado nutricional que levassem à elevada

utilização de Serviços de Saúde: consultas médicas, em emergências e hospitais e, portanto, a

identificar pessoas que se beneficiariam de avaliação diagnóstica adicional e de intervenções

nutricionais, de forma preventiva. Em 1982, um primeiro estudo de base populacional avaliou

401 idosos (idade >

65 anos) não hospitalizados, norte-americanos, em 3 momentos distintos:

inclusão (T1), após 4 meses (T2) e após 12 meses (T3), quanto a: percepção sobre sua saúde,

atividades de vida diária, auto-estima, utilização de serviços de saúde, dados demográficos e

medidas antropométricas, além das 16 questões derivadas do NHANES I que contemplavam:

restrição alimentar em decorrência de limitação clínica, problemas de mastigação, deglutição,

dentição, sintomas do trato gastrintestinal, perda de peso, cirurgia abdominal, anemia, fumo, uso

de medicamentos, dieta

. Os autores buscavam testar o instrumento quanto a sua consistência e

reprodutibilidade, comparando as freqüências de respostas nos 3 diferentes tempos de avaliação.

Para cada resposta afirmativa deveria ser somado 1 ponto. Os pacientes foram classificados como

baixo risco quando o somatório foi <

4 pontos, risco moderado quando o escore esteve entre 5 a 7

pontos e alto risco quando o escore foi >

8. Os autores concluíram que o NRI constituía-se de um

instrumento reprodutível e válido para a predição da utilização de Serviços de Saúde por idosos

não hospitalizados, ainda que apresentasse algumas limitações. A seguir, outro estudo foi

conduzido para avaliar se o NRI poderia substituir métodos de avaliação nutricional mais

complexos e caros

. Nesta ocasião, foram avaliados 377 homens não hospitalizados, com idade

>55 anos, predominantemente brancos, ao consultarem clínicos ou geriatras, do Veterans

Administration Medical Center, quanto a: antropometria, exames laboratoriais, recordatório

alimentar, dados demográficos, hábitos de vida, utilização de serviço de saúde, padrão

psicossocial e capacidade funcional. Indivíduos com IMC <20Kg/m

foram classificados como

“muito magros” e os com IMC >30 Kg/m

foram classificados como “obesos”. Valores

laboratoriais “anormais” (hemoglobina <14mg/dL, hematócrito <42%, contagem de linfócitos

<1.000 U/µL e albumina sérica <3,5mg/dL) geraram 1 ponto para cada resultado, assim como o

uso de medicamentos que interfiram no estado nutricional. Os resultados obtidos foram

semelhantes aos do estudo anterior, sendo encontrada uma consistência interna modesta e

concordância inter-observadores de 0,69. Os autores colocam limitações importantes à

generalização de seus achados como: amostra composta exclusivamente por indivíduos do sexo

masculino e usuários do sistema para veteranos, poucos não brancos e dificuldades com a

confiabilidade, dada a utilização de questionário auto-aplicável.

Nutrition Risk Index (Buzby et al.)

O estudo desenvolvido por Buzby et al.

objetivou avaliar a freqüência de complicações

e morte após cirurgias abdominais e torácicas, não cardíacas, no período perioperatório, e definir

marcadores de desnutrição para identificar pacientes elegíveis para submeter-se a terapia

nutricional parenteral perioperatória. Foram avaliados 368 pacientes do Veterans Affairs Medical

Center após laparotomia ou toracotomia eletiva, sendo excluídos os pacientes com expectativa de

sobrevida <90 dias, os que receberam nutrição parenteral (NP) nos 15 dias anteriores à inclusão,

ou submetidos a qualquer cirurgia nos 30 dias anteriores. À admissão, os pacientes foram

submetidos à avaliação nutricional laboratorial (albumina e pré-albumina) e antropométrica (peso

corporal, percentual de perda de peso em relação ao peso usual, percentual do peso ideal, prega

cutânea tricipital, circunferência muscular do braço). Após, ao longo da internação, foram

acompanhados para a ocorrência de complicações e evolução para óbito. Pacientes foram

considerados desnutridos quando apresentaram pelo menos 2 marcadores do estado nutricional

“anormais”. Todas combinações dos 7 marcadores do estado nutricional foram avaliadas quanto à

sensibilidade, especificidade e valor preditivo, sendo que 7 destas combinações apresentaram

melhor desempenho preditor (sensibilidade entre 54% e 61,3% e especificidade entre 66,8% e

71,1%). Para a escolha de quais métodos de avaliação do estado nutricional deveriam ser

incorporados ao escore, foi levado em consideração que a aferição de albumina e pré-albumina

são de mais fácil padronização e monitorização do que a Prega Cutânea Tricipital (PCT) e

Circunferência Muscular do Braço (CMB) e que só haveria necessidade de avaliar o peso

corporal através de uma das 3 variáveis: peso, percentual de perda de peso em relação ao peso

usual ou percentual do peso ideal. Após ajustes, a equação preditora de desfechos clínicos: morte,

sobrevivência com complicações ou sobrevivência livre de complicações, foi chamada de

Nutritional Risk Index [NRI = (1,519 × albumina sérica, g/l) + 41,7 × (peso atual/peso usual)]. Os

pacientes foram classificados de acordo com o valor de NRI obtido: (a) ausência de risco

: NRI

>100, (b): baixo risco: NRI = 97,5 a 100 e (c) risco moderado: NRI = 83,5 a 97,5. Desde então,

este índice vem sendo utilizado para avaliar indivíduos em diferentes condições e desfechos

clínicos

20;21

e acompanhar o impacto de intervenções nutricionais

Nutrition Risk Score (Reilly et al.)

O Nutrition Risk Score (NRS)

foi elaborado a partir de outros métodos utilizados: (1)

perda de peso (percentual e tempo), (2) IMC para adultos, percentil de peso para a altura para

crianças, (3) ingestão alimentar (apetite, capacidade de alimentação e absorção) e (4) fatores de

estresse (condições clínicas e requerimento nutricional). Cada uma destas informações foi

pontuada com valores entre 0 e 3, arbitrados pelos autores. O escore foi desenhado para que

refletisse o estado de desnutrição, fosse de fácil utilização, reprodutível e aplicável em todos os

pacientes adultos e pediátricos em 10 diferentes especialidades clínicas e cirúrgicas. Na etapa de

estudo piloto, 20 pacientes, selecionados de forma aleatória sistemática, foram avaliados por 10

nutricionistas, em duplicata. Cada paciente teve o valor de NRS calculado e correlacionado ao

valor do Nutritional Risk Index

e à impressão clínica da nutricionista (correlação de

Spearman). Os pacientes foram classificados em 3 categorias de risco nutricional: (1) baixo, (2)

médio e (3) alto, não tendo sido apresentados os pontos de corte para a categorização. No estudo

piloto, nas 40 avaliações efetivadas, foi encontrada correlação intermediária entre NRS e NRI (r=

0,68; p<0,001) e forte com a impressão dos nutricionistas (r= 0,83; p<0,001). Em uma segunda

etapa, 153 pacientes hospitalizados foram avaliados, respeitando a distribuição de internações por

especialidade do ano anterior, por 12 nutricionistas, com vistas a identificar se os pacientes eram

referenciados para terapia nutricional, ou monitorados, ou nenhuma ação era adotada. Para

verificar a correlação do NRS por enfermeiras, 19 pacientes também foram avaliados por estas

profissionais. A correlação entre nutricionistas e enfermeiros foi de 0,80 (p <0,001), mas para

todos os 19 pacientes o escore das enfermeiras excedeu ao das nutricionistas. Quase a totalidade

dos profissionais julgou que o NRS é de fácil aplicação, atingindo a um dos objetivos iniciais dos

autores. Mais recentemente, Corish et al.

, identificaram que tanto o Nutrition Risk Index

quanto o Nutrition Risk Score

, falham em identificar desnutrição (IMC<20Kg/m

e prega

tricipital ou circunferência muscular do braço <percentil 15) em muitos dos 359 pacientes

avaliados.

Nutritional Risk Screening (NRS-2002) (Kondrup et al.)

Este mecanismo de triagem nutricional foi desenvolvido a partir do conceito de que a

terapia nutricional é indicada para pacientes desnutridos e/ou para criticamente doentes, onde o

requerimento nutricional está aumentado

. Assim, um grupo de pesquisadores dinamarqueses

realizou uma análise retrospectiva de estudos desenhados para avaliar o benefício clínico da

terapia nutricional, onde os pacientes tiveram o estado de desnutrição e gravidade clínica

categorizada em: (a) ausente, (b) leve, (c) moderada e (d) grave. Utilizando uma pontuação

variável entre os valores 0 e 6, os pacientes foram classificados como “em risco”, quando

obtinham somatório >

3 pontos. A desnutrição foi diagnosticada a partir de variáveis mais

freqüentemente utilizadas em instrumentos de triagem: IMC, percentual de perda de peso,

mudança na aceitação da via oral e seu impacto clínico (Quadro 2).

Quadro 2: Critérios para classificação nutricional estabelecidos no Nutritional Risk Screening

(NRS) (Kondrup et al).

Deterioração do estado nutricional Gravidade da doença (grau de

estresse)

0: Ausente Estado nutricional normal Requerimento nutricional normal

1: Leve Perda de peso > 5% em 3 meses

Aceitação da via oral entre 50 e

75% da estimativa de

requerimento há 1 semana

Fratura de quadril, pacientes

crônicos (especialmente os

cirróticos), DPOC, pacientes em

hemodiálise, diabetes,

oncológicos

2: Moderado Perda de peso > 5% em 2 meses

IMC = 18,5 a 20,5 + piora das

condições gerais

Aceitação da via oral entre 25 e

50% da estimativa de

requerimento há 1 semana

Cirurgia abdominal de grande

porte, AVC, pneumonia grave,

leucemia

3: Grave

Perda de peso > 5% em 1 mês (≈

15% em 3 meses)

IMC < 18,5 + piora das condições

gerais

Aceitação da via oral entre 0 e

25% da estimativa de

requerimento há 1 semana

Traumatismo craniano,

transplante de medula óssea,

pacientes críticos (APACHE

10)

Para o cálculo final do escore, os pontos obtidos na categoria relacionada ao estado

nutricional deviam ser somados aos da gravidade da doença. Quando o paciente apresentasse

idade >

70 anos, deveria ser adicionado um ponto ao escore, para efetuar uma correção para a

idade. Assim, para pacientes com somatório de pontos do que “escore ajustado para a idade” >

foi recomendado o início de terapia nutricional. A análise da razão de probabilidade para efeito

positivo da intervenção nutricional, em relação a diferentes pontos de corte do escore, mostrou

que com o aumento do escore, houve maior benefício tanto da terapia nutricional enteral, quanto

parenteral, ainda que com muita variabilidade na precisão das estimativas.

Mini Nutritional Assessment (MNA) (Guigoz et al.)

27;28

A derivação e validação do Mini Nutritional Assessment (MNA) foi realizada em parceria

entre Toulouse University Hospital (France), University of New Mexico (EUA) e Nestlé Research

Center (Switzerland) em uma seqüência de 2 estudos

27;28

. No primeiro deles, foi procedida a

derivação do MNA, a partir de questões englobando medidas antropométricas (peso, altura e

perda de peso), avaliação global (estilo de vida, uso de medicamentos e mobilidade), dieta

(número de refeições, ingestão de alimentos e hidratação, autonomia para alimentar-se) e

avaliação subjetiva (autopercepção do estado nutricional e saúde), quando foram avaliados 105

idosos hospitalizados e 50 idosos participantes de atividades de Universidade para Terceira Idade.

Foram considerados nutridos os idosos com MNA >

24, em risco nutricional os com valores de

MNA entre 17 e 23,5 e desnutridos os que apresentaram MNA <17. Todos os idosos também

foram submetidos à avaliação nutricional completa: antropometria (IMC, circunferência braquial,

prega cutânea tricipital, circunferência muscular do braço, prega subescapular), bioquímica

(albumina, transferrina, pré-albumina, proteínas ligadas ao retinol, ceruloplasmina, proteína-C

reativa, glicoproteína alfa-1, colesterol, vitaminas A, D, E, B1, B6, B12, folato, cobre, zinco)

hematológica, avaliação dietética (recordatório de 3 dias combinado com inquérito de freqüência

alimentar) e avaliação funcional geriátrica (Mini-Mental, Activities of Daily Living). Em

comparação com o padrão de referência (avaliação nutricional completa), somente 2,2% dos

idosos foram mal classificados e o diagnóstico de desnutrição pelo MNA (MNA <17) mostrou-se

sensível, específico e preditivo (S = 96%, E = 98% e VP = 97%). Em um segundo estudo, 120

idosos doentes e 30 saudáveis foram avaliados através do MNA, antropometria e marcadores

bioquímicos, para a etapa de validação do escore. Foi encontrada concordância em 78% das

classificações dos idosos (categorias: “nutrido” e “desnutrido”). Dentre os demais idosos,

nenhum deles foi classificado como nutrido pelo padrão de referência e em risco ou desnutrido

pelo MNA. Estudos em outros grupos de pacientes, comparando o MNA a diferentes parâmetros

de avaliação do estado nutricional ou desfechos clínicos

, têm sido desenvolvidos.

Malnutrition Universal Screening Tool (MUST) (Elia et al.)

O Malnutrition Universal Screening Tool (MUST) foi desenvolvido pelo Malnutrition

Advisory Group of the Britsh Association for Parenteral and Enteral Nutrition com apoio de

entidades de diferentes associações de profissionais de saúde, como proposta de método de

triagem nutricional para adultos de todos os tipos de internação

. Tendo em vista a ausência de

padrão de referência para o diagnóstico de desnutrição e risco nutricional, os autores adotaram 3

critérios que refletissem a evolução do paciente: (1) perda não intencional de peso (passado), (2)

IMC (presente) e (3) efeito da doença aguda sobre a ingestão alimentar (futuro) (Figura 1).

Figura 1: Malnutrition Universal Screening Tool (MUST).

Os pacientes foram agrupados em 3 categorias: baixo, médio e alto risco de desnutrição,

sendo, posteriormente, as 2 últimas categorias unificadas. Utilizando 2 categorias para classificar

os pacientes quanto ao seu risco nutricional (“em risco” ou “livre de risco”), a concordância entre

o MUST e outros 7 instrumentos já disponíveis foi comparada: MEREC e Hickson & Hill, para

pacientes de gastroenterologia não hospitalizados (n=50); Nutritional Risk Score e Malnutritional

Screening Tool, em pacientes clínicos hospitalizados (n=75); MNA-SF, em pacientes idosos

clínicos e cirúrgicos hospitalizados (n=86); Avaliação Nutricional Subjetiva Global, em pacientes

clínicos hospitalizados e com idade <65 anos (n=50); Undernutritional Risk Score, em pacientes

de cirurgia geral, hospitalizados (n=52). A maior concordância foi encontrada entre MUST e

MEREC (k = 0,893 ± 0,077) e a menor entre MUST e Undernutritional Risk Score (k = 0,255 ±

0,101)

. Em todas as comparações com os demais métodos, o MUST foi adotado como padrão

de referência. Além disto, IMC, perda de peso e ingestão alimentar são, isoladamente ou em

conjunto, componentes dos 7 demais métodos avaliados.

Nutritional Screening Tool (NST)

Três escores denominados Nutritional Screening Tool estão descritos a seguir.

Nutritional Screening Tool (NST) (Laport et al.)

Laporte et al.

, com a finalidade de desenvolver um instrumento simples, sensível,

específico e com valores preditivos >80% para detectar desnutrição em pacientes adultos e

idosos, desenvolveram o Nutritional Screening Tool (NST). Foram avaliados 111 pacientes

agudamente doentes do Campbelltoon Regional Hospital (54 adultos e 57 idosos) e 49 idosos

cronicamente doentes do Village Campbellton Nursing Home, Canadá. Seguindo a recomendação

da American Dietetic Association, 9 variáveis relacionadas à antropometria, bioquímica,

dietética, clínica e estado funcional foram escolhidas para avaliar o risco de desnutrição e

pontuadas de 1 (desnutrição leve) a 3 (desnutrição grave). A partir do somatório dos pontos

obtidos em cada uma das 9 questões, o paciente foi classificado como sem risco (0 a 2 pontos),

risco leve (3 a 5 pontos), risco moderado (6 a 8 pontos) ou alto risco para desnutrição (>

pontos).

Os pacientes hospitalizados foram avaliados por um técnico em nutrição em até 72 horas

da admissão e os demais tinham o peso mensalmente anotado em seus prontuários. Duas

nutricionistas procederam avaliações nutricionais completas, após 24h da avaliação de triagem. A

partir da presença de 4 parâmetros anormais (indicadores antropométricos, bioquímicos ou

dietéticos), os pacientes foram classificados como: (1) nutridos, (2) levemente desnutridos, (3)

moderadamente desnutridos ou (4) gravemente desnutridos. Este diagnóstico nutricional foi

adotado como padrão de referência para a validação do escore. Após procedimento de regressão

logística, IMC, condições clínicas, albumina e percentagem de perda de peso foram as variáveis

significativamente associadas à predição de desnutrição (diagnóstico das nutricionistas). Visto

que a obtenção de histórico clínico é demorada, esta variável foi excluída da modelagem. Assim,

o modelo constituiu-se das variáveis IMC, albumina e perda de peso, sendo o escore 3

identificado como melhor ponto de corte para predizer desnutrição. Considerando que albumina

não é possível de ser coletada em muitos dos indivíduos e que em muitos outros não é possível

obter dados confiáveis sobre a história de perda de peso, modelos mantendo somente IMC e uma

destas variáveis foram avaliados, sendo o escore 2 o melhor ponto de corte para predizer

desnutrição. Para adultos hospitalizados, os modelos que incluíram IMC e percentual de perda de

peso (#1) ou IMC e albumina (#2) mostraram-se específicos (81,3% e 97,9%) e de elevado valor

preditivo (75,9% e 90,7%), mas não sensíveis (33,3%, em ambos modelos). Para idosos

hospitalizados, os modelos #1 e #2 mostraram-se sensíveis (78,6% e 92,9%), específicos (76,7%

e 83,7%) e de elevado valor preditivo (77,2% e 86,0), enquanto para idosos não hospitalizados o

modelo #1 mostrou-se sensível, específico e preditivo (85,5%, 75,9% e 79,6%, respectivamente).

Já o modelo #2, mostrou-se sensível (90,0%), mas pouco específico e preditivo (44,8% e 63,3%).

Não se deve deixar de considerar que as variáveis incluídas no modelo são as mesmas utilizadas

pelas nutricionistas para a emissão do diagnóstico nutricional de referência, o que pode

superestimar a acurácia do teste.

A fim de testar a concordância entre avaliadores, em uma etapa subseqüente

foram

avaliados 142 pacientes (72 agudamente doentes e hospitalizados e 70 cronicamente doentes e

residentes em clínicas geriátricas), através dos escores #1 (IMC e percentual de perda de peso) e

#2 (IMC e albumina sérica), por uma técnica em nutrição e uma enfermeira. Foi encontrada

concordância >

80,1% das avaliações, por ambos escores, entre técnico de nutrição e enfermeira

(k = 0,6 ± 0,07). Quando técnicos de nutrição repetiram a sua própria avaliação, a concordância

foi >

70,8% (k = 0,59 ± 0,07) para o escore nos idosos hospitalizados e >81,6% (k = 0,79 ± 0,06)

para os residentes em clínicas geriátricas.

Nutritional Screening Tool (NST) (Mackintosh e Hankey)

A concordância e reprodutibilidade do instrumento Nutritional Screening Tool (NST) foi

descrita por Mackintosh e Hankey

, ao avaliarem 70 idosos no momento da admissão no

Ayrshire, Brooksby, Garnock and Maybole Day Hospital, no Reino Unido. Os pacientes foram

avaliados e categorizados por enfermeiras quanto a: (a) peso

: sem perda de peso (escore = 0),

pouca mudança (escore = 1), baixo peso ou sobrepeso (escore = 2) e mudança recente importante

(escore = 3), (b) apetite

: bom (escore = 0), redução (escore = 1), regular (escore = 2) ou pouco ou

nenhum (escore = 3), (c) ingestão alimentar: >3 refeições/dia (escore = 0), substituição de

refeições por lanches (escore = 1), restrição de alimentos ou refeições não concluídas (escore = 2)

e falhas freqüente de refeições, precisando ser encorajado a comer (escore = 3), (d) ingestão

hídrica: >8 copos/dia (escore = 0), 6-7 copos/dia (escore = 1), 4-5 copos/dia (escore = 2) e < 3

copos/dia (escore = 3), (e) habilidade para comer: independente (escore = 0), problemas com

dentição e demora para comer (escore = 1), dificuldade para mastigar, deglutir ou preparar

refeições (escore = 2) e dificuldade importante para deglutir, sendo incapaz de alimentar-se

sozinho (escore = 3), e (f) condições clínicas

: não interferem na alimentação (escore = 0),

infecções repetidas e de curta duração, náuseas (escore = 1), reabilitação gastrintestinal,

constipação, tremores (escore = 2) e múltiplas doenças, câncer, sepsis, fraturas, úlceras de

pressão, tremores acentuados (escore = 3) . Pacientes com escore >

7 foram referenciados para

nutricionistas para avaliação adicional utilizando IMC e circunferência muscular do braço.

Foi encontrada forte correlação entre os escores de peso (r=0,94), apetite (r=0,92),

ingestão alimentar (r=0,86), habilidade para comer (r=0,90), condições clínicas (r=0,94) e

ingestão hídrica (r=0,77) entre os 2 grupos de profissionais, assim como concordância em cada

categoria avaliada (k >

0,77). Foi encontrada correlação negativa entre o NST e IMC, prega

tricipital, circunferência do braço e circunferência muscular do braço (r>0,34).

Nutritional Screening Tool (NST) (Burden et al.)

O Nutritional Screening Tool (NST)

é um instrumento de triagem nutricional

desenvolvido por um grupo de enfermeiras e nutricionistas, testado quanto a sua

reprodutibilidade em 100 pacientes, predominantemente mulheres (67%), internadas por motivos

clínicos, cirúrgicos e geriátricos no Withington Hospital, Reino Unido. Sujeitos que se

apresentavam inconscientes, confusos, restritos ao leito, ou incapazes de ter o peso aferido, foram

excluídos do estudo. Trata-se de um questionário, onde variáveis que influenciam o estado

nutricional (idade, nível de consciência, peso, ingestão alimentar, habilidade para alimentar-se,

condições clínicas e função intestinal) foram classificadas em 4 categorias, sendo a pontuação = 4

a de maior comprometimento.

De acordo com o somatório dos pontos obtidos em cada categoria, os pacientes foram

classificados em: risco mínimo (7 a 9 pontos), risco moderado (10 a 14 pontos) e desnutridos

15 pontos). Nutricionistas também classificaram os pacientes como desnutridos quando IMC

<20Kg/m

, percentual de perda de peso em 3 meses >10%, circunferência muscular do braço

<percentil 15 e ingestão alimentar <25% do recomendado para 24 horas e estes parâmetros foram

adotados como referência para estimativa da acurácia do NST. Os autores encontraram

concordância de 95% interobservadores. Quando comparado a IMC, percentual de perda de peso,

circunferência muscular do braço e ingestão alimentar, a NST apresentou sensibilidade de 59%,

35%, 82% e 59% e especificidade de 92%, 86%, 86% e 86%, respectivamente. Pacientes com

escore >

10 (risco moderado e desnutridos), quando comparados ao diagnóstico de desnutrição

por qualquer um dos demais métodos adotados como de referência, apresentaram sensibilidade de

78%, especificidade de 52%, valor preditivo positivo de 74% e valor preditivo negativo de 57%.

Nutritional Screening Equation (NSEq) (Elmore et al.)

O estudo que avaliou a Nutritional Screening Equation (NSEq) foi realizado em 2 partes:

derivação e validação da equação para avaliação do estado nutricional de adultos internados em

hospitais de baixa complexidade

. A derivação ocorreu a partir de um instrumento com 7

questões que versavam sobre hospitalização prévia, local de moradia, idade, perda de peso,

distúrbios alimentares ou de absorção, diagnósticos clínicos e albumina sérica, respondido por

100 pacientes de especialidades de clínica e cirurgia, ou por seus familiares, orientados por

voluntários, no momento da admissão hospitalar no St Francis Hospital Center, Indianápolis.

Cada variável deveria ser pontuada com valores entre 1 e 6, conforme a impressão clínica do

profissional. Pacientes com somatório de pontos >

6 deveriam ser encaminhados para avaliação

nutricional completa. Os valores de albumina sérica disponíveis nos prontuários dos pacientes

também foram revisados (n=57) e, quando <35g/L, foram automaticamente pontuados com valor

= 6. De modo independente, os pacientes foram submetidos a uma avaliação nutricional

detalhada que incluiu histórico, exame clínico, medidas bioquímicas e antropométricas, que foi

adotada como parâmetro de referência na estimativa de sensibilidade e especificidade. Após

procedimento de regressão logística, foi derivada a equação: NSEq = 238,664 (albumina) +

0,07242 (contagem total de linfócitos) – 24,657 (percentual de perda de peso). Quando foi

avaliado o desempenho isolado do questionário (n=99) foi encontrada sensibilidade de 0,40 e

especificidade de 0,95. Ao ser avaliado o desempenho do questionário associado à albumina

sérica (n=58), houve aumento da sensibilidade (0,82) e redução da especificidade (0,65),

enquanto a NSEq (n=48) mostrou-se sensível (0,86) e específica (0,96). Na segunda etapa, 151

adultos clínicos e cirúrgicos do Community Hospital East, Indianápolis, foram avaliados por

técnicos em nutrição, seguindo o mesmo questionário da 1

etapa. Adicionalmente, a pré-

albumina dos pacientes foi testada. O questionário, quando isoladamente comparado à avaliação

nutricional completa (n=151), mostrou sensibilidade = 0,72 e especificidade = 0,84 e combinado

à pré-albumina (n=92), a sensibilidade foi 0,61 e a especificidade = 0,91. A NSEq (n=151)

apresentou sensibilidade = 0,93 e especificidade = 0,85, tendo redução de sensibilidade (0,58) e

aumento de especificidade (0,97) quando associados à pré-albumina (n=104). Os autores

sugerem que o custo adicional pela inclusão da pré-albumina a NSEq não está justificado, visto

seu pequeno impacto sobre as propriedades preditoras da equação.

CONCLUSÃO

A relação causal entre desnutrição e desfechos clínicos hospitalares ainda não é clara,

ainda que piores desfechos clínicos hospitalares sejam mais freqüentes em pacientes desnutridos.

De fato, a relação temporal entre estes eventos não é suficientemente conhecida, justificando a

avaliação do risco nutricional já no momento da admissão hospitalar. No entanto, até o momento,

não se dispõe de métodos suficientemente acurados para tal finalidade, dadas as limitações

impostas nos procedimentos de derivação e validação dos métodos existentes. Parece

inquestionável a necessidade de se estabelecer parâmetros de avaliação do estado nutricional de

pacientes hospitalizados para que se institua vigilância clínica e epidemiológica, antecipe

complicações e, especialmente, adote intervenções precoces. Neste cenário, iniciativas de

desenvolvimento e validação de escores são bem-vindas. O melhor método será aquele que

contemplar fácil acesso, baixo custo, bom prognóstico e relevância clínica para cada instituição.

AGRADECIMENTOS

Os autores agradecem ao Fundo de Incentivo à Pesquisa e Eventos (FIPE) do Hospital de

Clínicas de Porto Alegre e ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico

(CNPq) pelo apoio à realização da presente revisão.

REFERÊNCIAS

1. Mello ED, Teixeira LB, Beghetto MG, Luft VC. Desnutrição hospitalar cinco anos após o

IBRANUTRI. Rev Bras Nutr Clin. 2003; 18(2):65-9.

2. Waitzberg DL, Caiaffa WT, Correia MI. Hospital malnutrition: the Brazilian national survey

(IBRANUTRI): a study of 4000 patients. Nutrition. 2001; 17(7-8):573-80.

3. Naber TH, Schermer T, de Bree A, Nusteling K, Eggink L, Kruimel JW et al. Prevalence of

malnutrition in nonsurgical hospitalized patients and its association with disease

complications. Am J Clin Nutr. 1997; 66(5):1232-9.

4. Symreng T, Anderberg B, Kagedal B, Norr A, Schildt B, Sjodahl R. Nutritional assessment

and clinical course in 112 elective surgical patients. Acta Chir Scand.1983;149(7):657-62.

5. Correia MI, Campos AC. Prevalence of hospital malnutrition in Latin America: the

multicenter ELAN study. Nutrition. 2003; 19(10):823-5.

6. Edington J, Boorman J, Durrant ER, Perkins A, Giffin CV, James R et al. Prevalence of

malnutrition on admission to four hospitals in England. The Malnutrition Prevalence Group.

Clin Nutr. 2000; 19(3):191-5.

7. Reilly JJ, Hull SF, Albert N, Waller A, Bringardener S. Economic impact of malnutrition: a

model system for hospitalized patients. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 1988; 12(4):371-6.

8. Larsson J, Akerlind I, Permerth J, Hornqvist JO. The relation between nutritional state and

quality of life in surgical patients. Eur J Surg. 1994; 160(6-7):329-34.

9. Akner G, Cederholm T. Treatment of protein-energy malnutrition in chronic nonmalignant

disorders. Am J Clin Nutr. 2001; 74(1):6-24.

10. Boog MCF, Silva JB. Percepções de enfermeiras sobre o processo de cuidado nutricional.

Rev Bras Nut Clin. 2001; 16:17-22.

11. Roubenoff R, Roubenoff RA, Preto J, Balke CW. Malnutrition among hospitalized patients.

A problem of physician awareness. Arch Intern Med. 1987; 147(8):1462-5.

12. Kondrup J, Allison SP, Elia M, Vellas B, Plauth M; Educational and Clinical Practice

Committee, European Society of Parenteral and Enteral Nutrition (ESPEN). ESPEN

guidelines for nutrition screening 2002. Clin Nutr. 2003; 22(4):415-21.

13. ADA's definition for nutritional screening and assessment. J Am Diet Assoc. 1994; 94:838-

89.

14. Barrocas A, Belcher D, Champagne C, Jastram C. Nutrition assessment practical approaches.

Clin Geriatr Med. 1995; 11(4):675-713.

15. Ferguson M, Capra S, Bauer J, Banks M. Development of a valid and reliable malnutrition

screening tool for adult acute hospital patients. Nutrition. 1999; 15(6):458-64.

16. Kruizenga HM, Seidell JC, de Vet HC, Wierdsma NJ, van Bokhorst-de van der Schueren

MA.

Development and validation of a hospital screening tool for malnutrition: the short

nutritional assessment questionnaire (SNAQ). Clin Nutr. 2005; 24(1):75-82.

17. Wolinsky FD, Coe RM, Chavez MN, Prendergast JM, Miller DK. Further assessment of the

reliability and validity of a Nutritional Risk Index: analysis of a three-wave panel study of

elderly adults. Health Serv Res. 1986; 20(6 Pt 2):977-90.

18. Buzby GP, Williford WO, Peterson OL, Crosby LO, Page CP, Reinhardt GF et al. A

randomized clinical trial of total parenteral nutrition in malnourished surgical patients: the

rationale and impact of previous clinical trials and pilot study on protocol design. Am J Clin

Nutr. 1988; 47(2):357-65.

19. Prendergast JM, Coe RM, Chavez MN, Romeis JC, Miller DK, Wolinsky FD. Clinical

validation of a nutritional risk index. J Community Health. 1989; 14(3):125-35.

20. Schneider SM, Veyres P, Pivot X, Soummer AM, Jambou P, Filippi J et al. Malnutrition is an

independent factor associated with nosocomial infections. Br J Nutr. 2004; 92(1):105-11.

21. Kyle UG, Schneider SM, Pirlich M, Lochs H, Hebuterne X, Pichard C. Does nutritional risk,

as assessed by Nutritional Risk Index, increase during hospital stay? A multinational

population-based study. Clin Nutr. 2005; 24(4):516-24.

22. The Veterans Affairs Total Parenteral Nutrition Cooperative Study Group. Perioperative total

parenteral nutrition in surgical patients. N Engl J Med. 1991; 325(8):525-32.

23. Reilly HM, Martineau JK, Moran A, Kennedy H. Nutritional screening - Evaluation and

implementation of a simple Nutrition Risk Score. Clin Nutr.1995; 14:269-73.

24. Wolinsky FD, Coe RM, McKee RF, et al. Progress in the development of a Nutritional Risk

Index. J Nutr. 1990; 120(suppl 11):1549-53.

25. Corish CA, Flood P, Kennedy NP. Comparison of nutritional risk screening tools in patients

on admission to hospital. J Hum Nutr Diet. 2004; 17(2):133-9.

26. Kondrup J, Rasmussen HH, Hamberg O, Stanga Z. Nutritional risk screening (NRS 2002): a

new method based on an analysis of controlled clinical trials. Clin Nutr. 2003; 22(3):321-36.

27. Guigoz Y, Vellas B, Garry PJ. Mini Nutritional Assessment: a practical assessment tool for

grading the nutritional state of ederly patients. Facts Res Gerontol. 1994; 1(suppl 2):15.

28. Guigoz Y, Vellas B, Garry PJ. Assessing the nutritional status of the elderly: The Mini

Nutritional Assessment as part of the geriatric evaluation. Nutr Rev. 1996; 54(1 Pt 2):S59-

S65.

29. Van Nes MC, Herrmann FR, Gold G, Michel JP, Rizzoli R. Does the Mini Nutritional

Assessment predict hospitalization outcomes in older people? Age Ageing. 2001; 30(3):221-

30. Stratton RJ, Hackston A, Longmore D, Dixon R, Price S, Stroud M et al. 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(5):799-808.

31. Laporte M, Villalon L, Payette H. Simple nutrition screening tools for healthcare facilities:

development and validity assessment. Can J Diet Pract Res. 2001; 62(1):26-34.

32. Laporte M, Villalon L, Thibodeau J, Payette H. Validity and reliability of simple nutrition

screening tools adapted to the elderly population in healthcare facilities. J Nutr Health Aging.

2001; 5(4):292-4.

33. Mackintosh MA, Hankey CR. Reliability of a nutrition screening tool for use in elderly day

hospitals. J Hum Nutr Diet. 2001; 14(2):129-36.

34. Burden ST, Bodey S, Bradburn YJ, Murdoch S, Thompson AL, Sim JM et al. Validation of a

nutrition screening tool: testing the reliability and validity. J Hum Nutr Diet. 2001; 14(4):269-

75.

35. Elmore MF, Wagner DR, Knoll DM, Eizember L, Oswalt MA, Glowinski EA et al.

Developing an effective adult nutrition screening tool for a community hospital. J Am Diet

Assoc. 1994; 94(10):1113-8, 21.

ARTIGO 3 - ORIGINAL

Accuracy of nutritional assessment tools for predicting adverse hospital outcomes

Acurácia dos métodos de avaliação nutricional em predizer desfechos clínicos hospitalares

Mariur Gomes Beghetto, Doutoranda em Epidemiologia pela UFRGS;

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL (UFRGS)

Enviado ao International Journal of Clinical Practice em agosto de 2007.

Accuracy of nutritional assessment tools for predicting adverse hospital outcomes

Acurácia dos métodos de avaliação nutricional em predizer desfechos clínicos hospitalares

M. G. Beghetto, RN, MSc

1,2

V. C. Luft, RD, MSc

1,2

E. D. Mello, MD,ScD

C. A. Polanczyk, MD, ScD

Department of Nutrology of the Hospital de Clínicas de Porto Alegre

Postgraduate Program in Epidemiology of the Federal University of Rio Grande do Sul, Brazil.

Disclosures

: All authors affirm there is no conflict of interest. The study received support by

grants from the Research and Events Support Fund (Fundo de Incentivo a Pesquisa e Eventos /

FIPE) of Hospital de Clínicas de Porto Alegre and CNPq (the Brazilian National Council for

Scientific and Technological Development).

Correspondence to

: Mariur G. Beghetto.

Ramiro Barcelos, 2350. Sala 635. Porto Alegre, RS. Brazil. Zip Code: 90035-003.

Phone: +55 51 21018199. Fax: +55 51 21018001. E-mail: mbeghetto@hcpa.ufrgs.br

ABSTRACT

Background and aims: The ability of nutritional status assessment methods to predict clinical

outcomes in hospitalized patients has not been completely evaluated. This study compared the

accuracy of traditionally used nutritional tools and parameters in predicting death, infection, and

length of hospital stay (LOS) in hospitalized adults.

Research Methods & Procedures: Patients admitted at clinical and surgical wards were

evaluated by body mass index, percentage of weight loss, Subjective Global Assessment,

albumin, lymphocyte count, and followed until discharge. Clinical outcomes considered were in-

hospital death, infection, and LOS. Overall accuracy of each method to predict these outcomes

was assessed from ROC curves and C-statistic.

Results: Among 434 patients evaluated, 51% had a prolonged LOS, 23% developed infection,

and 7.8% died during hospitalization. In univariate analysis, serum albumin was the strongest

predictive parameter for death (C-statistic: 0.77; 95%CI:0.69-0.86) and hospital infection (C-

statistic: 0.67; 95%CI:0.61-0.74). For longer stay, lymphocyte count (C-statistic: 0.60;

95%CI:0.55-0.65) emerged as the most predictive variable. After adjustment for non-surgical

hospitalization and cancer diagnosis, weight loss >5% (OR:1.58; 95%CI:1.06–3.35), and serum

albumin <3.5g/dL (OR:2.40; 95%CI:1.46–3.94) were associated to LOS. Albumin <3,5 g/dL was

the only independent variable related to infection (OR:5.01; CI9

95%

:3.06–8.18) and, for hospital

death, albumin <3,5 g/dL (OR:7.20; 95%CI:3.39–15.32) adjusted for age (OR:1.03; 95%CI:1.01–

1.06).

Conclusions: Nutritional assessment methods evaluated were weakly predictors of hospital

outcomes. Except for low serum albumin <3,5 g/dL, isolated use of these methods adds little

information in identifying the effect of nutritional status on clinically relevant outcomes.

KEY WORDS: nutritional status; malnutrition; inpatients; risk assessment; serum albumin.

What is already known about this topic?

Malnutrition is a prevalent syndrome in hospitalized patients, and it has been associated to

clinical complications. Different methods are implemented in hospital practices in order to

identify adults at risk for complications related to their nutritional status. Conversely, there is no

single method to be adopted as a gold standard for this purpose. Clinical and biochemical

parameters, therefore, should be adopted in the validation of nutrition diagnoses.

What does this article add?

Serum albumin, although not strongly related with clinical status, was the only

nutritional marker predictive of death, infection, and hospital stay. Other methods usually

implemented in clinical practice seem to add little information in identifying the impact of

nutritional status on clinically relevant outcomes, signalizing the need of new methods for this

purpose.

RESUMO

Introdução e objetivo: A capacidade dos diferentes métodos de avaliação nutricional em

predizer desfechos clínicos em pacientes hospitalizados não é completamente conhecida. O

objetivo deste estudo é comparar a acurácia de diferentes métodos rotineiramente empregados na

avaliação nutricional na predição de morte, infecção e longa permanência (LP) de adultos

hospitalizados.

Métodos: Pacientes admitidos em unidades de clínica e cirurgia foram avaliados por meio de

Índice de Massa Corporal, percentual de perda de peso, Avaliação Nutricional Subjetiva Global,

albumina sérica e contagem de linfócitos. No momento da alta, foram avaliados os desfechos:

morte, infecção e LP (permanência por 15 ou mais dias). A acurácia de cada método em predizer

estes desfechos foi avaliada através de curva ROC e Estatística-C.

Resultados: Dos 434 pacientes avaliados, 51% apresentou LP, 23% desenvolveu infecção e 7,8%

morreu durante a hospitalização. A análise univariável mostrou que o nível sérico de albumina foi

o marcador nutricional de maior associação com morte (Estatística-C: 0,77; IC

95%

:0,69-0,86) e

infecção hospitalar (Estatística-C: 0,67; IC

95%

:0,61-0,74). Contagem de linfócitos foi o marcador

mais preditivo de LP (Estatística-C: 0,60; IC

95%

:0,55-0,65). Após ajuste para hospitalização não-

cirúrgica e diagnóstico de câncer, perda de peso >5% (RC: 1,58; IC

95%

:1,06–3,35), e albumina

sérica <3.5g/dL (RC:2,40; IC

95%

:1,46–3,94) foram associadas à LP. Albumina <3,5 g/dL foi a

única variável associada, de modo independente, à infecção (RC:5,01; IC9

95%

:3,06–8,18) e, para

morte hospitalar, albumina <3,5 g/dL (RC:7,20; IC

95%

:3,39–15,32) ajustada para idade (RC:1,03;

95%

:1,01–1,06).

Conclusão: Os métodos de avaliação nutricional avaliados mostraram-se fracos preditores de

desfechos hospitalares. Com exceção do nível sérico da albumina <3,5 g/dL, o uso isolado destes

métodos acrescenta pouca informação na predição de desfechos clínicos hospitalares de alta

relevância.

PALAVRAS-CHAVE: estado nutricional; desnutrição; pacientes hospitalizados; avaliação de

risco; albumina sérica.

INTRODUCTION

Malnutrition is a prevalent syndrome in hospitalized patients, corresponding to

approximately 50% of hospitalized adults worldwide (1-4). It has been associated with clinical

complications, increased morbidity and mortality (1,3), length of hospital stay (LOS) (4),

hospitalization costs (5) and poor quality of life (6).

Several methods, both subjective and objective, of greater or lesser complexity and costs,

are available for assessing nutritional status. In practice, body mass index, percentage of weight

loss, and subjective global assessment are those most frequently employed. Laboratory data, such

as lymphocyte count and serum albumin, despite the fact that may be altered by several acute

clinical conditions, are still implemented as parameters of nutritional status (7-10).

Unfortunately, there is no single method adopted as a standard reference to assess nutritional

status. The acceptance of such methods in clinical practice, for the whole spectrum of

hospitalized adults, is limited due to the lack of adequate validation studies, use of subjective

criteria (11), restriction to selected patient groups (12), low feasibility, and need for highly

trained personnel.

In the absence of validated parameters, the American Society of Parenteral and Enteral

Nutrition (ASPEN) recommends the use of clinical and biochemical parameters to confirm the

presence of malnutrition (13). More recently, assessment methods of nutritional status have been

developed and their ability to predict outcomes associated with malnutrition or the overall

individual health status has been increasingly studied (14-22). However, data on the influence of

the nutritional status on clinically relevant outcomes has been inconsistent and inconclusive.

The purpose of this study was to compare the accuracy of body mass index (BMI),

percentage of involuntary weight loss in 6 months (WL), subjective global assessment (SGA),

serum albumin and lymphocyte count in predicting death, infection and LOS in a heterogeneous

group of hospitalized adults.

MATERIALS AND METHODS

Patients

From existing databases that previously addressed the prevalence of malnutrition in adults

(patients older than 18 years of age) hospitalized at medical and surgical wards in a 749-bed

University Hospital, 434 patients were included in the present study (185 assessed in 2002 and

other 249 assessed in 2004). Patients from the intensive care units, bone marrow transplant unit,

with obstetric admission, those with amputated members, using casts, and those who could not

provide information on their clinical status nor be able to be submitted to anthropometric

methods were not enrolled in the original databases, therefore were not included in the present

study. The study was approved by the Research and Ethics Committee of the Institution.

Nutritional Assessment Methods

The nutritional assessment was performed during hospitalization and included the

following methods: BMI (23), WL (24), SGA (25), albumin and serum lymphocyte count.

Assessment was carried out by Nutrition university students, previously trained and under

supervision. The same research protocol and assessment routine was adopted for all patients. The

SGA was performed first, followed by measurement of body weight and height. Body weight was

measured using electronic platform scales with a maximum load of 200Kg and increments of

100g. Height measurements were taken by means of fixed anthropometers available at hospital

wards. Both scales and anthropometers are checked and certified on an annual basis by the

National Institute of Weights and Measurements.

Laboratory tests (albumin and serum lymphocyte count) were ordered at the discretion of

the medical teams, without interference from the investigators. For the lymphocyte count and for

serum albumin, only values obtained within 72 hours and 7 days from nutritional assessment

were included, respectively.

Hospital Outcomes

Three outcomes evaluated were in-hospital death, infection, and LOS, all collected from

review of electronic patients’ records. A prolonged LOS was defined as a hospitalization longer

than 15 days. Hospital infection was considered as being any infection acquired and diagnosed

during hospitalization, despite its site of origin. The hospital medical teams performed all

infection diagnoses and these data were obtained from the medical records. Patients with more

than one episode of infection were categorized as having ongoing infection, not taking into

account the site or severity of the episodes.

Data Analysis

Continuous and normally distributed data are presented as mean ± standard deviation

(SD), those without normal distribution as median and interquartile intervals, and categorical

ones as a percentage.

Some patients did not have albumin levels (n=205) or lymphocyte count (n=29)

measured within the studied period. For these patients, median levels in this sample, which

coincidently matched the lower reference values (3.5g/dL and 1500U/µL, respectively) were

included. According to SGA, patients were classified in three categories: a) well nourished, b)

moderately (or suspicion) malnourished, and c) severely malnourished, as described by Detsky et

al (11).

Other nutritional parameters were evaluated as continuous variables and stratified by

median values. Since most of these variables have established reference values for malnutrition,

they were dichotomized at the following cutoff points: BMI <18.5 Kg/m

, WL >5% in 6 months,

albumin <3.5 g/dL and lymphocytes ≤1500 U/µL. The results obtained using nutritional variables

dichotomized by median or reference values were similar. Dichotomization using reference

values was chosen in order to facilitate comparisons with other studies.

The accuracy of the different methods to predict death, infection and LOS was evaluated

by plotting ROC curves and by estimating the C-statistic. For each outcome a multivariate

logistic regression was performed using the "enter" method, including all those variables that in

the univariate analysis had a P value <0.25 (Wald's test). Variables that in the model presented p

values <0.05 (Wald's test) were retained, while those with a higher p value were removed, one at

each time. No significant interactions were identified among predictive variables and any

outcome. Pre-defined subgroups univariate analysis was carried out for the presence of cancer,

surgery patients, and age ≥65 years old. The linearity assumption of the function between

continuous variables and each outcome was also tested.

The initial hypothesis was that subjects classified according to SGA as malnourished

(suspicious or moderate, and severe) would present the worst clinical outcomes: death, infection

and LOS. Therefore, considering a value of α = 0.05 and comparing the frequencies obtained in

this study for death, infection, and hospital stay in malnourished and nourished patients, this

study has power of 85%, 75% and >95% for these outcomes, respectively.

All analyses were performed in the SPSS 10.0 statistical software and p values <0.05

(two-tailed) were considered statistically significant.

RESULTS

The study population consisted of 434 patients, 51% were male, and 36% were 65 years

or older. In 46% of patients, the underlying reason for hospitalization was surgical, and 39% were

diagnosed with cancer (Table 1). The average hospitalization length of stay was 15 days (P25: 8.8

– P75: 26), and 51% had been hospitalized for a period equal to or greater than 15 days, 23%

presented hospital infection, and 7.8% died.

Using different diagnostic criteria, a wide variability in malnutrition prevalence was

observed, ranging from 11% according to BMI <18.5Kg/m

to 57.4% for a lymphocyte count

≤1500U/µL (Figure 1).

In univariate analyses, age, cancer diagnosis, BMI <18.5Kg/m

, suspicious, moderate or

severe malnutrition defined by SGA, and serum albumin <3.5g/dL were associated with

increased hospital death. Severe malnutrition diagnosed by SGA, BMI <18.5Kg/m

, lymphocytes

≤1500 U/µL, WL >5% and serum albumin <3.5d/dL were associated with infection, whereas

hospitalization due to non-surgical reasons, cancer diagnosis, severe malnutrition by SGA, low

lymphocytes count, WL >5%, and serum albumin <3.5g/dL were associated to prolonged LOS

(Table 2). The individual predictive accuracy of each method to identify each outcome is

summarized in Table 3. Although most variables were statistically significant, overall values

showed a weak ability to predict each outcome.

Upon adjustment for confounding factors through multiple logistic regression, low serum

albumin (OR: 7.2; 95%CI: 3.4 – 15.3) adjusted by age was significantly associated to death,

whereas serum albumin <3.5 g/dL (OR: 5.0; 95%CI:3.1 –8.2) was the only independently

variable significantly associated to infection. As well, serum albumin <3.5 g/dL (OR: 2.40;

95%CI: 1.5 – 4.0), adjusted by hospitalization due to clinical reasons, cancer diagnosis and WL

>5%, was significantly associated to LOS (Table 4). Serum albumin <3.5mg/dL, adjusted for

confounding factors, presented superior accuracy for the prediction of death. However, the same

accuracy was not observed for the prediction of the other outcomes (infection and prolonged

length of hospital stay) (Table 4).

DISCUSSION

In the present study, low serum albumin, adjusted for other confounding variables, was

the nutritional assessment method with greatest accuracy in predicting death, infection, and

hospital stay in adults admitted to clinical and surgical wards.

Some studies point to malnutrition as a risk factor for death, infection and LOS. However,

many have not been planned to assess the predictive performance of the methods employed

(18,26-29) and the choice of method was exclusively under the judgment of the investigator. As

an example, in a study evaluating the efficacy of parenteral nutritional therapy to reduce post-

operative complications, SGA, albumin serum levels and Nutritional Risk Index (NRI) were the

methods selected for monitoring nutritional status of 395 malnourished patients submitted to

laparotomy and thoracotomy (26). In fact, both the SGA (27,30) and the NRI (31) are used to

assess the nutritional status and to predict hospital infection in non selected clinical and surgical

patients, despite the fact that they have been validated in single centers studies with restricted and

selected group of patients (11).

The absence of a consensus towards a gold standard and specific criteria for the

recommendation on the type of test to be used (13) predisposes to considerable variability in the

prevalence rates of hospital malnutrition. While BMI (32) and serum albumin tend to

underestimate the prevalence of malnutrition (33), SGA on the other hand seems to overestimate

it (34). The same is anticipated with the percentage of weight loss since it is an important

component within the instrument of SGA.

Albumin is probably the biochemical marker of nutritional status most often used,

especially in surgical patients, in spite of the limitation imposed by its long half-life (20 days) and

the fact that it is influenced by the presence of inflammatory diseases, or other severe clinical

conditions, such as trauma and stress (12) or other conditions related to the disease or even to the

therapeutic procedures (35). Perhaps for this reason there is not a consensus on the validity of the

use of serum albumin as a parameter for nutritional diagnosis (36-38). Despite of that, serum

albumin levels <3.5g/dL were associated to an increase in hospital complications, length of

hospitalization, and hospital mortality (12,39-41). In a study that assessed 12 patient strata,

pooled according to clinical characteristics, submitted to parenteral nutrition, Llop et al. (42)

found that a serum albumin below 3.5 g/dL at the onset of treatment was a predictor of kidney

and liver failure, hospital infection, and mortality in some of the 12 assessed subgroups.

The association between hypoalbuminemia and clinical outcomes in surgical patients is

more consistent in the literature. In Gibbs' study (12), among 54,215 subjects, in 54 U.S. tertiary

Veterans hospitals, serum albumin concentration proved to be the most accurate marker for

identifying 30-day mortality and morbidity post surgery. Other variables such as age, American

Society of Anesthesiologists Score (ASA), functional state and urgency have also been identified

as surgical risk factors, whereas other markers of the nutritional status have not been identified in

the presented models.

While assessing 96 patients submitted to elective urology and gynecology surgical

procedures, Anderson et al. (43) observed that low albumin had a sensitivity of 22% and a

specificity of 91% in predicting hospitalizations lasting more than 10 days, and a sensitivity of

10% and a specificity of 86% for complications. However, the small number of prolonged

hospitalizations and complications, and the selected clinical profile of patients raise difficulties in

generalizing these findings.

Comparison of the predictive performance between methods of nutritional status

assessment where one of them is selected as a gold standard is not an innovative approach

(30,34,44,45). The methodological consistency throughout development and validation of

isolated methods, or scores, for the assessment of the nutritional status must be critically

appraised before they can be used in clinical practice. In a recent review, Jones evaluated 44

different instruments used for screening and assessment of the nutritional status and confirmed

methodological inadequacies in almost all of them (46). The author suggests the use of available

instruments only if they had undergone methodological validation procedures (47,48), with

adaptation for the target population (49). Thus, there is still need for standardization of the

criteria for nutritional classification and for development and validation of easy-applicable,

accurate, low cost instruments.

In this study, 17% of patients were assessed after 15 or more days after admission. This

may had contributed to a worse nutritional status, as 50% of our patients presented weight loss

greater than 5%. In fact, It is possible that the markers of nutritional status and outcomes studied

had been influenced by the length of stay and by diagnostic and therapeutic interventions

performed during hospitalization (43,44,50). Even though patients in our study were assessed at

any given moment of the hospitalization (median = 6 days), in prior studies, a similar prevalence

of malnutrition has been described in the literature (5,9,51,52). Despite the high frequency of

missing values, the strategy of substituting it by the median value had already been used (53), as

in the present study. It is reasonable to assume that this replacement may have little effect on the

results, since only patients with serum albumin <3.5g/dL were classified as “malnourished” by

this biochemical criteria. It is reasonable to assume that this approach (imputing normal values

for missing albumin) is quite conservative, since we consequently consider all these patients as in

the control category for the calculation of the odds ration (despite the fact that we actually know

that some of them may have had the outcomes, diminishing the magnitude of the ratio). It is also

reasonable to assume that patients to whom physicians did not order the exam had better clinical

profile (more likely presenting values higher than 3.5g/dL, which would not modify the risk

found in the multivariate analysis since we considered albumin as a dichotomous variable).

Establishing a relationship between malnutrition and hospital death may be a difficult task

due to the enormous range of factors that contribute to such outcome. The presence of infection,

also influenced by malnutrition, may itself be a cause of hospital mortality. In order to understand

the contribution of each variable in this complex process and assess the role of changes in the

nutritional status due to hospitalization, it is important to design a study in which patients are

monitored and followed all the way from admission to discharge from the hospital.

CONCLUSION

The methods adopted for assessment of the nutritional status appeared to be weak

predictors of death, infection, and hospital stay. Except for low serum albumin, isolated use of

these methods adds little information in identifying the effect of nutritional status on clinically

relevant outcomes.

ACKNOWLEDGMENTS

Support by grants from the Research Events Support Fund (Fundo de Incentivo a Pesquisa

e Eventos / FIPE) of Hospital de Clínicas de Porto Alegre and CNPq (the Brazilian National

Council for Scientific and Technological Development).

REFERENCES

1. Correia MI, Campos AC. Prevalence of hospital malnutrition in Latin America: the

multicenter ELAN study. Nutrition 2003;19:823-5.

2. Edington J, Boorman J, Durrant ER et al. Prevalence of malnutrition on admission to four

hospitals in England. The Malnutrition Prevalence Group. Clin Nutr 2000;19:191-5.

3. Naber TH, Schermer T, de Bree A et al. Prevalence of malnutrition in nonsurgical

hospitalized patients and its association with disease complications. Am J Clin Nutr

1997;66:1232-9.

4. Waitzberg DL, Caiaffa WT, Correia MI. Hospital malnutrition: the Brazilian national

survey (IBRANUTRI): a study of 4000 patients. Nutrition 2001;17:573-80.

5. Reilly JJ, Hull SF, Albert N et al. Economic impact of malnutrition: a model system for

hospitalized patients. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1988;12:371-6.

6. Larsson J, Akerlind I, Permerth J, Hornqvist JO. The relation between nutritional state

and quality of life in surgical patients. Eur J Surg 1994;160:329-34.

7. Dzieniszewski J, Jarosz M, Szczygiel B et al. Nutritional status of patients hospitalised in

Poland. Eur J Clin Nut 2005; 59:552-60.

8. Raguso CA, Dupertuis YM, Pichard C. The role of visceral proteins in the nutritional

assessment of intensive care unit patients. Curr Opin in Clin Nut and Metab Care 2003;

6:211-6.

9. Covinsky KE, Covinsky MH, Palmer RM, Sehgal AR. Serum albumin concentration and

clinical assessments of nutritional status in hospitalized older people: different sides of

different coins? J Am Geriatr Soc 2002; 4:631-7.

10. Ates K, Ates A, Kutlay S et al. Total lymphocyte count in peripheral blood of peritoneal

dialysis patients: relationship to clinical parameters and outcome J Nephrol 2004; 17:246-

52.

11. Detsky AS, Baker JP, Mendelson RA et al. Evaluating the accuracy of nutritional

assessment techniques applied to hospitalized patients: methodology and comparisons.

JPEN J Parenter Enteral Nutr 1984;8:153-9.

12. Gibbs J, Cull W, Henderson W et al. Preoperative serum albumin level as a predictor of

operative mortality and morbidity. Arch Surg 1999;134:136-42.

13. ASPEN Board of Directors and the Clinical Guidelines Task Force. Guidelines for the use

of parenteral and enteral nutrition in adult and pediatric patients. JPEN J Parenter Enteral

Nutr 2002;26:1SA-138SA.

14. Corish CA, Flood P, Kennedy NP. Comparison of nutritional risk screening tools in

patients on admission to hospital. J Hum Nutr Diet 2004;17:133-9.

15. McCall R, Cotton E. The validation of a nursing nutritional assessment tool for use on

acute elderly wards. J Hum Nutr Diet 2001;14:137-48.

16. Kondrup J, Rasmussen HH, Hamberg O, Stanga Z. Nutritional risk screening (NRS

2002): a new method based on an analysis of controlled clinical trials. Clin Nutr

2003;22:321-36.

17. Reilly HM, Martineau JK, Moran A, Kennedy H. Nutritional screening - Evaluation and

implementation of a simple Nutrition Risk Score. Clin Nutr 1995;14:269-73.

18. Stratton RJ, Hackston A, Longmore D et al. 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.

100

19. Burden ST, Bodey S, Bradburn YJ et al. Validation of a nutrition screening tool: testing

the reliability and validity. J Hum Nutr Diet 2001;14:269-75.

20. Ferguson M, Capra S, Bauer J, Banks M. Development of a valid and reliable

malnutrition screening tool for adult acute hospital patients. Nutrition 1999;15:458-64.

21. Kruizenga HM, Seidell JC, de Vet HC et al. Development and validation of a hospital

screening tool for malnutrition: the short nutritional assessment questionnaire (SNAQ).

Clin Nutr 2005;24:75-82.

22. Van Nes MC, Herrmann FR, Gold G et al. Does the Mini Nutritional Assessment predict

hospitalization outcomes in older people? Age Ageing 2001;30:221-6.

23. World Health Organization. Physical Status: the use and interpretation of anthropometry.

Technical report series. World Health Organ Tech Rep Ser 1995;854:1-452.

24. Dionigi R, Dominioni L. Predictive indices for the identification of high-risk patients. Eur

Surg 1986;18:201-6.

25. Detsky AS, McLaughlin J, Baker JP et al. What is subjective global assessment of

nutritional status? JPEN J Parenter Enteral Nutr 1987;11:8-13.

26. The Veterans Affairs Total Parenteral Nutrition Cooperative Study Group. Perioperative

total parenteral nutrition in surgical patients. N Engl J Med 1991;325:525-32.

27. Correia MI, Waitzberg D. The impact of malnutrition on morbidity, mortality, length of

hospital stay and costs evaluated through a multivariate model analysis. Clin Nutr

2003;22:235-9.

28. Potapov EV, Loebe M, Anker S et al. Impact of body mass index on outcome in patients

after coronary artery bypass grafting with and without valve surgery. Eur Heart J

2003;24:1933-41.

101

29. Noble C, McCombie L. Nutritional considerations in intravenous drug misusers: a review

of the literature and current issues for dietitians. J Hum Nutr Diet 1997;47:181-94.

30. Schneider SM, Veyres P, Pivot X et al. Malnutrition is an independent factor associated

with nosocomial infections. Br J Nutr 2004;92:105-11.

31. Sungurtekin H, Sungurtekin U, Hanci V, Erdem E. Comparison of two nutrition

assessment techniques in hospitalized patients. Nutrition 2004;20:428-32.

32. Galvan O, Joannidis M, Widschwendter A et al. Comparison of different scoring methods

for assessing the nutritional status of hospitalised patients. Wien Klin Wochenschr

2004;116:596-602.

33. Kyle UG, Pirlich M, Schuetz T et al. Prevalence of malnutrition in 1760 patients at

hospital admission: a controlled population study of body composition. Clin Nutr

2003;22:473-81.

34. Mourão F, Amado D, Ravasco P et al. Nutritional risk status assessment in surgical

patients: a challenge amidst plenty. Nutr Hosp 2004;19:83-8.

35. Baker JP, Detsky AS, Wesson DE et al. Nutritional assessment: a comparison of clinical

judgement and objective measurements. N Engl J Med 1982;306:969-72.

36. Detsky AS, Smalley PS, Chang J. The rational clinical examination. Is this patient

malnourished? JAMA 1994;271:54-8.

37. Hirsch S, de Obaldia N, Petermann M et al. Subjective global assessment of nutritional

status: further validation. Nutrition 1991;7:35-7.

38. Kuzuya M, Izawa S, Enoki H et al. Is serum albumin a good marker for malnutrition in

the physically impaired elderly? Clin Nutr 2007; 26:84-90.

39. de Luis DA, Izaola O, Cuellar L et al. Nutritional assessment: predictive variables at

hospital admission related with length of stay. Ann Nutr Metab 2006; 50:394-8.

102

40. Delgado-Rodriguez M, Medina-Cuadros M, Gomez-Ortega A et al. Cholesterol and

serum albumin levels as predictors of cross infection, death, and length of hospital stay.

Arch Surg 2002;137:805-12.

41. Gariballa S, Forster S. Effects of acute-phase response on nutritional status and clinical

outcome of hospitalized patients. Nutrition 2006; 22:750-7.

42. Llop JM, Munoz C, Badia MB et al. Serum albumin as indicator of clinical evolution in

patients on parenteral nutrition. Multivariate study. Clin Nutr 2001;20:77-81.

43. Anderson CF, Moxness K, Meister J, Burritt MF. The sensitivity and specificity of

nutrition-related variables in relationship to the duration of hospital stay and the rate of

complications. Mayo Clin Proc 1984;59:477-83.

44. Campillo B, Paillaud E, Uzan et al. Value of body mass index in the detection of severe

malnutrition: influence of the pathology and changes in anthropometric parameters. Clin

Nutr 2003;23:551-9.

45. Kyle UG, Kossovsky MP, Karsegard VL, Pichard C. Comparison of tools for nutritional

assessment and screening at hospital admission: A population study. Clin Nutr

2006;25:409-17.

46. Jones JM. The methodology of nutritional screening and assessment tools. J Hum Nutr

Diet 2002;15:59-71.

47. Jones JM. Development of a nutritional screening or assessment tool using a multivariate

technique. Nutrition 2004;20:298-306.

48. Jones JM. Reliability of nutritional screening and assessment tools. Nutrition

2004;20:307-11.

49. Jones JM. Validity of nutritional screening and assessment tools. Nutrition 2004;20:312-

103

50. Braunschweig C, Gomez S, Sheean PM. Impact of declines in nutritional status on

outcomes in adult patients hospitalized for more than 7 days. J Am Diet Assoc

2000;100:1316-22.

51. Mello ED, Beghetto MG, Teixeira LB, Luft VC. Hospital malnutrition five years after

IBRANUTRI. Braz J Clinl Nutr 2003;18:65-9.

52. Kelly IE, Tessier S, Cahill A et al. Still hungry in hospital: identifying malnutrition in

acute hospital admissions. QJM 2000;93:93-8.

53. Kluck MM. Metodologia para ajuste de indicadores de desfechos hospitalares por risco

prévio do paciente [thesis]. Porto Alegre (RS, Brazil): Universidade Federal do Rio

Grande do Sul – Programa de Pós-Graduação em Medicina: Epidemiologia; 2004.

104

Table 1: Patient characteristics and nutritional assessment parameters. Data expressed in n (%),

unless otherwise specified.

N = 434

Age (years)

56.4 ± 16

Age ≥65 years

154 (35.5%)

Male gender 223 (51.4%)

Time of hospitalization before assessment (days) 6 (3-12)

Time of hospitalization before assessment

0-7 days

8-14 days

15-21 days

≥ 22 days

261 (60.1%)

98 (22.6%)

36 (8.3%)

39 (9%)

Non-surgical admission 233 (53.7%)

Cancer 169 (38.9%)

Nutritional variables

Subjective Global Assessment

Nourished

Suspicious/moderate malnutrition

Severe malnutrition

212 (48.8%)

83 (19.1%)

139 (32%)

Percentage of weight loss (%) -5 (-12.7 – -0.2)

Percentage of weight loss >5% 216 (49.8%)

Body Mass Index (Kg/m

) 23.9 (21.1 – 27.9)

Body Mass Index (Kg/m

)

<18,5

18.5 ├– 25

≥25

46 (11.1%)

207 (47.7%)

179 (41.2%)

Lymphocyte count (U/µL)

1500 (1060 – 1950)

Lymphocyte count <

1500U/µL

249 (57.4%)

Albumin (g/dL) 3.5 (3.5 – 3.6)

Albumin <3.5g/dL 99 (22.8%)

mean ± standard deviation; b = median (interquartile intervals).

Table 2. Univariate predictors of death, infection and prolonged hospital stay.

Death Infection LOS

Variable

OR (95%CI)

Age (years) 1.04 (1.01 – 1.07) <0.01 1.01 (0.99 – 1.02) 0.34 1.01 (0.99 – 1.02) 0.31

Male gender 1.22 (0.60 – 2.46) 0.59 1.24 (0.79 – 1.93) 0.35 0.99 (0.68 – 1.44) 0.95

Non-surgical admission 1.64 (0.80 – 3.41) 0.19 1.22 (0.78 – 1.91) 0.39 1.88 (1.28 – 2.76) <0.01

Cancer 2.41 (1.18 – 4.51) 0.02 1.43 (0.91 – 2.24) 0.12 1.69 (1.14 – 2.49) <0.01

SGA (A)

(B)

(C)

1.0

2.72 (0.99 – 7.51)

3.79 (1.60 – 8.99)

0.05

<0.01

1.0

1.55 (0.85 – 2.84)

1.98 (1.20 – 3.28)

0.16

<0.01

1.0

1.31 (0.79 – 2.18)

1.86 (1.20 – 2.86)

0.30

<0.01

BMI <18.5Kg/m

1.61 (1.45 – 7.64) <0.01 2.43 (1.30 – 4.55) <0.01 1.47 (0.80 – 2.69) 0.21

Lymphocytes ≤1500 U/µL

3.33 (0.76 – 3.89) 0.21 1.73 (1.09 – 2.76) 0.02 1.65 (1.13 – 2.43) 0.01

Weight loss >5% 1.95 (0.94 – 4.04) 0.07 1.75 (1.11 – 2.76) 0.02 1.88 (1.29 – 2.76) <0.01

Albumin <3.5g/dL 7.69 (3.65-16.22) <0.01 5.01 (3.06-8.18) <0.01 2.77 (1.71-4.47) <0.01

(A) well-nourished; (B) suspicious or moderate malnutrition; (C) severe malnutrition

Table 3. Accuracy of nutritional parameters for LOS, infection and hospital death,

expressed in an area under the ROC curve (95%CI).

Variable Death Infection LOS

Albumin (g/dL)

0.77 (0.69 – 0.86) * 0.67 (0.61 – 0.74) * 0.52 (0.46 – 0.57)

WL (%)

0.65 (0.55 – 0.75) * 0.59 (0.52 – 0.65) * 0.57 (0.51 – 0.62) *

SGA 0.65 (0.60 – 0.74)* 0.58 (0.52 – 0.65) * 0.57 (0.52 – 0.62) *

Lymphocytes (U/µL)

0.61 (0.51 – 0.72) * 0.61 (0.54 – 0.68) * 0.60 (0.55 – 0.65) *

BMI (Kg/m

)

0.55 (0.43 – 0.67) 0.59 (0.52 – 0.65) * 0.57 (0.51 – 0.62) *

* p<0.05;

continuous variables; LOS = length of stay; SGA = Subjective Global

Assessment; WL = percentage of weight loss; BMI = body mass index.

Table 4. Multivariate logistic regression models for each outcome: (a) hospital death,

(b) infection, and (c) hospital stay ≥ 15 days.

Model Death Infection Prolonged LOS

Age (years)

Albumin < 3.5 g/dL

Non-surgical admission

Cancer

Weight loss > 5%

1.03 (1.01 – 1.1)

7.2 (3.4 – 15.3)

5.0 (3.1 – 8.2)

2.4 (1.5 – 4.0)

2.1 (1.4 – 3.2)

1.7 (1.2 – 2.6)

1.6 (1.1 – 2.4)

C-statistic 0.79 (0.70-0.87)* 0.66 (0.60-0.73)* 0.68 (0.63-0.73)*

LOS = length of stay; * p<0.05

108

Figure 1. Malnutrition prevalence according to each nutritional assessment parameter.

BMI = body mass index; SGA = subjective global assessment; WL = percentage of

involuntary weight loss.

Malnutrition, %

BM I

<18.5kg/m ²

Albumin

<3.5g/dL

SGA severe

malnutrition

WL>5% Lymphocyte

≤1500U/uL

Nutritional assessment tools

109

ARTIGO 4 - ORIGINAL

Avaliação nutricional: descrição da concordância entre avaliadores

Nutrition assessment: the agreement between observers

Mariur Gomes Beghetto, Doutoranda em Epidemiologia pela UFRGS;

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL (UFRGS)

Enviado à Revista Brasileira de Epidemiologia em abril de 2007.

Re-encaminhado à Revista Brasileira de Epidemiologia em agosto de 2007.

110

Avaliação nutricional: descrição da concordância entre avaliadores

Nutrition assessment: the agreement between observers

Mariur Gomes BEGHETTO ¹

Vivian Cristine LUFT ²

Elza Daniel de MELLO ³

Carisi Anne POLANCZYK

¹ Enfermeira. Professora assistente do curso de graduação em enfermagem, nutrição e

fisioterapia (UNILASALLE). Membro da Comissão de Suporte Nutricional do Hospital

de Clínicas de Porto Alegre. Mestre em Ciências Médicas: Endocrinologia, Metabologia

e Nutrição Humana e aluna do Doutorado do Programa de Pós-graduação em

Epidemiologia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

² Nutricionista. Mestre em Epidemiologia e aluna do Doutorado do Programa de Pós-

graduação em Epidemiologia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

³ Médica gastropediatra e nutróloga.Professora adjunta do Departamento de Pediatria da

Universidade Federal do Rio Grande do Sul. Chefe do Serviço de Nutrologia e

Coordenadora da Comissão de Suporte Nutricional do Hospital de Clinicas de Porto

Alegre.

Médica cardiologista. Professora adjunta do Departamento de Medicina Interna,

Professora dos Programas de Pós-graduação em Cardiologia e Epidemiologia da

Universidade Federal do Rio Grande do Sul.

Endereço para correspondência:

Mariur Gomes Beghetto

Hospital de Clínicas de Porto Alegre,

Rua Ramiro Barcelos 2350, sala 635

90035-007, Porto Alegre, RS

Fone: +55 51 2101 8199

Fax: +55 51 2101 8001

e-mail: [email protected].br

Fonte de financiamento: Fundo de Incentivo à Pesquisa e Eventos (FIPE-HCPA).

Número do processo: 05-353. Bolsa de doutorado CNPQ concedida através do

Programa de Pós-Graduação em Epidemiologia da FAMED/UFRGS.

111

Resumo

Este estudo objetivou avaliar a concordância interobservadores de medidas

antropométricas e avaliação subjetiva do estado nutricional em adultos hospitalizados.

Pacientes internados em um hospital geral universitário tiveram: peso atual, peso usual,

altura, circunferência do braço, prega cutânea tricipital, percentual de perda de peso,

Índice de Massa Corporal, circunferência muscular do braço e Avaliação Nutricional

Subjetiva Global obtidos por avaliadores independentes. A concordância foi avaliada

pelo coeficiente kappa, teste t pareado e coeficiente de correlação intraclasse (CCI).

Foram avaliados 102 pacientes, com idade de 53±15 anos. Foi obtida boa correlação

entre observadores para todos métodos antropométricos (CCI>0,86) e diferenças médias

de pequena magnitude. As variáveis categorizadas mostraram concordância ótima para

o Índice de Massa Corporal (kappa=0,98; IC

95%

:0,95-1,0), fraca para a Avaliação

Nutricional Subjetiva Global (kappa=0,46; IC

95%

:0,31-0,60) e moderada para os

percentis 5 e 10 da circunferência do braço (kappa=0,78; IC95%:0,65-0,91),

circunferência muscular do braço (kappa=0,73; IC95%:0,54-0,92) e prega cutânea

tricipital (kappa=0,65; IC95%:0,48-0,82). Para muitos pacientes houve discrepâncias

clinicamente relevantes no percentual de perda de peso, na circunferência do braço,

prega cutânea tricipital e circunferência muscular do braço. Embora estatisticamente a

reprodutibilidade dos métodos antropométricos tenha sido boa, deve-se ser prudente ao

empregá-los no contexto hospitalar, visto as diferenças encontradas, em especial na

antropometria do braço e na Avaliação Nutricional Subjetiva Global.

Palavras-chave: Confiabilidade, Reprodutibilidade, Antropometria, Avaliação

nutricional, Estado nutricional.

112

Abstract

The aim of this study was to assess agreement between observers in performing

anthropometric measures and a subjective assessment of nutrition status in hospitalized

adults. In a general university hospital, patients had their current weight, usual weight,

height, arm circumference, triceps skinfold thickness, percent of weight loss, Body

Mass Index, muscle arm circumference, and Subjective Global Assessment obtained by

independent observers. Agreement was analyzed using Kappa coefficient, paired t test

and intraclass correlation coefficient. This sample was constituted by 102 patients,

whose mean age was 53±15 years. Good correlations (ICC>0.86) and low mean

differences between observers were obtained to all anthropometric measures. The

agreement in classifying patients into categories of Body Mass Index was very strong

(kappa=0.98; 95%CI:0.95-1.0), weak for Subjective Global Assessment (kappa=0.46;

95%CI:0.31-0.60) and moderate for the 5th and 10th percentiles of arm circumference

(kappa=0.78; 95%CI:0.65-0.91), muscle arm circumference (kappa=0.73; 95%CI:0.54-

0.92) and triceps skinfold thickness (kappa=0.65; IC95%:0.48-0.82). Several patients

had clinically relevant discrepancies in percent of weight loss, arm circumference,

triceps skinfold thickness and muscle arm circumference. Although anthropometric

methods statistically showed good reproducibility, we should be prudent in applying

these measures in the hospital setting, since discrepancies were observed, especially in

the arm anthropometry and Subjective Global Assessment.

Keywords: Reliability, Reproducibility, Anthropometry, Nutrition assessment,

Nutritional status.

113

Introdução

O diagnóstico nutricional de adultos hospitalizados deve apoiar-se em uma

lógica que seja capaz de descartar ou confirmar desnutrição, onde o raciocínio

probabilístico é o centro do processo decisório. Para tanto, diferentes métodos são

empregados, visando aumentar a probabilidade de se acertar o diagnóstico de

desnutrição nos indivíduos que de fato estão desnutridos e descartar a presença de

desnutrição nos indivíduos não desnutridos. Todo o processo, portanto, visa melhorar a

interpretação deste conjunto de informações, diminuindo a incerteza envolvida quando

se estabelece um diagnóstico, reduzindo os riscos de se intervir desnecessariamente em

indivíduos que não precisam receber tratamento e de se deixar de intervir em indivíduos

que deveriam receber tratamento

1,2

. Neste sentido, não somente um método deve ser

capaz de apontar para um mesmo diagnóstico quando repetido pelo mesmo

investigador, em diferentes oportunidades, mas de apontar para um mesmo diagnóstico,

quando empregado por diferentes investigadores

Métodos subjetivos e objetivos são empregados nas rotinas de avaliação

nutricional de adultos hospitalizados sem que, contudo, tenham passado por validação

apropriada para esta finalidade. A Avaliação Nutricional Subjetiva Global (ANSG) é

um método subjetivo, essencialmente clínico e em forma de questionário, sujeita,

portanto, ao treinamento do profissional que o aplica. A partir da impressão do

avaliador, os pacientes são classificados em uma das 3 categorias: (A) nutridos, (B)

moderadamente desnutridos ou suspeita de desnutrição ou (C) desnutridos severos. A

ANSG foi desenvolvida e validada a partir de um grupo de pacientes cirúrgicos

4,5

sendo, atualmente, empregada na avaliação nutricional de diferentes grupos de pacientes

clínicos e cirúrgicos

6-9

. Métodos antropométricos (como o índice de massa corporal,

prega cutânea tricipital e circunferência muscular do braço), desenvolvidos para avaliar

114

sujeitos saudáveis, são amplamente empregados, de forma isolada ou como integrantes

de escores, para a avaliação do estado nutricional de adultos hospitalizados

9-13

, ainda

que possam apresentar limitações quanto à concordância intra e interobservadores

3,14,15

Duerksen et al.

, ao empregarem a antropometria para avaliar 87 idosos

e Hasse et

al.

, ao empregarem a ANSG em indivíduos cirróticos candidatos a transplante,

encontraram apenas discreta concordância entre os observadores (kappa = 0,48 e < 0,5,

respectivamente).

Dentre as etapas de validação de métodos de avaliação nutricional, há

necesidade de se verificar a concordância entre os observadores, em cada contexto

hospitalar

3;15

. Sendo assim, o objetivo do presente estudo, que integra um projeto de

pesquisa maior, foi avaliar a concordância interobservadores na aferição de medidas

antropométricas e da Avaliação Nutricional Subjetiva Global, na avaliação do estado

nutricional de adultos hospitalizados.

Pacientes

Foram consecutivamente incluídos 102 adultos, internados por motivos

clínicos e/ou cirúrgicos nas unidades de internação de um hospital geral universitário de

alta complexidade da região sul do Brasil. Não foram incluídos pacientes internados no

centro de terapia intensiva, unidade de transplante de medula óssea, em uso de aparelho

gessado, submetidos à amputação de membro, e os que apresentaram impossibilidade de

informar sobre seu estado clínico ou de submeter-se aos métodos antropométricos de

avaliação do estado nutricional. O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em

Pesquisa da Instituição.

115

Métodos

A identificação dos pacientes potencialmente elegíveis foi realizada por meio do

sistema informatizado de gerenciamento de pacientes do hospital e, entre 29 de janeiro

e 23 de março de 2006, durante as primeiras 72 horas da internação hospitalar, foi

realizada avaliação nutricional por dois avaliadores independentes incluindo: a) peso

usual (PU), b) peso atual (PA), c) percentual de perda de peso em 6 meses (PPP), d)

altura corporal, e) índice de massa corporal (IMC), f) circunferência do braço (CB), g)

prega cutânea tricipital (PCT), h) circunferência muscular do braço (CMB) e i)

Avaliação Nutricional Subjetiva Global (ANSG). Cada paciente foi avaliado em

duplicata, por um nutricionista (avaliação adotada como padrão de referência) e por um

de 7 acadêmicos do curso de graduação em nutrição (avaliação em teste), previamente

treinados, sendo todos cegos para a avaliação oposta à sua. O mesmo protocolo de

pesquisa e a mesma rotina de avaliação foi adotada por todos avaliadores.

Primeiramente, o aluno perguntou ao paciente sobre o seu o PU e aplicou o instrumento

da ANSG

. A seguir, aferiu PA, altura corporal, CB

e PCT

. Após, a mesma

seqüência para obtenção dos dados antropométricos e ANSG foi procedida pela

nutricionista. Para aferição do peso foram utilizadas balanças eletrônicas tipo

plataforma, com capacidade para até 200 Kg e escala de 100g. Na aferição da altura

foram utilizados antropômetros fixos, disponíveis nas unidades de internação. Tanto as

balanças quanto os antropômetros são anualmente aferidos e certificados pelo Instituto

Nacional de Pesos e Medidas do Brasil. Para a verificação da circunferência do braço

foi utilizada fita métrica não extensível com escala em milímetros, marca Barlow® (W.

Germany, Brasil). Para a verificação da prega tricipital foi utilizado plicômetro Lange

Skinfold Calipter (βtechnology Incorporated Cambridge, Maryland, EUA). Todas as

medidas antropométricas foram realizadas em 3 tomadas e foi utilizado o valor médio.

116

Foram adotadas as seguintes equações para cálculo do PPP, IMC e CMB,

respectivamente: a) PPP

= [(PA – PU) / PU] x 100, b) IMC

= PA(Kg) / altura (m)

e c) CMB (cm)

= CB(cm) – [PCT(mm) x 0,314].

A concordância entre os avaliadores foi testada mediante a obtenção do

coeficiente kappa para as variáveis categóricas e do gráfico de Bland & Altman

gráfico proposto por Lin

para as variáveis contínuas. A fim de descrever as diferenças

entre os observadores, foi realizado teste t pareado (diferença entre as médias) e

coeficiente de correlação intraclasse, para as variáveis contínuas. Também, foram

avaliados os percentuais de concordância entre os avaliadores, estabelecendo o que

chamamos de “diferença clinicamente relevante”, considerando-se como aceitável uma

variabilidade inerente ao momento da avaliação e desempenho dos instrumentos

utilizados. Para tanto, aceitou-se diferenças de 500g para PU e PA, 0,5cm para altura,

0,5cm para CB, 2 a 10mm para PCT, 1% no PPP, 0,5Kg/m

no IMC e 0,5cm na CMB.

O limite aceitável de diferença entre observadores na aferição da PCT segue o protocolo

adotado pelo NHANES III

. A tolerância aumenta em 2mm a cada 10mm da espessura

da prega, ou seja: quando a prega mede de 0 a 10mm, o limite de tolerância da diferença

é 2mm; quando mede 10 a 20mm, diferenças de até 4mm são aceitáveis; se 20 a 30mm,

aceita-se diferenças de até 6mm; se 30 a 40mm, aceita-se 8mm de diferença; e se maior

que 40mm, aceita-se até 10mm de diferença.

As análises foram conduzidas no pacote estatístico SPSS 12.0 e valores de p <

0.05 (bicaudal) foram considerados estatisticamente significativos.

Resultados

Foram avaliados 102 pacientes com média de idade de 53±15 (19 a 88) anos,

sendo 59% do sexo feminino e 56% hospitalizados por motivos cirúrgicos. Para todos

117

os métodos, foi observada forte correlação para os valores obtidos entre os observadores

(CCI>0,86) e diferenças médias de mínima magnitude, do ponto de vista clínico, ainda

que para altura, PCT e CMB esta diferença seja estatisticamente significativa (Tabela

1).

Quando avaliada a concordância entre o observador de referência e o segundo

observador, considerando-se 4 categorias para o percentual de perda de peso (Tabela 2),

foi identificada moderada concordância entre os observadores (kappa = 0,74; IC

95%

0,63-0,85; P<0,001), e plena concordância nas duas categorias que agruparam pacientes

que perderam > 5% do peso corporal em 6 meses. Considerando-se a classificação do

IMC, também em 4 categorias (Tabela 2), foi identificada excelente concordância entre

os observadores (kappa = 0,98; IC

95%

: 0,95-1,0; P<0,001), quando somente um paciente

foi classificado de modo discordante (classificado como eutrófico pelo avaliador de

referência e como sobrepeso pelo avaliador 2). Em relação à ANSG, avaliada em 3

categorias (Tabela 2), foi obtida discreta concordância entre os observadores (kappa =

0,46; IC

95%

: 0,31-0,60; P<0,001). Ainda que nenhum paciente classificado como

desnutrido grave pela avaliadora de referência tenha sido classificado como nutrido pela

2ª avaliadora, 16 pacientes classificados como nutridos pela avaliadora de referência

foram erroneamente classificados com algum grau de desnutrição pela 2ª avaliadora

(Tabela 2).

Considerando-se os percentis usualmente adotados para classificação nutricional

a partir da antropometria do braço, verificou-se moderada concordância entre os

observadores para CB (kappa = 0,78; IC95%: 0,65 - 0,91; P <0,001), PCT (kappa =

0,65; IC95%: 0,48 - 0,82; P <0,001) e CMB (kappa = 0,73; IC95%: 0,54 - 0,92; P

<0,001). Na figura 1 está apresentada a proporção de concordância entre os avaliadores

ao classificar o estado nutricional dos pacientes, de acordo com os percentis definidos

118

por Frisancho et al.

, para CB, PCT e CMB. Para os 3 métodos, verificou-se que o

segundo avaliador tendeu a superestimar os valores obtidos pelo avaliador de referência,

classificando os pacientes em categorias de percentis acima da obtida pelo avaliador de

referência. Nota-se que na categoria do percentil >10, houve concordância para a quase

totalidade dos pacientes, também para os 3 métodos.

Os gráficos de Bland & Altman (Figura 2) e Lin (Figura 3) sinalizam para

grande concordância entre os observadores, especialmente para peso, altura, IMC e

perda de peso. No entranto, ao se estabelecer critérios estritos, definidos como

diferenças entre os observadores clinicamente não relevantes (até 500g, para PA e PU,

até 0,5cm para altura, CB e CMB, 2 a 10mm para PCT, 1% para PPP e 0,5Kg/m

para

IMC), o peso atual e altura corporal (Figura 2a, 2c e 2g) mostraram concordância para o

maior número de pacientes avaliados, enquanto que para CB, PCT e CMB (Figura 2d,

2e e 2h) foram identificados valores fora destes parâmetros em maior percentual de

pacientes.

Discussão

No presente estudo, encontrou-se alta concordância entre observadores treinados

ao empregarem métodos antropométricos de avaliação do estado nutricional (PA, PU,

altura, CB, PCT, CMB, PPP e IMC) em adultos hospitalizados não selecionados,

enquanto a concordância na ANSG mostrou-se discreta. Porém, diferenças estabelecidas

por nós como “clinicamente relevantes” foram identificadas em um grande percentual

de pacientes na antropometria do braço, PPP e ANSG.

Assim como no presente estudo, elevada concordância entre observadores no

emprego da antropometria foram anteriormente descritas

. Entretanto, algumas

considerações quanto à aplicação dos resultados estatísticos obtidos, sob o ponto de

119

vista de seu emprego clínico, são necessárias. O coeficiente de correlação expressa,

unicamente, a associação entre duas variáveis, não sendo, portanto, uma estatística

apropriada para avaliar precisão e acurácia entre medidas. A diferença média e sua

variabilidade expressam melhor o desempenho de cada método em relação à medida de

referência, sendo, entretanto, afetadas por valores outliers. Assim, torna-se necessário

avaliar a concordância entre os aferidores, para cada sujeito, sumarizando-se a

concordância de modo dicotômico (concordância/discordância), mesmo quando certa

margem de variabilidade é tolerada

. Isto parece claro quando analisamos a Figura 2

do presente estudo: quando adotados critérios estritos para a variabilidade esperada

(“clinicamente relevantes”) nota-se maior proporção de avaliações discordantes,

enquanto ao se aceitar a variabilidade da amostra avaliada (de dois desvios padrão), a

proporção de discordância é mínima.

Peso atual e altura foram as medidas onde em menor número de pacientes foram

identificadas diferenças “clinicamente relevantes” entre os avaliadores. De fato, estas

são as medidas antropométricas mais confiáveis em termos de reprodutibilidade

quando se assegura boa calibração e precisão dos instrumentos (balanças e

antropômetros) e treinamento da equipe

, como implementado na nossa metodologia.

Já em relação ao peso usual, grandes diferenças (>

5 kg) foram encontradas, o que

poderia ser explicado por essa medida depender substancialmente da memória do

paciente, como anteriormente demonstrado em grupos de indivíduos saudáveis e

predominantemente jovens do Reino Unido

e do Japão

, onde discrepâncias de até

10kg foram encontradas.

A concordância na ANSG foi testada em um grupo selecionado de adultos

submetidos à cirurgia eletiva do trato gastrintestinal, quando os autores encontraram

moderada concordância entre observadores (kappa: 0,78, IC95%: 0,62-0,94; P < 0,001)

120

e recomendam que se teste a concordância interobservadores em cada meio

. Note-se

que a ANSG sofre influência do viés recordatório relacionado ao peso usual e a todos os

demais itens integrantes da ANSG, assim como pela experiência dos avaliadores, o que

pode explicar a menor concordância entre observadores, no nosso estudo e no estudo de

Duerksen em um hospital universitário do Canadá

. Por outro lado, maior

concordância entre os observadores será identificada caso as categorias B e C da ANSG

sejam agrupadas, também no nosso estudo.

Burden et al.

, ao avaliar a antropometria do braço, encontraram maior

concordância entre observadores, quando envolveram somente 2 avaliadores e pacientes

provenientes de 4 unidades de internação em um hospital do Reino Unido. Ainda que no

presente estudo o amplo conhecimento do protocolo de aferição das medidas por parte

de todos avaliadores, como já descrito por Vegelin et al.

, possa ter contribuído para

melhorar a confiabilidade das medidas antropométricas, a acurácia da antropometria do

braço depende, também, de características clínicas dos sujeitos avaliados: presença de

edema, paresia e/ou plegia, estado de hidratação, restrição ao leito, dentre outros,

reforçando a necessidade de validação da concordância entre observadores, em

diferentes contextos

A precisão de índices nutricionais é diretamente afetada pelas medidas

antropométricas das quais derivam, o que explica a grande proporção de pacientes com

valores e categorias de IMC concordantes. Por outro lado, em mais pacientes foram

observados valores discordantes para o percentual de perda de peso e a circunferência

muscular do braço, quando considerados valores “clinicamente relevantes”, visto

derivarem de medidas de maior divergência (peso usual e circunferência total do braço e

prega cutânea, respectivamente)

30,37

. Mueller et al.

já haviam descrito que índices

compostos por diferentes medidas antropométricas são menos reprodutíveis que suas

121

medidas originárias, salientando que isto deve ser levado em consideração, tanto na

aplicação clínica quanto em investigações epidemiológicas.

De modo geral, há boa reprodutibilidade na classificação nutricional de adultos

hospitalizados, quando avaliadores treinados empregam métodos antropométricos e

perda de peso. Ainda assim, para parte dos pacientes, pode haver divergência no

diagnóstico nutricional, sugerindo a necessidade de que se valide o desempenho do

avaliador e interavaliadores no emprego de cada método, em cada contexto hospitalar.

122

Referências

1. Belle GV, Fisher LD, Heagerty PJ, Lumley T. Biostatistics: A methodology for the

Health Sciences. Second Edition. New Jersey: Hoboken; 2004.

2. Sox HC. Common diagnostic tests, use and interpretation. Philadelphia: American

College of Physicians;1990.

3. Jones JM. Reliability of nutritional screening and assessment tools. Nutrition 2004;

20(3):307-11.

4. Baker JP, Detsky AS, Wesson DE, Wolman SL, Stewart S, Whitewell J et al.

Nutritional assessment: a comparison of clinical judgement and objective

measurements. N Engl J Med 1982; 306(16):969-72.

5. Detsky AS, Baker JP, Mendelson RA, Wolman SL, Wesson DE, Jeejeebhoy KN.

Evaluating the accuracy of nutritional assessment techniques applied to hospitalized

patients: methodology and comparisons. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1984;

8(2):153-9.

6. Chung SH, Lindholm B, Lee HB. Is malnutrition an independent predictor of

mortality in peritoneal dialysis patients? Nephrol Dial Transplant 2003;

18(10):2134-40.

7. Correia MI, Campos AC. Prevalence of hospital malnutrition in Latin America: the

multicenter ELAN study. Nutrition 2003; 19(10):823-5.

8. Mello ED, Teixeira LB, Beghetto MG, Luft VC. Desnutrição hospitalar cinco anos

após o IBRANUTRI. Rev Bras Nutr Clin 2003; 18(2):65-9.

123

9. Pirlich M, Schutz T, Norman K, Gastell S, Lubke HJ, Bischoff SC et al. The

German hospital malnutrition study. Clin Nutr 2006; 25(4):563-72.

10. Chen LK, Lin MH, Hwang SJ, Wang P, Chwang LC. Nutritional status and clinical

outcomes among institutionalized elderly Chinese in Taiwan. Arch Gerontol Geriatr

2007; 44(3):315-23.

11. de Luis D, Lopez Guzman A. Nutritional status of adult patients admitted to internal

medicine departments in public hospitals in Castilla y Leon, Spain - A multi-center

study. Eur J Intern Med 2006; 17(8):556-60.

12. Ignacio dU, Gonzalez-Madrono A, de Villar NG, Gonzalez P, Gonzalez B, Mancha

A et al. CONUT: a tool for controlling nutritional status. First validation in a

hospital population. Nutr Hosp 2005; 20(1):38-45.

13. Rai A, Tewari M, Mohapatra SC, Shukla HS. Correlation of nutritional parameters

of gallbladder cancer patients. J Surg Oncol 2006; 93(8):705-8.

14. Sánchez-Garcia S, Pena CG, Lopez MXD, Cedillo TJ, Nunez ARC, Bearman SR.

Anthropometric measures and nutritional status in a healthy elderly population.

BMC Public Health 2007; 7:2 (no prelo). Disponível em 27/08/07, em

http://www.biomedcentral.com/1471-2458/7/2.

15. Ulander K, Grahn G, Jeppsson B. Subjective assessment of nutritional status-

validity and reliability of a modified Detsky index in a Swedish setting. Clin Nutr

1993; 12(1):15-9.

124

16. Duerksen DR, Yeo TA, Siemens JL, O'Connor MP. The validity and reproducibility

of clinical assessment of nutritional status in the elderly. Nutrition 2000; 16(9):740-

17. Hasse J, Strong S, Gorman MA, Liepa G. Subjective global assessment: alternative

nutrition-assessment technique for liver-transplant candidates. Nutrition 1993;

9(4):339-43.

18. Detsky AS, McLaughlin J, Baker JP, Johnston N, Whittaker S, Mendelson RA et al.

What is subjective global assessment of nutritional status? JPEN J Parenter Enteral

Nutr 1987; 11(1):8-13.

19. Bishop CW, Bowen PE, Ritchey SJ. Norms for nutritional assessment of American

adults by upper arm anthropometry. Am J Clin Nutr 1981 2007; 34(11):2530-9.

20. Frisancho AR. Triceps skin fold and upper arm muscle size norms for assessment of

nutritional status. Am J Clin Nutr 1974; 27(10):1052-8.

21. Dionigi R, Dominioni L. Predictive indices for the identification of high-risk

patients. Eur Surg 1986; 18:201-6.

22. World Health Organization. Physical Status: the use and interpretation of

anthropometry. Tech. Rep Ser 1995; 854, 1-452.

23. Blackburn GL, Bistrian BR, Maini BS, Schlamm HT, Smith MF. Nutritional and

metabolic assessment of the hospitalized patient. JPEN J Parenter Enteral Nutr

1977; 1(1):11-22.

24. Bland JM, Altman DG. Statistical methods for assessing agreement between two

methods of clinical measurement. Lancet 1986; 8:307-10.

125

25. Lin LI. A concordance correlation coefficient to evaluate reproducibility. Biometrics

1989; 45(1):255-68.

26. U.S. Department of Health and Human Services. Centers for Disease Control and

Prevention. National Center for Health Statistics. Skinfold Measures, in National

Health and Nutrition Examination Survey (NHANES). Hyattsville, MD; December

21, 2006. Disponível em:

http://www.cdc.gov/nchs/about/major/nhanes/Anthropometric%20Measures.htm

Accessado em 09 Janeiro de 2007.

27. Frisancho AR. New standards of weight and body composition by frame size and

height for assessment of nutritional status of adults and the elderly. Am J Clin Nutr

1984; 40(4):808-19.

28. Ulijaszek SJ, Kerr DA. Anthropometric measurement error and the assessment of

nutritional status. Br J Nutr 1999; 82(3):165-77.

29. Beghetto MG, Fink J, Luft VC, de Mello ED. Estimates of body height in adult

inpatients. Clin Nutr 2006; 25(3):438-43.

30. Klipstein-Grobusch K, Georg T, Boeing H. Interviewer variability in anthropometric

measurements and estimates of body composition. Int J Epidemiol 1997;

26(suppl_1):S174-80.

31. Norgan NG, Cameron N. The accuracy of body weight and height recall in middle-

aged men. Int J Obes Relat Metab Disord 2000; 24(12):1695-8.

126

32. Wada K, Tamakoshi K, Tsunekawa T, Otsuka R, Zhang H, Murata C et al. Validity

of self-reported height and weight in a Japanese workplace population. Int J Obes

(Lond) 2005; 29(9):1093-9.

33. Duerksen DR. Teaching medical students the subjective global assessment.

Nutrition 2002; 18(4):313-5.

34. Burden ST, Stoppard E, Shaffer J, Makin A, Todd C. Can we use mid upper arm

anthropometry to detect malnutrition in medical inpatients? A validation study. J

Hum Nutr Diet 2005; 18(4):287-94.

35. Vegelin AL, Brukx LJ, Waelkens JJ, Van den Broeck J. Influence of knowledge,

training and experience of observers on the reliability of anthropometric

measurements in children. Ann Hum Biol 2003; 30(1):65-79.

36. Jelliffe DB. The assessment of the nutritional status of the community (with special

reference to field surveys in developing regions of the world). Monogr Ser World

Health Organ 1966; 53:3-271.

37. Ferrario M, Carpenter MA, Chambless LE. Reliability of body fat distribution

measurements. The ARIC Study baseline cohort results. Atherosclerosis Risk in

Communities Study. Int J Obes Relat Metab Disord 1995; 19(7):449-57.

38. Mueller WH, Taylor WC, Chan W, Sangi-Haghpeykar H, Snider SA, Hsu H.

Precision of measuring body fat distribution in adolescent African American girls

from the 'Healthy Growth Study'. Am J Hum Biol 1996; 8:325-9.

127

Tabela 1: Valores médios, desvios-padrão, correlação e diferença entre as avaliações do

observador de referência e do segundo observador, nas diferentes medidas

antropométricas.

Table 1: Mean values, standard deviations, correlation coefficients and differences

between observers for the anthropometric measures.

Observador

Referência

Observador 2 Diferença (IC

95%

) P# CCI Lin (IC

95%

)

PA (Kg) 96 68,5 ± 16,5 68,6 ± 16,4 0,13 (-,03 – 0,29) 0,10 0,999 0,999 (0,998 – 0,998)

PU (Kg) 100 70,6 ± 16,0 70,6 ± 14,8 0,07 (-,67 – 0,82) 0,84 0,971 0,970 (0,961 – 0,959)

Altura (cm) 85 162,1 ± 9,4 162,1 ± 9,4 -0,001 (-0,002 – 0,000) <0,01 0,999 0,999 (0,999 – 0,999)

CB (cm) 98 29,6 ± 5,1 29,5 ± 4,9 -0,11 (-0,31 – 0,09) 0,28 0,980 0,979 (0,973 – 0,972)

PCT (mm) 98 16,3 ± 9,0 17,8 ± 9,4 1,45 (0,64 – 2,27) <0,01 0,893 0,891 (0,858 – 0,851)

PPP (%) 96 -3,5 ± 9,36 -3,8 ± 10,1 -0,29 (-1,29 – 0,69) 0,55 0,874 0,840 (0,791 – 0,782)

IMC (Kg/m

) 82 26,3 ± 5,4 26,3 ± 5,4 0,06 (-0,01 – 0,13) 0,11 0,998 0,998 (0,997 – 0,997)

CMB (cm) 98 24,5 ± 3,5 23,9 ± 3,3 -0,57 (-0,91 – -0,23) <0,01 0,865 0,864 (0,822 – 0,814)

PA: Peso atual; PU: Peso usual; CB: Circunferência do braço; PCT: Prega cutânea

tricipital; PPP: Percentual de perda involuntária de peso; IMC: Índice de massa

corporal; CMB: Circunferência muscular do braço. CCI: Coeficiente de correlação

intraclasse; Lin – Coeficiente de correlação de concordância proposto por Lin

; #: teste

t pareado.

PA: actual weight; PU: usual weight; CB: arm circumference; PCT: triceps skinfold

thickness; PPP: percent of weight loss; IMC: body mass index; CMB: muscle arm

circumference; CCI: Intraclass correlation coefficient; Lin – Lin’s concordance

correlation coefficient

; #: paired t test.

128

Tabela 2: Concordância entre o observador de referência e observador 2 na classificação

do percentual de perda de peso (kappa = 0,74; P <0,001), Índice de Massa Corporal

(kappa = 0,98; P <0,001) e Avaliação Nutricional Subjetiva Global (kappa = 0,46;

95%

: 0,31-0,60; P <0,001).

Table 2: Agreement between observers in classifying weight loss (kappa = 0,74; P

<0,001), Body Mass Index (kappa = 0,98; P <0,001) and Subjective Global Assessment

(kappa = 0,46; IC

95%

: 0,31-0,60; P <0,001).

Avaliação de referência

S/ perda, ou ganho 0 a 5% 5 a 10% >10%

S/ perda, ou ganho

6 0 0

0 a 5% 3

0 0

5 a 10% 2 1

>10% 0 6 0

PPP

Total 29 40 10 17

<18,5 18,5 – 24,9 25 – 29,9 >30

<18,5

0 0 0

18,5 – 24,9 0

0 0

25 – 29,9 0 1

>30 0 0 0

Observador 2

IMC

Total 6 29 29 18

Nutrido Desnutrição moderada Desnutrição grave

Nutrido

5 0

Desnutrição moderada 14

Desnutrição grave 2 4

ANSG

Total 67 19 16

PPP: Percentual de perda de peso (%); IMC: Índice de Massa Corporal (Kg/m

); ANSG:

Avaliação Nutricional Subjetiva Global.

PPP: percent of weight loss (%); IMC: Body Mass Index (Kg/m

); ANSG: Subjective

Global Assessment.

129

100

<p5 p5 a p10 ≥p10

Concordância (%)

CB PCT CMB

Figura 1: Proporção de pacientes em que houve concordância (%) entre os avaliadores

na classificação dos percentis (p5 e p10), definidos por Frisancho et al (22), para

circunferência do braço (CB), prega cutânea tricipital (PCT) e circunferência muscular

do braço (CMB).

Figure 1: Proportion of agreement (%) between observers in classifying patients

according to the 5th and 10th percentiles (p5 and p10), defined by Frisancho et al (22),

for arm circumference (CB), triceps skinfold thickness (PCT) and muscle arm

circumference (CMB).

130

40 60 80 100 120

-6

-4

-2

Peso atual (kg)

Diferença entre observadores (kg)

20 40 60 80 100 120

-15

-10

-5

Peso usual (kg)

Diferença entre observadores (kg)

140 150 160 170 180 190

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

Altura (cm)

Diferença entre observadores (cm)

15 20 25 30 35 40 45

-3

-2

-1

Circunferência do braço (cm)

Diferença entre observadores (cm)

10 20 30 40

-15

-10

-5

Prega cutânea tricipital (mm)

Diferença entre observadores (mm)

15 20 25 30 35 40 45

-2

-1

Índice de massa corporal (kg/m

)

Diferença entre observadores (kg/m

)

15 20 25 30

-4

-2

CMB (cm)

Diferença entre observadores (cm)

-40 -20 0 20 40

-20

-10

Diferença entre observadores (%)

Perda de peso (%)

CMB – Circunferência muscular do braço.

131

Figura 2: Diferença entre observadores nas medidas antropométricas (eixo Y), ao longo

da média dos valores obtidos pelos dois observadores (eixo X). As linhas pretas

apontam a tolerância de 0,5kg para peso atual (a) e peso usual (b), 0,5cm para altura

(c), circunferência do braço (d) e circunferência muscular do braço (e), 2 a 10mm para

prega cutânea tricipital (f), 1% para perda de peso (g) e 0,5Kg/m

para o índice de

massa corporal (h). As linhas cinzas indicam 1,96 desvios-padrão da média da

diferença.

Figure 2: Difference between observers in anthropometric measures (Y-axis), in

relation to the mean values obtained by the two observers (X-axis). Black lines point

the tolerance of 0.5kg for actual weight (a) and usual weight (b), 0,5cm for height (c),

arm circumference (d) and muscle arm circumference (e), 2 to 10mm for skinfold

thickness (f), 1% for weight loss (g) and 0,5Kg/m

for Body Mass Index (h). Gray lines

represent 1.96 standard deviations to the mean difference.

132

40 60 80 100 120

100

120

Peso atual (kg), B

Peso atual (kg), A

40 60 80 100 120

100

120

Peso usual (kg), B

Peso usual (kg), A

140 150 160 170 180 190

140

150

160

170

180

190

Altura (cm), B

Altura (cm), A

15 20 25 30 35 40 45

CB (cm), B

CB (cm), A

15 20 25 30 35

CMB (cm), B

CMB (cm), A

-50 -40 -30 -20 -10 0 10 20 30

-50

-40

-30

-20

-10

Perda de peso (%), B

Perda de peso (%), A

IMC (kg/m

), A

01020304050

PCT (mm), B

PCT (mm), A

15 20 25 30 35 40 45 50

IMC (kg/m

), B

A – Avaliação do aluno; B – Avaliação do nutricionista; CB – Circunferência do

braço. CMB – Circunferência muscular do braço; PCT – Prega cutânea tricipital;

IMC

–

Índice de massa cor

oral.

133

Figura 3: Concordância entre observadores

. As linhas cinzas sinalizam hipotética

concordância perfeita (em ângulo de 45° entre os eixos), enquanto as linhas pretas

indicam a reta estimada para a concordância encontrada neste estudo. Cada ponto

representa um paciente avaliado pelo aluno (A) e o observador de referência (B).

Figure 3: Agreement between observers

. Gray lines point a hypothetical perfect

agreement (45° between axes), while black lines indicate the estimated line for the

agreement found in this study. Each point represents a patient assessed by the student

(A) and the reference observer (B).

134

SUMMARY

The aim of this study was to assess agreement between observers (interobserver

reproducibility) in performing both objective (anthropometric) measures and a

subjective assessment of nutrition status in hospitalized adults. In a tertiary care

university hospital, patients had their current weight, usual weight, height, arm

circumference, triceps skinfold thickness, percent of weight loss, Body Mass Index,

muscle arm circumference, and Subjective Global Assessment obtained by independent

observers. Agreement was analyzed using Kappa coefficient, paired t test and intraclass

correlation coefficient. This sample was constituted by 102 patients, from both medical

and surgical wards, whose mean age was 53±15 years. Good correlations (ICC>0.86)

and low mean differences between observers were obtained to all anthropometric

measures. The agreement in classifying patients into categories of Body Mass Index

was very strong (kappa=0.98; 95%CI:0.95-1.0), weak for Subjective Global

Assessment (kappa=0.46; 95%CI:0.31-0.60) and moderate for the 5th and 10th

percentiles of arm circumference (kappa=0.78; 95%CI:0.65-0.91), muscle arm

circumference (kappa=0.73; IC95%:0.54-0.92) and triceps skinfold thickness

(kappa=0.65; 95%CI:0.48-0.82). In sum, satisfactory reproducibility was obtained for

the classification of nutritional status of hospitalized adults when trained observers

assessed anthropometric methods, weight loss and SGA. Nevertheless, for some

patients, divergence in the nutritional classification may occur, suggesting the need of

always assessing the performance of observers in the implementation of each method,

in each hospital context.

135

ARTIGO 5 - ORIGINAL

Impacto de variáveis nutricionais na predição de morte, infecção e

permanência hospitalar

Mariur Gomes Beghetto, Doutoranda em Epidemiologia pela UFRGS;

UNIVERSIDADE FEDERAL DO RIO GRANDE DO SUL (UFRGS)

Previsão de envio ao The American Journal of Medicine

136

Impacto de variáveis nutricionais na predição de morte, infecção e

permanência hospitalar

Mariur Gomes Beghetto

Vivian Cristine Luft

Elza Daniel de Mello

Carísi Anne Polanczyk

Serviço de Nutrologia do Hospital de Clínicas de Porto Alegre, Programa de Pós-

graduação em Epidemiologia da Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto

Alegre, Brasil.

Endereço para correspondência:

Mariur Gomes Beghetto

Rua Ramiro Barcelos 2350, sala 635.

Porto Alegre, RS, Brasil

CEP: 90035-03

[email protected]

* Este estudo contou com apoio do Fundo de Incentivo à Pesquisa e Eventos (FIPE) do

Hospital de Clínicas de Porto Alegre e do Conselho Nacional de Desenvolvimento

Científico e Tecnológico.

137

RESUMO

Objetivo: Desenvolver e validar um escore de risco para a ocorrência de morte,

infecção e permanência hospitalar em adultos internados em um hospital geral, e avaliar

o impacto do estado nutricional sobre estes desfechos. Método: Entre outubro de 2005

e junho de 2006, adultos das unidades de clínica e cirurgia do HCPA foram

aleatoriamente incluídos e avaliados nas primeiras 72 horas da admissão para variáveis

clínicas e nutricionais. Foram considerados desfechos: morte, infecção, e LP (acima do

percentil 75 para a especialidade). De forma aleatória, 1002 pacientes constituíram a

coorte de derivação e 501 a coorte de validação. A partir de regressão logística

multivariável foram identificadas variáveis associadas, de forma independente, a cada

desfecho e os valores de RC obtidos, constituíram os pesos de escores de predição para

cada desfecho. O escore derivado para predição de óbito foi testado na predição de

infecção e permanência hospitalar. A acurácia do modelo de melhor predição para os 3

desfechos foi avaliada na coorte de validação. Resultados: Independente do método de

avaliação nutricional adotado, pacientes desnutridos apresentaram maior incidência dos

3 desfechos. Albumina <3,5g/dL (RC: 3,91; IC

95%

:1,94-7,86) e desnutrição suspeita ou

moderada (RC: 2,55; IC

95%

: 1,12-5,80) ou grave (ANSG) (RC: 4,44; IC

95%

:1,96-10,01),

ajustadas para variáveis clínicas, foram preditores de óbito. Pacientes com albumina

<3,5g/dL apresentaram maior risco independente para infecção (RC: 1,80; IC

95%

: 1,22-

2,64). Maior risco independente para LP foi verificado em pacientes com desnutrição

grave (RC: 1,87; IC

95%

: 1,26-2,78) e albumina <3,5g/dL,(RC: 1,34; IC

95%

: 1,00-1,82). O

aumento no valor dos escores mostrou-se relacionado com o risco de morte (RC: 1,22;

95%

: 1,17-1,28), infecção (RC: 1,38; IC

95%

: 1,20-1,59) e LP (RC: 1,19; IC

95%

: 1,13-

1,26). Na coorte de validação foi verificado que pacientes cujo escore de predição do

óbito (“escore-óbito”)> 9,0 apresentaram maior risco para óbito (RC: 24,1; IC

95%

: 7,25-

138

80,2), enquanto os pacientes com “escore-óbito” > 5,0 apresentaram maior risco para

infecção (RC: 2,93; IC

95%

: 1,64-5,24) e longa permanência (RC: 2,15; IC

95%

: 1,39-3,34).

O “escore-óbito” mostrou-se sensível (S=0,91) e específico (E=0,70) na predição de

óbito, mas desempenho diagnóstico mais fraco na predição de infecção (S=0,75 e

E=0,50) e LP (S=0,68 e E=0,50). Conclusão: Variáveis clínicas e nutricionais foram

preditivas de desfechos hospitalares clinicamente relevantes, integrando um escore

aplicável na triagem de pacientes à hospitalização.

139

ABSTRACT

Aim: To develop and validate a score of risk to predict the occurrence of death,

infection and prolonged length of hospital stay in adult inpatients, in a general tertiary

care hospital, and to evaluate the impact of the nutritional status on these outcomes.

Method: From October/2005 to June/2006, patients hospitalized in clinical and surgical

wards of a general tertiary care hospital in southern Brazil were randomly included in

study, assessed in the first 72 hours after admission. Outcomes were: death, infection,

and prolonged length of hospital stay (LOS) (beyond the 75

percentile of the clinical

specialty). Selected by random, 1002 patients constituted the derivation cohort and other

501 constituted the validation cohort. Multivariate logistic regression was used to

identify variables independently associated to each of the three outcomes. Predictive

scores were obtained for each outcome and the score derived to predict death was also

tested to predict infection and prolonged length of hospital stay. The accuracy of the

best prediction model for the three outcomes was assessed in the validation cohort.

Results: Independently of the method used to assess the nutritional status, malnourished

patients presented greater incidence for the three outcomes. Serum albumin <3.5g/dL

(OR: 3.91; 95%CI:1.94-7.86) and moderate (OR: 2.55; 95%CI: 1.12-5.80) or severe

malnutrition (SGA) (OR: 4.44; 95%CI:1.96-10.1), adjusted to clinical variables, were

independent predictors of death. Patients with albumin <3,5g/dL presented greater

independent risk for infection (OR: 1.80; 95%CI: 1.22-2.64). Greater independent risk

for LOS was verified in severe malnourished patients (OR: 1.87; 95%CI: 1.26-2.78) and

in those presenting albumin <3.5g/dL (OR: 1.34; 95%CI: 1.00-1.82). An increase in the

specific scores values was associated to a greater risk of death (OR: 1.22; 95%CI: 1.17-

1.28), infection (OR: 1.38; 95%CI: 1.20-1.59), and LOS (OR: 1.19; 95%CI: 1.13-1.26).

In the validation cohort, patients with “death score” > 9.0 presented greater risk for

140

death (OR: 24.1; 95%CI: 7.25-80.2). Patients with “death score” > 5.0 presented greater

risk for infection (OR: 2.93; 95%CI: 1.64-5.24), and LOS (OR: 2.15; 95%CI: 1.39-

3.34). The “death score” appeared to be sensitive (Se=0.91) and specific (0.70) for the

prediction of death and moderate performance for the prediction of infection (Se=0.75

and Sp=0.50) and prolonged length of hospital stay (Se=0.68 and Sp=0.50).

Conclusion: Clinical and nutritional variables were predictive of clinically relevant

hospital outcomes, composing a score applicable in screening patients at admission.

141

INTRODUÇÃO

Em pacientes hospitalizados, a desnutrição, usualmente, é causada pela

combinação de fatores inerentes a condição do paciente e ao seu tratamento

1,2

, assim

como pela desatenção das equipes assistentes com o aspecto nutricional

3-5

. O risco

conferido isoladamente por cada um desses fatores não é suficientemente conhecido e,

por isto, não está clara a relação causal entre o estado nutricional e a piora clínica

. De

fato, a desnutrição hospitalar é um evento prevalente na nossa e em outras instituições

6,7

e, a despeito das diferenças clínicas entre os pacientes e do grande número de

métodos disponíveis para a avaliação do estado nutricional, está associada a maior

morbi-mortalidade

2,4,8

, aumento do tempo

2,4,7-9

e dos custos com a hospitalização

9-12

piora na qualidade de vida

dos pacientes, justificando o investimento em suporte

nutricional

A Avaliação Nutricional envolve o exame detalhado de variáveis subjetivas e

objetivas específicas, demandando tempo de profissionais experientes e outros recursos

para a confirmação do diagnóstico de desnutrição

. Por outro lado, a Triagem

Nutricional busca identificar fatores que colocam o paciente em risco para complicações

clinicas relacionadas à desnutrição

, sinalizando, precocemente, pacientes que

poderiam beneficiar-se de terapia nutricional. Diferentes instrumentos têm sido

propostos para esta finalidade: Malnutrition Screening Tool (MST)

, Short Nutritional

Assessment Questionnaire (SNAQ©)

, Nutritional Risk Index (NRI)

, Nutrition Risk

Score (NRS)

, Nutritional Risk Screening (NRS 2002)

, Mini Nutritional Assessment

(MNA)

, Malnutrition Universal Screening Tool (MUST)

, Nutritional Screening

Tool (NST)

, Nutritional Screening Equation (NSEq)

, entre outros.

A escolha do melhor instrumento de triagem nutricional deve considerar sua

aplicação em diferentes perfis clínicos de pacientes, validade, precisão e acurácia

142

preditiva, simplicidade e aplicabilidade por profissional não especialista, o que pode

limitar o emprego destes instrumentos para muitas instituições

26-30

. A ausência de um

único procedimento que possa servir como padrão de referência para o diagnóstico

nutricional pode justificar, parcialmente, a inclusão de diferentes variáveis preditivas em

cada um destes escores. Neste contexto, a American Society of Parenteral and Enteral

Nutrition (ASPEN) recomenda o emprego de desfechos clínicos relevantes como meio

de balizar o procedimento de derivação e validação

de escores, o que nem sempre tem

sido adotado. Neste sentido, o objetivo do presente estudo foi desenvolver e validar um

escore de risco para a ocorrência de morte, infecção e permanência hospitalar em

adultos internados em um hospital geral, e avaliar o impacto do estado nutricional sobre

estes desfechos.

PACIENTES

Entre outubro de 2005 e junho de 2006, foi realizado um estudo observacional

prospectivo em um hospital geral universitário com 749 leitos na região sul do Brasil,

quando foram selecionados, de forma aleatória, pacientes maiores de 18 anos internados

nas unidades de clínica e cirurgia. Não foram incluídos os pacientes do Centro de

Terapia Intensiva (CTI), Unidade de Transplante de Medula Óssea, gestantes,

puérperas, amputados, em uso de aparelho gessado ou tração, com permanência no

Serviço de Emergência ou sala de recuperação pós-operatória por mais de 72 horas, os

que obtiveram alta hospitalar em período menor de 24 horas, pacientes com Síndrome

da Imunodeficiência Humana, e os que apresentaram impossibilidade de informar sobre

seu estado clínico ou de submeter-se aos métodos antropométricos de avaliação do

estado nutricional. Cada paciente foi incluído uma única vez, mesmo que tenha

apresentado re-internação no período do estudo. A identificação dos pacientes foi

143

obtida, diariamente, através do sistema informatizado de gerenciamento de pacientes do

hospital e a aleatorização foi procedida através da função “select cases” do software

estatístico SPSS 10.0, objetivando-se selecionar 60% das internações diárias.

O estudo foi aprovado pelo Comitê de Ética em Pesquisa da Instituição.

MÉTODO

A coleta dos dados foi precedida pelo treinamento dos auxiliares de pesquisa

quanto (a) convite e esclarecimento do paciente e obtenção de termo de consentimento,

(b) métodos empregados para triagem e avaliação do estado nutricional, (c)

preenchimento do protocolo de pesquisa. A função de auxiliares de pesquisa foi

desempenhada por acadêmicos do curso de nutrição, que foram treinados e

supervisionados por uma enfermeira e por uma nutricionista. O estudo foi precedido

pela realização de um estudo piloto, quando cada auxiliar de pesquisa avaliou 5

pacientes, sendo acompanhadas por uma das investigadoras principais.

Os pacientes foram avaliados nas primeiras 72 horas da admissão e a cada 7

dias, até a alta hospitalar, seguindo-se o mesmo protocolo. Informações demográficas,

clínicas (hospitalizações recentes, doença de base e comorbidades, infecção à admissão,

tratamentos, procedimentos e complicações) e dieta prescrita foram obtidas nos

prontuários e junto aos pacientes e seus familiares.

O estado nutricional foi avaliado através do percentual de perda de peso (PP)

Índice de massa Corporal (IMC)

, circunferência do braço (CB)

, prega tricipital

(PCT)

, circunferência muscular do braço (CMB)

, nível sérico de albumina,

contagem de linfócitos e Avaliação Nutricional Subjetiva Global (ANSG)

, conforme

descrito na literatura. O peso e a altura dos pacientes foram verificados através das

balanças tipo plataforma e estadiômetros disponíveis nas unidades de internação que são

144

anualmente aferidos quanto à sua calibração pelo Instituto Nacional de Metrologia

Normalização e Qualidade Industrial (INMETRO). Pacientes acamados tiveram o peso

verificado através do equipamento Eleve® e sua altura, através de antropômetro para

pacientes acamados. Para a verificação da circunferência do braço foi utilizada fita

métrica não extensível com escala em milímetros, Marca Barlow® (W. Germany,

Brasil). Para a verificação da prega tricipital foi utilizado plicômetro Lange Skinfold

Calipter (βtechnology Incorporated Cambridge, Maryland, EUA). Todas as medidas

antropométricas foram realizadas em 3 tomadas e foi utilizado o valor médio. A

albumina sérica foi analisada pelo método colorimétrico do verde de bromocresol e a

contagem total de linfócitos foi analisada por citometria com luz branca e por

impedância volumétrica. Para a avaliação do nível de independência foram seguidos os

critérios propostos por Braden

onde, de modo subjetivo, o avaliador classifica o

paciente em uma de quatro categorias, para 4 domínios: condição física, estado mental,

atividade, mobilidade, incontinência. A presença de comorbidades crônicas

(vasculopatia, doença cerebrovascular, diabetes, insuficiência renal, doenças do tecido

conjuntivo, úlcera, hepatopatia, demência, DPOC, câncer, metástases, SIDA), presentes

na classificação proposta por Charlson

39-40

, também foram avaliadas.

Desfechos

Foram considerados desfechos (a) morte, (b) infecção e (c) longa permanência

hospitalar. Infecção hospitalar foi definida pela presença de qualquer infecção,

independente da topografia (urinária, de ferida operatória, respiratória, relacionada a

cateter venoso central, sepse, ou outras), adquirida e diagnosticada pela equipe

assistente no período de internação hospitalar. Foi considerada como longa permanência

a hospitalização, em dias, por período igual ou superior ao percentil 75 da especialidade

na qual o paciente internou.

145

Cálculo do tamanho da amostra

A amostra foi calculada a partir da incidência de morte de 8%, de infecção de

23% e de longa permanência hospitalar de 51%, identificadas em estudo piloto no nosso

meio. Assumindo a necessidade de 10 desfechos para cada variável mantida no modelo

de regressão logística multivariável

, estimamos uma amostra de 800 pacientes, para a

coorte de derivação e 400 pacientes para a coorte de validação do novo escore.

Análise dos dados

As análises foram conduzidas no pacote estatístico SPSS 10.0 e valores de p

<0.05 (bicaudal) foram considerados estatisticamente significativos. Inicialmente, foi

realizada análise descritiva dos dados, considerando-se a totalidade dos pacientes

avaliados (n=1.503). Neste momento, para pacientes sem valores válidos de albumina

(n=116) e linfócitos (n=41) foram inseridos os valores medianos da coorte de derivação

(3,7 g/dL e 1620 U/µL, respectivamente). Não foram imputados valores para os dados

faltantes das variáveis: percentual de perda de peso (n=31) e IMC (n=22). A seguir, de

modo aleatório, foi procedida a divisão do banco de dados, constituindo-se as coortes de

derivação (n=1.002) e de validação (n=501). Os dados contínuos e com distribuição

normal estão apresentados como média ± desvio padrão (DP), aqueles sem distribuição

normal, como mediana e intervalo interquartis, e os categóricos, em percentual. A

ANSG foi avaliada em 3 categorias: a) nutridos, b) moderadamente desnutridos ou com

suspeita de desnutrição e c) desnutridos grave, conforme descrito por Detski

. As

demais variáveis foram avaliadas de modo contínuo, seguindo-se a sua estratificação

nos quartis de distribuição da amostra. As variáveis também foram dicotomizadas, a

partir dos valores de referência para desnutrição estabelecidos na literatura, nos

146

seguintes pontos de corte: IMC < 18,5 Kg/m

, PP > 5% em 6 meses, albumina < 3,5

g/dL e linfócitos ≤ 1500 U/µL. Os resultados univariados obtidos com a dicotomização

das variáveis nutricionais nos quartis de distribuição, percentil 50 e nos valores de

referência foram semelhantes, optando-se pela dicotomização nos valores de referência,

para facilitar a comparação com outros estudos e sua aplicabilidade clínica.

Coorte de derivação

Para cada desfecho foi realizada regressão logística univariável, utilizando-se o

método de entrada manual, quando foram selecionadas todas as variáveis com valor P

<0,25 (teste de Wald) para inclusão no modelo de regressão logística multivariável.

Variáveis consideradas de relevância biológica foram incluídas no modelo de regressão

logística multivariável, independente do valor P obtido na análise univariável. Foram

mantidas no modelo as variáveis com valor P <0,05 (teste de Wald), sendo removidas,

uma a uma, a partir do maior valor P. Os valores preditos nos diferentes modelos

testados foram plotados, sendo obtidas curvas ROC, estatística-C e avaliada adequação

do modelo, através do teste de Hosmer-Lemeshow. Após a seleção do modelo de

melhor desempenho, foram elaborados os escores para validação, utilizando-se os

valores arredondados de cada razão de chances (RC), obtidas na regressão logística

múltipla. A escolha do ponto de corte do escore de predição de óbito levou em

consideração o balanço entre sensibilidade e especificidade. Seguindo-se o mesmo

procedimento, foram obtidos escores de predição de infecção e permanência hospitalar.

Foi avaliada a capacidade do “escore óbito” predizer infecção e permanência hospitalar,

tendo sido avaliados, previamente, os melhores pontos de corte para esses 2 últimos

desfechos.

147

Coorte de validação

A acurácia das equações derivadas em predizer morte, infecção e permanência

hospitalar foi avaliada através da construção de curvas ROC e da estimativa da

estatística C. Após, as propriedades preditivas dos escores, nos pontos de corte

escolhidos, foram calculadas utilizando-se o software Computer Programs for

Epidemiologic Analyses: PEPI v. 4.0.

RESULTADOS

No período do estudo, foram admitidos 5.307 pacientes nas unidades de

internação de clínica e cirurgia do HCPA. Destes, 2.497 não preencheram critérios de

elegibilidade (1.573 por permanência na emergência, ou sala de recuperação pós-

operatória por mais de 72 horas, 263 por alta em período menor de 24 horas, 235 por

SIDA, 212 por tratar-se de re-internação e terem previamente sido incluídos no estudo,

60 por uso de aparelho gessado ou tração, 40 por amputação de membro, 34 por recusa

à participação, 31 por serem gestantes ou puérperas, 29 por transferência para o CTI em

menos de 24 horas, 16 por limitação psiquiátrica e/ou neurológica para participação, 3

por apresentarem-se em mau estado geral e estágio terminal da sua doença base e 1 por

transexualismo).

Dos 2.810 pacientes potencialmente elegíveis, foram avaliados 1.503 pacientes

(53%). Dos pacientes avaliados, a média de idade foi 55,5±16,1 (19-94) anos, sendo

52,7% do sexo feminino. Cerca de 65% dos pacientes internou em alguma das

especialidades de cirurgia e 61% submeteu-se a algum procedimento cirúrgico durante a

hospitalização.

148

Quanto aos desfechos, 383 (25,5%) pacientes tiveram internação prolongada,

195 (13%) apresentaram infecção hospitalar e 82 (5,5%) evoluíram para óbito. Os 1.002

pacientes da coorte de derivação foram semelhantes aos 501 pacientes da coorte de

validação quando comparadas as características demográficas, clínicas e nutricionais

(Tabela 1).

Coorte de derivação

De modo geral, a análise univariável mostrou que pacientes em pior estado

nutricional apresentaram maior risco para óbito, infecção e longa permanência, ainda

que se tenha observado riscos de diferentes magnitudes (RC) para os métodos de

avaliação nutricional, em cada desfecho (Tabela 2). Enquanto contagem de linfócitos

1500U/µL (RC: 1,75; IC

95%

: 0,98-3,14) e prega cutânea (RC: 0,97; IC

95%

: 0,94-1,00)

foram os únicos marcadores do estado nutricional não associados ao risco de óbito,

somente perda de peso (RC: 1,66; IC

95%

: 1,13-2,44) e albumina < 3,5g/dL (RC: 1,83;

95%

: 1,25-2,67) foram associados a infecção. Já para longa permanência, não foi

identificada associação, somente, entre suspeita de desnutrição ou desnutrição

moderada, avaliada pela ANSG (RC: 1,33; IC

95%

: 0,85-1,86), contagem de linfócitos <

1.500U/µL (RC: 0,95; IC

95%

: 0,72-1,26) e antropometria do braço (Tabela 2). Ainda

assim, pacientes com diagnóstico de desnutrição, a despeito do método para avaliação

do estado nutricional empregado, permaneceram por mais tempo hospitalizados (de 2,4

a 8,2 dias) (Tabela 3). Além dos marcadores do estado nutricional, diferentes variáveis

clínicas mostraram-se, de modo univariável, associados à morte, infecção e longa

permanência hospitalar, sendo algumas associadas aos 3 desfechos (presença de 2 ou

mais comorbidades pelo Escore de Charlson e albumina < 3,5g/dL, por exemplo),

enquanto outras estiveram associadas somente a um deles (Tabela 2).

149

Na análise multivariável, a presença de 2 ou mais comorbidades crônicas

(segundo critério de Charlson) e de albumina < 3,5g/dL foram identificados como

fatores independentes de risco para os 3 desfechos. Outros fatores mostraram-se

associados, de modo independente, a um ou dois dos desfechos. Enquanto pior estado

nutricional (diagnosticado pela ANSG) foi associado tanto a óbito quanto a

permanência, o uso de cateter venoso central nas primeiras 72 horas de hospitalização

mostrou-se o fator de risco exclusivamente para infecção. O risco para óbito foi,

também, ajustado para a presença de condição física prejudicada (conforme critérios de

Braden) e o risco de permanência para a presença outras comorbidades, além das

descritas por Charlson (Tabela 4). Os valores de RC, obtidos na regressão logística

múltipla, foram arredondados e compuseram as equações de predição, derivando

escores específicos para cada desfecho (Tabela 4).

O escore derivado para predição de óbito mostrou-se acurado na predição deste

desfecho (Estatística-C:0,87; IC

95%

: 0,83-0,91), enquanto a acurácia dos escores

derivados para a predição de infecção (Estatística-C:0,62; IC

95%

: 0,56-0,67) e longa

permanência hospitalar (Estatística-C:0,64; IC

95%

: 0,60-0,67) foi menor. Com o

incremento no valor de cada escore houve aumento no risco de morte (RC: 1,22; IC

95%

1,17-1,28), infecção (RC: 1,38; IC

95%

: 1,20-1,59) e longa permanência (RC: 1,19; IC

95%

1,13-1,26). Considerando elevada acurácia do escore para predição do óbito e com

vistas a se avaliar todos os desfechos através de um escore único (“escore-óbito”), o

mesmo foi avaliado na predição dos demais desfechos, tendo sido verificada pequena

redução de acurácia na predição de infecção (Estatística-C: 0,60; IC

95%

: 0,55-0,66) e

longa permanência (Estatística-C:0,61; IC

95%

: 0,58-0,65).

Para o estabelecimento do ponto de corte que representasse o melhor equilíbrio

entre sensibilidade e especificidade, diferentes pontos de corte foram testados. O

150

“escore-óbito” foi dicotomizado no valor >9,0 para se avaliar a predição de óbito,

enquanto para predição de infecção e longa permanência o “escore-óbito” foi

dicotomizado no valor >5,0. Pacientes com “escore-óbito” > 9,0 apresentaram maior

risco para óbito (RC: 21,7; IC

95%

: 8,5-55,4), enquanto os pacientes com “escore-óbito”

> 5,0 apresentaram maior risco para infecção (RC: 1,94; IC

95%

: 1,30-2,89) e longa

permanência (RC: 2,19; IC

95%

: 1,63-2,95).

Coorte de validação

A acurácia do “escore-óbito” > 9,0 na predição de óbito foi semelhante nas

coortes de derivação e validação (Figura 1). Do mesmo modo, houve semelhança nas

acurácias do “escore-óbito” > 5,0 na predição de infecção e longa permanência na

coorte de derivação (infecção: 0,58; IC

95%

: 0,53-0,63; permanência: 0,59; IC

95%

: 0,56-

0,63) e validação (infecção:0,62: IC

95%

: 0,55-0,69; permanência: 0,59: IC

95%

: 0,53-

0,65).

O “escore-óbito” > 9 mostrou-se um instrumento excelente na predição de óbito

(sensibilidade = 0,91 e especificidade = 0,70), enquanto o “escore-óbito” >5 mostrou-se

menos sensível e específico na predição de infecção e longa permanência (Tabela 5).

Estes desempenhos, corroborados pelos valores de probabilidade pós-teste negativa e de

Likelihood ratio negativa, sugerem que o “escore-óbito”, nos pontos de corte para cada

desfecho, possa ser útil no contexto de triagem de pacientes, para os 3 desfechos.

A Figura 2 mostra uma relação ascendente entre o aumento na incidência de

cada um dos 3 desfechos e o aumento nos valores do “escore-óbito”. Nota-se que o

“escore-óbito” apresentou desempenho semelhante entre as coortes (derivação e

validação) para os 3 desfechos (óbito: P=0,91; infecção: P=0,14 e longa permanência:

151

P=0,31). Do mesmo modo, as incidências de cada um dos desfechos, em cada um dos

estratos propostos para o “escore óbito”, foram comparáveis.

DISCUSSÃO

No presente estudo, pior estado nutricional, avaliado por diferentes métodos, foi

mais freqüente em pacientes que evoluíram para óbito, infecção e longa permanência

hospitalar, tendo os pacientes desnutridos cursado com 2,4 a 8,2 dias adicionais de

hospitalização. Pacientes com valores de albumina sérica < 3,5 g/dL e desnutrição,

diagnosticada através da ANSG, ajustados para as características clínicas (presença de 2

ou mais comorbidades crônicas e condição clínica) e do tratamento dos pacientes (uso

de cateter venoso central) à admissão hospitalar, mostraram-se como fatores

prognósticos independentes de desfechos hospitalares clinicamente relevantes,

especialmente para morte hospitalar. Neste cenário, o escore derivado para predizer

óbito mostrou-se acurado, podendo, também, ser empregado na predição de infecção e

permanência hospitalar, em um contexto de rastreamento de pacientes.

O mais importante achado do presente estudo refere-se à identificação do efeito

isolado da desnutrição, pela ANSG e albumina sérica < 3,5 g/dL, como variáveis

preditivas de desfechos hospitalares clinicamente relevantes. De fato, a ANSG é um

instrumento validado, que utiliza informações clínicas e exame físico dirigido, cuja

associação com desfechos hospitalares têm sido demonstrada em paciente com

diferentes características

37,42

. No entanto, a presença de dados não relacionados ao

estado nutricional pode confundir o efeito atribuível à desnutrição diagnosticada pela

ANSG sobre estes desfechos. Neste sentido, a utilização de análise multivariável

possibilita isolar o efeito de cada uma destas variáveis, demonstrando o efeito atribuível,

de forma independente, à desnutrição e cada um dos demais fatores

. Assim como no

152

presente estudo, outros investigadores já empregaram esta abordagem estatística. Em

um estudo que avaliou 709 adultos de 25 hospitais universitários, em 12 estados do

Brasil

, pacientes nutridos, pelo método da ANSG, ajustado para a ausência de

complicações clínicas e de câncer apresentaram menor tempo de hospitalização. Por

outro lado, os pacientes desnutridos, ajustado para a presença de câncer, idade > 60 anos

e tratamento clínico apresentaram maior risco para óbito hospitalar. Também, Chung et

al.

, ao avaliarem 153 adultos em diálise peritonial, verificaram que pacientes

desnutridos, conforme a ANSG, e com uma ou mais comorbidades crônicas

apresentaram risco de 3,3 vezes para morte em relação aos pacientes desnutridos sem

comorbidades. No entanto, à análise de regressão múltipla de Cox, a desnutrição não foi

identificada como um fator independente de risco para mortalidade, sugerindo que a

desnutrição possa ocorrer como efeito e não como causa de alterações no estado clínico.

Por outro lado, em concordância com o estudo desenvolvido por nós, Pirlich et al.

, em

um estudo multicêntrico que avaliou 1.886 pacientes na Alemanha, verificaram que

pacientes classificados como desnutridos pela ANSG permaneceram 4,6 dias a mais

hospitalizados (P<0,001), contribuindo com o aumento de 42% no tempo de

hospitalização.

Thomas et al.

, ao examinarem a relação entre o estado funcional, nutricional e

gravidade clínica de adultos hospitalizados, concluíram que estado funcional ou

gravidade clínica é fator prognóstico mais importante que a hipoalbunemia na predição

de morte hospitalar. Também Sullivan et al.

sugerem que há uma complexa inter-

relação entre estado nutricional, gravidade da doença, tratamento e desfechos clínicos

em pacientes hospitalizados, estando o nível sérico de albumina, por isto, associado a

outros marcadores de gravidade e de evolução clínica, mas não se mostrando como um

bom marcador de estado nutricional. O presente estudo não esgota esta discussão.

153

Apenas evidencia que não somente a presença de comorbidades e suas complicações,

mas também menores valores de albumina exercem efeito independente sobre desfechos

clínicos hospitalares de grande relevância, devendo-se observar todos estes aspectos à

admissão hospitalar, conforme já sinalizado por outros autores. Em uma revisão

sistemática que incluiu 10 estudos observacionais de adequada condução metodológica

, a albumina sérica mostrou-se preditiva de mortalidade tanto em populações de

indivíduos saudáveis, quanto em indivíduos com doenças associadas, tendo sido

observado aumento de 24 a 56% no risco de morte a cada 2,5g/L de redução de

albumina, nos estudos que trataram a albumina como uma variável contínua. Os autores

concluem que a concentração de albumina pode ser adotada como meio de quantificar o

risco basal para mortalidade, devendo ser ajustado para confundimento em presença de

doenças sistêmicas, terapia nutricional e estratégias anabolizantes. Lloop et al.

construíram diferentes modelos de regressão logística e identificaram aumento de risco

para infecção e morte hospitalar em adultos hipoalbuminêmicos com diferentes doenças

graves de elevado estresse metabólico. Utilizando ajuste multivariável para avaliação do

risco, De Luis et al

, em um estudo recente, mostraram que menor nível de albumina

sérica está associado a maior permanência hospitalar, identificando um aumento em 6,2

(3,2 – 8,9) dias de internação a cada redução em 1g/dL de albumina.

Provavelmente, o principal motivo para que o escore desenvolvido e validado,

no presente estudo, tenha se mostrado acurado na predição de risco para complicações

relacionadas à desnutrição, reside no fato de ter incluído variáveis de história, evolução,

exame clínico e resultados laboratoriais dos pacientes, conforme já recomendado

52,53

. A

European Society for Parenteral and Enteral Nutrition (ESPEN)

, por sua vez,

recomenda que instrumentos de rastreamento sejam de rápida e simples aplicação. A

aplicação da ANSG requer poucos minutos

e a investigação para a presença de

154

comorbidades já integram a anamnese médica e de enfermagem na rotina de admissão

no nosso hospital. No entanto, somente para cerca de 10% dos pacientes são solicitados

determinações de albumina sérica, e a avaliação deste fator para a totalidade dos

pacientes repercutiria não somente em demanda de tempo, mas de recursos financeiros.

A integração do presente escore ao sistema eletrônico de gerenciamento hospitalar de

pacientes poderia minimizar algumas destas limitações, especialmente em pacientes

previamente atendidos ou em acompanhamento. Altura corporal e comorbidades

crônicas, uma vez diagnosticadas, são informações que não modificam entre os

atendimentos, e o uso eletrônico destes dados minimizariam o tempo empregado.

Grandes esforços são, atualmente, empregados no diagnóstico nutricional de todos os

pacientes admitidos na nossa instituição, sendo adotados, inclusive, testes que não se

mostraram acurados no presente estudo. Sendo assim, a sistematização deste escore,

poderá sinalizar pacientes para os quais os profissionais de nutrição devam empregar

recursos adicionais em diagnóstico e tratamento nutricional, hoje dispensado com igual

intensidade para todos pacientes.

CONCLUSÃO

Pior estado nutricional, estabelecido através da ANSG e da albumina sérica <

3,5 g/dL, em presença de comorbidades crônicas e de pior condição física estão

associados à ocorrência de morte, infecção e longa permanência hospitalar em adultos.

O emprego do escore derivado e validado a partir destas variáveis pode direcionar as

práticas de diagnóstico e intervenção nutricional nos adultos de especialidades clínicas e

cirúrgicas internados em hospitais gerais.

155

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1. Akner G, Cederholm T. Treatment of protein-energy malnutrition in chronic

nonmalignant disorders. Am J Clin Nutr. 2001;74(1):6-24.

2. Naber TH, Schermer T, de Bree A et al. Prevalence of malnutrition in nonsurgical

hospitalized patients and its association with disease complications. Am J Clin Nutr.

1997;66(5):1232-9.

3. Boog MCF, Silva JB. Percepções de enfermeiras sobre o processo de cuidado

nutricional. Braz J Clin Nutr (Rev Bras Nut Clin). 2001;16:17-22.

4. Correia MI, Campos AC. Prevalence of hospital malnutrition in Latin America: the

multicenter ELAN study. Nutrition. 2003;19(10):823-5.

5. Roubenoff R, Roubenoff RA, Preto J, Balke CW. Malnutrition among hospitalized

patients. A problem of physician awareness. Arch Intern Med. 1987;147(8):1462-5.

6. Mello ED, Teixeira LB, Beghetto MG, Luft VC. Desnutrição hospitalar cinco anos

após o IBRANUTRI. Braz J Clin Nutr (Rev Bras Nut Clin). 2003;18(2):65-9.

7. Waitzberg DL, Caiaffa WT, Correia MI. Hospital malnutrition: the Brazilian national

survey (IBRANUTRI): a study of 4000 patients. Nutrition. 2001;17(7-8):573-80.

8. Symreng T, Anderberg B, Kagedal B et al. Nutritional assessment and clinical course

in 112 elective surgical patients. Acta Chir Scand. 1983;149(7):657-62.

9. Braunschweig C, Gomez S, Sheean PM. Impact of declines in nutritional status on

outcomes in adult patients hospitalized for more than 7 days. J Am Diet Assoc.

2000;100(11):1316-22.

10. Edington J, Boorman J, Durrant ER et al. Prevalence of malnutrition on admission

to four hospitals in England. The Malnutrition Prevalence Group. Clin Nutr.

2000;19(3):191-5.

156

11. Ockenga J, Freudenreich M, Zakonsky R et al. Nutritional assessment and

management in hospitalised patients: implication for DRG-based reimbursement and

health care quality. Clin Nutr. 2005;24(6):913-9.

12. Reilly JJ, Hull SF, Albert N et al. Economic impact of malnutrition: a model system

for hospitalized patients. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 1988;12(4):371-6.

13. Larsson J, Akerlind I, Permerth J, Hornqvist JO. The relation between nutritional

state and quality of life in surgical patients. Eur J Surg. 1994;160(6-7):329-34.

14. Cereceda F, Gonzalez Gonzalez I, Antolin Juarez FM et al. Detection of

malnutrition on admission to hospital. Nutr Hosp. 2003;18(2):95-100.

15. Kondrup J, Allison SP, Elia M et al. ESPEN guidelines for nutrition screening 2002.

Clin Nutr. 2003;22(4):415-21.

16. Barrocas A, Belcher D, Champagne C, Jastram C. Nutrition assessment practical

approaches. Clin Geriatr Med. 1995;11(4):675-713.

17. Ferguson M, Capra S, Bauer J, Banks M. Development of a valid and reliable

malnutrition screening tool for adult acute hospital patients. Nutrition.

1999;15(6):458-64.

18. Kruizenga HM, Seidell JC, de Vet HC et al. Development and validation of a

hospital screening tool for malnutrition: the short nutritional assessment

questionnaire (SNAQ). Clin Nutr. 2005;24(1):75-82.

19. Perioperative total parenteral nutrition in surgical patients. The Veterans Affairs

Total Parenteral Nutrition Cooperative Study Group. N Engl J Med.

1991;325(8):525-32.

20. Reilly HM, Martineau JK, Moran A, Kennedy H. Nutritional screening - Evaluation

and implementation of a simple Nutrition Risk Score. Clin Nutr. 1995;14:269-73.

157

21. Kondrup J, Rasmussen HH, Hamberg O et al. Nutritional risk screening (NRS

2002): a new method based on an analysis of controlled clinical trials. Clin Nutr.

2003;22(3):321-36.

22. Guigoz Y, Vellas B, Garry PJ. Mini Nutritional Assessment: a practical assessment

tool for grading the nutritional state of ederly patients. Facts Res Gerontol.

1994;1(suppl 2):15.

23. Stratton RJ, Hackston A, Longmore D et al. 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(5):799-808.

24. Burden ST, Bodey S, Bradburn YJ et al. Validation of a nutrition screening tool:

testing the reliability and validity. J Hum Nutr Diet. 2001;14(4):269-75.

25. Elmore MF, Wagner DR, Knoll DM et al. Developing an effective adult nutrition

screening tool for a community hospital. J Am Diet Assoc. 1994;94(10):1113-8.

26. Jones JM. The methodology of nutritional screening and assessment tools. J Hum

Nutr Diet. 2002;15(1):59-71.

27. van Venrooij LMW, de Vos R, Borgmeijer-Hoelen AMMJ et al. Quick-and-easy

nutritional screening tools to detect disease-related undernutrition in hospital in-and

outpatient settings: A sistematic rewiew of sensitivity and specificity. Eur e-J Clin

Nutr Metab (e-ESPEN). 2007;2:21-37.

28. Garcia de Lorenzo A, Alvarez J, Calvo MV et al. Conclusions of the II SENPE

discussion forum on: hospital malnutrition. Nutr Hosp. 2005;20(2):82-7.

29. Jones JM. Reliability of nutritional screening and assessment tools. Nutrition.

2004;20(3):307-11.

30. Jones JM. Development of a nutritional screening or assessment tool using a

multivariate technique. Nutrition. 2004;20(3):298-306.

158

31. ASPEN Board of Directors and the Clinical Guidelines Task Force. Guidelines for

the use of parenteral and enteral nutition in adult and pediatric patients. JPEN J

Parenter Enteral Nutr. 2002;26(1 Suppl):1SA-138SA.

32. Dionigi R DL. Predictive indices for the identification of high-risk patients. Eur

Surg. 1986;18:201-6.

33. World Health Organization Tech. World Health Organization. Physical Status: the

use and interpretation of anthropometry. Technical report series. Rep Ser.

1995;854:01-452.

34. Bishop CW, Bowen PE, Ritchey SJ. Norms for nutritional assessment of American

adults by upper arm anthropometry. Am J Clin Nutr.1981;34(11):2530-9.

35. Frisancho AR. Triceps skin fold and upper arm muscle size norms for assessment of

nutritional status. Am J Clin Nutr. 1974;27(10):1052-8.

36. Blackburn GL, Bistrian BR, Maini BS et al. Nutritional and metabolic assessment of

the hospitalized patient. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 1977;1(1):11-22.

37. Detsky AS, McLaughlin J, Baker JP et al. What is subjective global assessment of

nutritional status? JPEN J Parenter Enteral Nutr. 1987;11(1):8-13.

38. Bergstrom N, Braden B, Laguzza A, Holman V. The Braden scale for predicting

pressure sore risk. Nursing Research. 1987;36(4):205-10.

39. Charlson ME, Pompei P, Ales KL, MacKenzie CR. A new method of classifying

prognostic comorbidity in longitudinal studies: development and validation. J

Chronic Dis. 1987;40:373-83.

40. Charlson M, Szatrowski TP, Peterson J, Gold J. Validation of a combined

comorbidity index. J Clin Epidemiol. 1994;47(11):1245-51.

41. Fletcher RH, Frisancho AR, Wagner EH. Chance. In: Fletcher RH, Edt.Clinical

Epidemiology the Essentials. Baltimore: Williams e Wikins, 1996: 199-207.

159

42. Detsky AS, Baker JP, Mendelson RA et al. Evaluating the accuracy of nutritional

assessment techniques applied to hospitalized patients: methodology and

comparisons. JPEN J Parenter Enteral Nutr. 1984;8(2):153-9.

43. Barbosa-Silva MC, Barros AJ. Indications and limitations of the use of subjective

global assessment in clinical practice: an update. Curr Opin Clin Nutr Metab Care.

2006;9(3):263-9.

44. Correia MI, Waitzberg DL. The impact of malnutrition on morbidity, mortality,

length of hospital stay and costs evaluated through a multivariate model analysis.

Clin Nutr. 2003;22(3):235-9.

45. Chung SH, Lindholm B, Lee HB. Is malnutrition an independent predictor of

mortality in peritoneal dialysis patients? Nephrol Dial Transplant.

2003;18(10):2134-40.

46. Pirlich M, Schutz T, Norman K et al. The German hospital malnutrition study. Clin

Nutr. 2006;25(4):563-72.

47. Thomas DR, Kamel H, Azharrudin M et al. The relationship of functional status,

nutritional assessment, and severity of illness to in-hospital mortality. J Nutr Health

Aging. 2005;9(3):169-75.

48. Sullivan DH, Bopp MM, Roberson PK. Protein-energy undernutrition and life-

threatening complications among the hospitalized elderly. J Gen Intern Med.

2002;17(12):923-32.

49. Goldwasser P, Feldman J. Association of serum albumin and mortality risk. J Clin

Epidemiol. 1997;50(6):693-703.

50. Llop JM, Munoz C, Badia MB et al. Serum albumin as indicator of clinical

evolution in patients on parenteral nutrition. Multivariate study. Clin Nutr.

2001;20(1):77-81.

160

51. de Luis DA, Izaola O, Cuellar L et al. Nutritional assessment: predictive variables at

hospital admission related with length of stay. Ann Nutr Metab. 2006;50(4):394-398.

52. Elia M, Zellipour L, Stratton RJ. To screen or not to screen for adult malnutrition?

Clin Nutr. 2005;24(6):867-84.

53. Klein S, Kinney J, Jeejeebhoy K et al. Nutrition support in clinical practice: review

of published data and recommendations for future research directions. Summary of a

conference sponsored by the National Institutes of Health, American Society for

Parenteral and Enteral Nutrition, and American Society for Clinical Nutrition. Am J

Clin Nutr.1997;66(3):683-706.

161

Tabela 1 – Comparação das características clínicas e parâmetros nutricionais dos 1.002

pacientes da coorte de derivação, comparados aos 501 pacientes da coorte de validação.

Dados expressos em n (%), ou conforme especificado.

N = 1.002

(coorte derivação)

N = 501

(coorte validação)

Idade (anos)

56,0 ± 16,1

54,7 +

16,1

0,15

Sexo masculino 475 (47,4%) 236 (47,1%) 0,91

Admissão não cirúrgica 402 (40,1%) 177 (35,3%) 0,07

Infecção comunitária 118 (11,8%) 62 (12,4%) 0,74

Nº de comorbidades Charlson 0,90±0,93 0,96±0,98 0,21

D. Crônicas >

2 (Charlson) 209 (20,9%) 112 (22,4%) 0,51

Câncer 317 (31,6%) 173 (34,5%) 0,26

Metástases 34 (3,4%) 27 (5,4%) 0,06

Hospitalização nos últimos 6 meses 325 (32,4%) 185 (36,9%) 0,08

Escala de Braden 20 (17 - 20) 19 (17 - 20) 0,21

Escala de Braden >

16 219 (22,1%) 104 (21,1%) 0,68

ANSG 0,76

A 606 (60,5%) 293 (58,5%)

B 252 (25,1%) 132 (23,3%)

C 144 (14,4%) 76 (15,2%)

Percentual de perda de peso (%) -1,58 (-7,9 – 1,6) -1,52 (-8,1 – 1,1) 0,60

Percentual de perda de peso >5% 342 (34,1%) 171 (34,1%) 1,00

Índice de Massa Corporal (Kg/m

) 25,6 (22,6 – 29,0) 25, 7 (22,3 – 29,1) 0,73

Índice de Massa Corporal (Kg/m

) 0,62

<18,5 53 (5,3%) 32 (6,4%)

18,5 a 24,9 401 (40,0%) 192 (38,4%)

25 548 (54,7%) 276 (55,2%)

Linfócitos (U/µL) 1645 (1147 – 2190) 1690 (1185 – 2160) 0,58

Linfócitos <

1500 U/µL 440 (43,9%) 203 (40,5%) 0,71

Albumina (g/dL) 3,8 (3,3 – 4,1) 3,7 (3,2 – 4,1) 0,89

Albumina <3,5 g/dL 330 (32,9%) 174 (34,7%) 0,49

Desfechos

Óbito 48 (4,8%) 34 (6,8%) 0,11

Infecção hospitalar 126 (12,6%) 69 (13,8%) 0,51

Permanência hospitalar >15 dias 258 (25,7%) 116 (23,2%) 0,27

Longa permanência hospitalar 266 (26,5%) 117 (23,4%) 0,18

162

a – média + desvio padrão, teste t de Student; b – mediana (P25 – P75), teste Mann-Whitney

U, F – teste exato de Fisher. ANSG: Avaliação Nutricional Subjetiva Global; A: eutróficos; B:

suspeita de desnutrição ou desnutrição moderada; C: desnutrição grave.

163

Tabela 2: Preditores clínicos e nutricionais univariados relacionados com morte, infecção e

permanência hospitalar, na coorte de derivação (n=1.002).

Morte Infecção Permanência

RC (IC95%) RC (IC95%) RC (IC95%)

Idade 1,06 (1,03-1,08)** 1,00 (0,99-1,01) 1,01 (1,00-1,02)*

Sexo masculino 0,59 (0,32-1,09) 1,05 (0,72-1,52) 1,18 (0,89-1,56)

Paciente clínico 3,16 (1,71-5,83)** 0,70 (0,48-1,03) 0,98 (0,74-1,31)

Internação há 6m 2,17 (1,21-3,88)* 1,55 (1,06-2,28)* 1,60 (1,19-2,14)

Nº total de Charlson 2,34 (1,77-3,09)** 1,39 (1,15-1,67)** 1,46 (1,26-1,69)

D. Crônicas >

2 (Charlson) 7,95 (4,30-14,7) ** 1,70 (1,12-2,59)* 1,76 (1,27-2,44)**

Outras comorbidades 4,10 (1,46-11,52)* 1,35 (1,20-1,51)** 2,03 (1,42-2,88)**

Nº de procedimentos 0,68 (0,47-0,97)* 0,97 (0,83-1,14) 0,80 (0,70-0,92)*

ANSG A

B 3,67 (1,68-8,02)** 1,36 (0,88-2,11) 1,33 (0,85-1,86)

C 9,24 (4,34-19,65)** 1,64 (0,99-2,72) 2,22 (1,51-3,26)*

IMC < 18,5 Kg/m

2,94 (1,18-7,28)* 1,28 (0,59-2,79) 1,94 (1,09-3,42)*

Linfócitos ≤ 1500 U/µL

1,75 (0,98-3,14) 1,38 (0,95-2,01) 0,95 (0,72-1,26)

Perda de peso > 5% 2,84 (1,55-5,18)** 1,66 (1,13-2,44)* 1,77 (1,32-2,36)*

Albumina < 3,5 g/dL 6,01 (3,14-11,54)** 1,83 (1,25-2,67)* 1,51 (1,13-2,03)*

CB (em cm) 0,88 (0,82-0,94)** 1,00 (0,96-1,04) 0,97 (0,94-1,00)

PCT (em mm) 0,97 (0,94-1,002) 0,99 (0,98-1,01) 0,98 (0,97 – 1,00)

CMB (em cm) 0,85 (0,74-0,98)* 1,00 (0,95-1,06) 0,95 (0,90-1,00)

RC: Razão de Chances; ANSG: Avaliação Nutricional Subjetiva Global; A: eutróficos; B:

suspeita de desnutrição ou desnutrição moderada; C: desnutrição grave; IMC: Índice de Massa

Corporal; CB: Circunferência do Braço; PCT: Prega Cutânea Tricipital; CMB: Circunferência

Muscular do Braço. * P<0,05; ** P<0,001

Tabela 3: Dias de hospitalização nos pacientes da coorte de derivação, de acordo com os

diferentes marcadores do estado nutricional. Dados expressos em média±dp.

Dias de permanência Diferença (em dias) P

IMC < 18,5 Kg/m

20,2±23,1

IMC > 18,5 Kg/m

12,0±11,4

8,2 0,004*

ANSG C 18,7±19,8

A/B 11,6±11,1

7,1 <0,001*

Perda de peso > 5% 15,9±14,9

Perda de peso <

5% 10,7±10,5

5,2 <0,001*

Albumina < 3,5 g/dL 14,7±15,5

Albumina >

3,5 g/dL 11,6±11,4

3,1 <0,001*

Linfócitos ≤ 1500 U/µL

14,0±14,1

Linfócitos > 1500 U/µL

11,6±11,9

2,4 <0,001*

ANSG: Avaliação Nutricional Subjetiva Global; A: eutróficos; B: suspeita de desnutrição

ou desnutrição moderada; C: desnutrição grave;

IMC: Índice de Massa Corporal; *: Teste de

Mann-Witney.

Tabela 4: Regressão logística multivariável para morte, infecção e longa permanência hospitalar, na coorte de derivação. Dados expressos

em RC (IC

95%

Variáveis Morte Infecção Longa permanência

RC (IC

95%

) Peso da variável no

escore

RC (IC

95%

) Peso da variável

no escore

RC (IC

95%

) Peso da variável

na equação

>2 comorbidades (Charlson) 5,87 (3,07-11,21) 6,0 1,65 (1,08-2,53) 1,5 1,50 (1,07-2,10) 1,5

Albumina <3,5 g/dL 3,91 (1,94-7,86) 4,0 1,80 (1,22-2,64) 2,0 1,34 (1,00-1,82) 1,5

ANSG A

1,0

2,55 (1,12-5,80)

4,44 (1,96-10,06)

2,5

4,0

1,0

1,22 (0,86-1,71)

1,87 (1,26-2,78)

1,0

2,0

Cond física prejudicada 2,58 (1,26-5,28) 2,5

Uso de CVC 2,65 (1,33-5,27) 2,5

Outras comorbidades 1,87 (1,31-2,67) 2,0

Estatística C do modelo 0,85 (0,79-0,91)* 0,62 (0,56-0,67)* 0,64 (0,60-0,67)*

RC: Razão de Chances; ANSG: Avaliação Nutricional Subjetiva Global; A: eutróficos; B: suspeita de desnutrição ou desnutrição moderada; C:

desnutrição grave; Cond física prejudicada: Condição física prejudicada, conforme critério sugerido por Braden; CVC: cateter venoso central; *:

P<0,001

“escore óbito”= (>2 comorbidades (Charlson) x 6,0) + (Albumina <3,5 g/dL x 4,0) + (ANSG B x 2,5) + (ANSG C x 4,0) + (Cond física prejudicada x2,5)

“escore infecção”= (>

2 comorbidades (Charlson) x 1,5) + (Albumina <3,5 g/dL x 2,0) + (CVC x 2,5)

“escore longa permanência”= (>

2 comorbidades (Charlson) x 1,5) + (Albumina <3,5 g/dL x 1,5) + (ANSG B x 1,0) + (ANSG C x 2,0) + (outras comorbidades x 2,0)

Tabela 5: Propriedades diagnósticas do “escore óbito” para predizer os desfechos óbito (ponto de corte >9), infecção (ponto de corte >5,0)

e longa permanência hospitalar (ponto de corte >5,0), na coorte de validação.

Escore-óbito>9 em predizer

ÓBITO

Escore-óbito >5,0 em predizer

INFECÇÃO

Escore-óbito >5,0 em predizer

Sensibilidade 0,91 (0,78 – 0,98) 0,75 (0,64 – 0,84) 0,68 (0,59 – 0,76)

Especificidade 0,70 (0,66 – 0,74) 0,50 (0,44 – 0,53) 0,50 (0,45 – 0,55)

Razão de probabilidades + 3,04 (2,55 – 3,62) 1,50 (1,25 – 1,74) 1,40 (1,16 – 1,6)

Razão de probabilidades - 0,12 (0,04 – 0,37) 0,49 (0,33 – 0,77) 0,63 (0,48 – 0,84)

Probabilidade pós-teste+ 0,18 (0,16 – 0,21) 0,19 (0,17 – 0,22) 0,30 (0,27 – 0,33)

Probabilidade pós-teste- 0,009 (0,003 – 0,027) 0,08 (0,05–0,11) 0,16 (0,13 – 0,21)

Estatística-C 0,81 (0,74-0,87) 0,58 (0,53-0,63) 0,59 (0,56-0,63)

LP – Longa permanência hospitalar.

0,00,20,40,60,81,0

0,0

0,2

0,4

0,6

0,8

1,0

Coorte deriva

ão: 0,87

(

0,83-0,91; P<0,001

)

Coorte valida

ão: 0

(

79-0

;

P<0

001

)

Figura 1: Acurácia do escore de predição de óbito nas coortes de derivação e validação.

168

Escore óbito

Óbito (%)

Coorte de derivação: Incidência (%)

0.3 0.0 2.9 8.0 8.9 17.9 24.7

n óbitos

10497720

n indivíduos

376 170 136 112 79 39 81

Coorte de validação: Incidência (%)

0.6 1.3 1.5 13.0 10.2 31.8 27.3

n óbitos

11175712

n indivíduos

181796554492244

Semelhança entre coortes (valor p)*

1.00 0.67 0.91 0.46 0.36 0.36 0.92

0├33├66├99├12 12├15 15├18 ≥18

Escore óbito

Infecção (%)

Coorte de derivação: Incidência (%)

8.2 10.6 18.4 11.6 11.4 20.5 24.7

n infecção

31 18 25 13 9 8 20

n indivíduos

376 170 136 112 79 39 81

Coorte de validação: Incidência (%)

7.2 10.1 15.4 31.5 12.2 27.3 20.5

n infecção

13 8 10 17 6 6 9

n indivíduos

181 79 65 54 49 22 44

Semelhança entre coortes (valor p)*

0.80 1.00 0.75 0.004 1.00 0.77 0.76

0├33├66├99├12 12├15 15├18 ≥18

Escore óbito

Longa permanência (%)

Coorte de derivação: Incidência (%)

18.6 20.0 33.8 30.4 39.2 41.0 40.7

n longa permanência

70 34 46 34 31 16 33

n indivíduos

376 170 136 112 79 39 81

Coorte de validação: Incidência (%)

16.6 15.2 16.9 37.0 42.9 40.9 31.8

n longa permanência

30 12 11 20 21 9 14

n indivíduos

181796554492244

Semelhança entre coortes (valor p)*

0.65 0.46 0.02 0.50 0.82 1.00 0.43

0├33├66├99├12 12├15 15├18 ≥18

Figura 2: Incidência de óbito, infecção e longa permanência hospitalar em função do

“escore óbito”, nas coortes de derivação e validação. * Teste qui-quadrado, por estratos

de 3 unidades do escore, para comparação das coortes de derivação e validação. O valor

P do teste qui-quadrado para heterogeneidade entre as coortes foi 0,91 para o desfecho.

169

CONSIDERAÇÕES FINAIS E CONCLUSÃO

A despeito da interface entre o papel de marcador de estado nutricional e de

estado clínico desempenhado pela ANSG e albumina, pacientes considerados

desnutridos por estes 2 critérios apresentam maior risco independente para morte,

infecção e permanência hospitalar. O emprego destes métodos, como integrantes de um

escore validado possibilita a predição acurada de desfechos clínicos em um contexto de

rastreamento de pacientes.

Vários métodos de diagnóstico nutricional são empregados no momento da

admissão hospitalar na nossa Instituição, despendendo tempo e recursos humanos, sem

que, contudo, possam predizer adequadamente a evolução clínica dos pacientes. Com

exceção da dosagem de albumina sérica, a maior parte das questões envolvidas na

ANSG, escore de Charlson, escala de Braden, já integram os diferentes históricos

procedidos pelos diversos profissionais ao admitir o paciente. A integração destas

informações, na forma de um escore validado, pode sinalizar para a necessidade de

intervenções precoces e monitoramento contínuo reduzindo, possivelmente, os

desfechos clínicos avaliados.

Em conclusão, o “escore-óbito” configura como um instrumento válido e

reprodutível para a avaliação do risco de adultos hospitalizados evoluírem para morte,

infecção e longa permanência.

170

ANEXOS

1. Projeto de pesquisa

2. Instrumentos de coleta de dados

3. Termo de consentimento

4. Termo de compromisso com a utilização de dados

5. Manual descritivo de preenchimento de formulários

171

HOSPITAL DE CLÍNICAS DE PORTO ALEGRE

Impacto do estado nutricional sobre morte, infecção e permanência hospitalar em

adultos do HCPA

Mariur Gomes Beghetto

Vivian Cristine Luft

Elza Daniel de Mello

Carisi Anne Polanczyk

Porto Alegre, julho de 2005.

172

INTRODUÇÃO

Apesar da desnutrição ser um evento prevalente em cerca de 50% dos adultos

hospitalizados, em diferentes centros e no nosso meio [1-8], as intervenções nutricionais

dispensadas a esses pacientes estão longe do ideal [1;5;9]. Em pacientes hospitalizados,

a depleção nutricional, normalmente, é causada pela ação conjunta de uma doença

subjacente à deficiência na ingestão. O risco conferido por cada um desses fatores não é

conhecido e, por isto, não está esclarecida a relação existente entre doenças catabólicas

crônicas e desnutrição [5]. Co-morbidades, efeitos colaterais de medicamentos,

inapetência e inatividade física

são fatores que também podem contribuir para a

desnutrição [9]. Além disto, a falta de reconhecimento

pelas equipes de saúde quanto à

importância da manutenção do estado nutricional [2;7;8;10;11] e a desvinculação do

manejo nutricional da terapêutica global do paciente [12] são fatores que contribuem

para que, diariamente, os pacientes desnutram-se dentro dos hospitais, sem que medidas

preventivas sejam adotadas [13]. Neste contexto, as manifestações clínicas da

desnutrição sobre diferentes órgãos e sistemas [5;6;14-16] podem criar um ciclo de

difícil manejo, não só aumentando morbimortalidade [5-7;14-17], tempo [6-8;14;18] e

custo com a hospitalização [6], como levando à piora na qualidade de vida [19].

Independente dos esforços adotados em implementar práticas clínicas que

ofereçam as melhores condições de tratamento, com menor número possível de

intervenções e custos hospitalares [20-24], diariamente, diferentes condutas são

adotadas para o diagnosticar e manejar pacientes desnutridos, sem que esta diversidade

se relacione com os melhores desfechos clínicos, onerando os custos na área da saúde.

Com a finalidade de (a) implantar Unidades de Assistência e Centros de Referência de

Alta Complexidade em Terapia Nutricional, no âmbito do Sistema Único de Saúde

(SUS), (b) aperfeiçoar o sistema de informação referente à Assistência Nutricional e (c)

173

garantir aos pacientes em risco nutricional, ou desnutridos, uma adequada assistência

nutricional, a Agência Nacional de Vigilância Sanitária (ANVISA) publicou a Portaria

nº 131, em 08 de março de 2005 [25]. Com isto, os hospitais de atuação pelo SUS que

pratiquem Terapia Nutricional (TN) Parenteral e Enteral, deverão realizar triagem e

avaliação nutricional dos pacientes e implementar protocolos de indicação e

acompanhamento nutricional, reforçando as recomendações da legislação que precedeu

essa Portaria Ministerial [26;27].

Muitos métodos têm sido propostos para realizar a triagem e avaliação do estado

nutricional em pacientes hospitalizados. No entanto, não há um método único que possa

ser adotado, isoladamente, como padrão de referência, visto que (a) falta de validação,

(b) uso exclusivo de critérios subjetivos, (c) possibilidade de emprego somente em

grupos selecionados de pacientes, (d) pouca praticidade, (e) necessidade de avaliação

por especialista, limitam a adoção dos métodos para a totalidade dos pacientes adultos

hospitalizados. A padronização da emissão do diagnóstico nutricional possibilitaria a

implantação de um indicador nutricional para: (a) avaliar a qualidade assistencial global

praticada, dada a contribuição de diferentes profissionais de saúde para o desfecho

desnutrição, (b) atuar preventivamente, de forma precoce, (c) realocar recursos, (d)

estabelecer estratégias gerenciais e (e) implementar vigilância epidemiológica em

pacientes em risco nutricional e desnutridos. No entanto, a dificuldade que se impõe é,

justamente, a ausência de parâmetro de referência para a validação de triagem e

avaliação nutricional. Em ausência de parâmetros validados, a American Society of

Parenteral and Enteral Nutrition (ASPEN) recomenda que sejam utilizados parâmetros

clínicos e bioquímicos para identificar a presença de desnutrição [28]. Ainda assim, a

validação de métodos de triagem e de avaliação nutricional tem sido realizada através

da comparação de métodos entre si.

174

As diferenças entre triagem e avaliação nutricional não são do entendimento de

todos os profissionais da equipe de saúde. A triagem nutricional é o procedimento que

busca identificar indivíduos desnutridos ou em risco de desnutrir-se. O propósito deste

procedimento é o de verificar se uma avaliação nutricional adicional, mais detalhada, é

necessária [29]. A triagem nutricional identifica fatores que, se presentes, colocam o

paciente em risco para desnutrir-se e de apresentar complicações clínicas relacionadas à

desnutrição [30]. Desta forma, a triagem nutricional identifica, precocemente, pacientes

que poderiam beneficiar-se de terapia nutricional. Neste sentido, deve ser um

procedimento rápido, executado pela equipe de saúde que realiza a admissão hospitalar,

buscando identificar se o paciente (a) não é de risco, mas deve ser re-avaliado em

intervalos regulares, (b) é de risco e necessita seguir um plano nutricional, (c) é de risco,

mas problemas metabólicos e funcionais impedem a adoção de um protocolo

padronizado, ou se (d) há dúvida se o paciente é de risco. Nas duas últimas condições,

há necessidade de referenciar o paciente para uma avaliação mais detalhada, por um

especialista [31].

O processo de avaliação nutricional envolve o exame detalhado de variáveis

metabólicas, nutricionais e funcionais, por profissionais experientes, sejam médicos,

nutricionistas, ou enfermeiros. O estado nutricional de pacientes hospitalizados também

pode ser avaliado por uma variedade de métodos e consiste no levantamento de dados

dietéticos, antropométricos, bioquímicos, imunológicos, clínicos e exames de imagem,

que permitam estabelecer o diagnóstico nutricional. A interpretação do conjunto destas

informações possibilita a emissão do diagnóstico nutricional. Assim, a avaliação

nutricional demanda maior investimento de tempo e de outros recursos, identificando

pacientes que já estão desnutridos, implicando em uma intervenção de caráter

terapêutico e não mais de prevenção.

175

Diferentes métodos têm sido propostos, desde a década de 70, para esta

finalidade: avaliação bioquímica do cabelo, testes de hipersensibilidade cutânea tardia,

calorimetria direta e indireta, medidas antropométricas (peso, altura, dobra tricipital,

circunferência muscular do braço e Índice de Massa Corporal - IMC), testes

laboratoriais (albumina sérica, transferrina e linfócitos), percentuais de perda de peso e

Avaliação Nutricional Subjetiva Global (ANSG), sendo que, IMC, percentuais de perda

de peso e ANSG são mais freqüentemente empregados. Porém, na prática usual, a

avaliação nutricional é feita utilizando alguns e não todos os métodos disponíveis [13].

A antropometria é o método mais utilizado e inclui verificação de peso, altura,

dobras cutâneas, área muscular do braço e IMC. A classificação dos pacientes de acordo

com valores encontrados é baseada nas tabelas da Metropolitan Life Insurance

Company [32]. Entretanto, estas tabelas foram elaboradas a partir de estudos em

indivíduos americanos sadios, o que limita seu uso como um bom parâmetro para

indivíduos brasileiros doentes.

A medida das dobras cutâneas pode fornecer informações indiretas a respeito do

balanço energético, pois a maior reserva calórica do organismo está localizada no tecido

adiposo. No entanto, o estado de hidratação do paciente influencia a aferição [33] e o

rigor técnico da medida depende muito do observador e de sua experiência, limitando o

uso desta medida.

O IMC é definido através da divisão do peso corporal (em Kg) pelo quadrado da

altura (em metros) [34]. Esta medida é indicada pela OMS [35]

para definir grau de

emagrecimento e desnutrição em adultos. Um IMC entre 14 e 15 está associado à

significativa mortalidade [36]. Porém, o IMC não é um bom marcador do estado

nutricional para pacientes hospitalizados, uma vez que avalia todos os compartimentos

176

corpóreos juntos e que sofre influência de fatores como ascite, desidratação, falência

renal, câncer e diálise [36].

Parâmetros laboratoriais como albumina, transferrina e linfócitos na avaliação

do estado nutricional também são empregados. Entretanto, o nível sérico das proteínas e

a contagem de células podem estar alterados na presença de muitas condições da doença

ou da terapêutica instituída [36]. Além disto, não há consenso quanto à validade em

utilizar os níveis séricos de albumina e transferrina [3;17] como parâmetro para o

diagnóstico nutricional. De igual forma, a presença de linfopenia pode ser ocasionada

por muitos fatores clínicos [1] e, por isto, não é um parâmetro confiável para a avaliação

nutricional em pacientes hospitalizados.

A ANSG [37] é um método subjetivo, que pode ser utilizado por qualquer

profissional de saúde, desde que treinado. Não há pontuação numérica na ANSG

[17;37;38].

A análise da história e o exame físico somam-se subjetivamente e os

pacientes são classificados em nutridos, moderadamente desnutridos ou com suspeita de

desnutrição, ou desnutridos. Apesar da elevada correlação da ANSG com outros

métodos de avaliação do estado nutricional [36] e da sua acurácia para detectar infecção

em pacientes submetidos a cirurgia eletiva ter sido demonstrada [3;34;38], seu

desempenho em outros grupos de pacientes ainda não foi adequadamente avaliado.

Além disto, sua acurácia está associada à habilidade do profissional que aplica o

instrumento.

Técnicas para mensuração dos compartimentos ou componentes corporais são

capazes de verificar a composição corpórea dentro de cinco níveis de crescente

complexidade: atômico, molecular, celular, tecidual e corpo inteiro [39]. Absorção do

raio-x de dupla energia (DEXA - Dual Energy X-Ray Absorptiometry), impedância

bioelétrica tetrapolar, diluição de isótopos e ativação de nêutrons são exemplos de

177

técnicas atualmente disponíveis. A falta de estudos para validação e o alto custo destas

técnicas limitam seu uso na prática clínica usual [39].

Jones, em 2002, revisou 44 estudos que utilizaram instrumentos para triagem e

avaliação do estado nutricional e verificou que somente 1 deles preenchia critérios

suficientes de confiabilidade, validação, métodos estatísticos e amostragem. No entanto,

trata-se de um estudo em uma população específica de indivíduos com retardo mental,

onde Jones foi autora [40].

Neste contexto, ainda faz-se necessário estudar a associação entre os marcadores

do estado nutricional e desfechos clínicos, validando escore global ou específico para

subgrupos de adultos hospitalizados.

OBJETIVOS

Objetivo Geral

Elaborar e validar um escore de risco nutricional para a ocorrência de

morte, infecção e permanência hospitalar em adultos internados no Hospital de Clínicas

de Porto Alegre (HCPA).

Objetivos específicos

• Descrever a variação inter observador na aferição de medidas de estado nutricional.

• Estabelecer o desempenho do escore em sub-grupos de pacientes:

• Cirúrgicos;

• Oncológicos;

• Idosos (>65 anos).

178

DELINEAMENTO

Estudo de coorte.

PACIENTES

Serão incluídos adultos internados por até 72horas no HCPA, nas Unidades de

Internação (UI) de especialidades de clínica e cirurgia. Não serão incluídos pacientes

internados no centro de terapia intensiva (CTI), unidade de transplante de medula óssea,

em uso de aparelho gessado, submetidos à amputação de membro, e os que apresentem

impossibilidade de informar sobre seu estado clínico ou de submeter-se aos métodos

antropométricos de avaliação do estado nutricional. Também, não serão incluídos

pacientes internados na Unidade de Cuidados Mínimos, dada sua curta permanência no

hospital. O estado nutricional dos pacientes das UI que durante a hospitalização forem

transferidos para o CTI não será acompanhado, mas os pacientes serão seguidos até sua

saída do HCPA, para aferição dos desfechos.

179

MÉTODO

A coleta dos dados será precedida pelo treinamento dos auxiliares de pesquisa

quanto (a) a abordagem do paciente e obtenção de termo de consentimento, (b) métodos

empregados para triagem e avaliação do estado nutricional, (c) preenchimento do

protocolo de pesquisa. A função de auxiliares de pesquisa será desempenhada por

acadêmicos do curso de nutrição, que serão treinados e supervisionados por uma

enfermeira e por uma nutricionista.

O estudo será precedido pela realização de um estudo piloto e desenvolvido em

duas etapas: coorte de derivação e coorte de validação.

Estudo piloto

No estudo piloto, onde cada auxiliar de pesquisa irá avaliar 5 pacientes,

esperamos fazer ajustes necessários no instrumento de coleta de dados, sedimentar o

treinamento dos auxiliares de pesquisa e confirmar a estimativa do cálculo do tamanho

da amostra.

Coorte de derivação

Nesta etapa será testada a reprodutibilidade do instrumento, verificando-se a

concordância interavaliadores, através de avaliação em duplicata.

Todos os pacientes elegíveis serão avaliados, em até 72 horas da admissão na

UI, de forma independente, quanto ao estado nutricional, através de um questionário

(anexo 1) que levará em consideração: variáveis demográficas, doença de base e

comorbidades, tratamentos e procedimentos, marcadores nutricionais: (a) perda de peso,

180

(b) IMC, (c) circunferência do braço, circunferência muscular do braço e prega

tricipital, (d) mudança da aceitação da VO, (e) nível sérico de albumina, (f) contagem

de linfócitos e (g) ANSG (anexo 2).

O peso e a altura dos pacientes serão verificados através das balanças tipo

plataforma e estadiômetros, respectivamente, disponíveis nas unidades de internação do

HCPA. Pacientes acamados terão o peso verificado através do equipamento Eleve® e

sua altura, através de antropômetro para pacientes acamados, em validação no HCPA

(projeto de pesquisa Nº 04-501). Para a verificação da circunferência do braço,

circunferência muscular do braço e prega tricipital serão utilizados plicômetros Lange

Skinfold Calipter, βtechnology Incorporated Cambridge, Maryland. Todas as medidas

antropométricas serão realizadas em 3 tomadas e será utilizado o valor médio.

Serão considerados os resultados de linfócitos e albumina solicitados pelas

equipes assistentes. Para os pacientes que não tiverem estes exames, mas para os quais

foi coletada amostra de sangue para outros testes, será feita uma solicitação para que o

laboratório inclua a analise de linfócitos e albumina. Para os pacientes que não houver

amostra de sangue disponível, será feita uma solicitação para coleta destes exames.

A avaliação nutricional será repetida a cada 7 dias, até a alta hospitalar.

Desfechos

Serão identificados os percentuais de mudança no estado nutricional entre as

avaliações e verificada a capacidade dos métodos, isoladamente e agrupados, em

predizer (a) infecção, (b) longa permanência e (c) mortalidade hospitalar. Serão

considerados pacientes com longa permanência hospitalar os que apresentarem 15 ou

mais dias entre a data da admissão e da alta hospitalar. Qualquer infecção, independente

da topografia (urinária, de ferida operatória, respiratória, gastrointestinal, ou sepse),

181

adquirida e diagnosticada no período de internação hospitalar será considerada Infecção

Hospitalar. Para o desfecho morte serão computados, somente, os óbitos ocorridos

durante a internação hospitalar.

Cálculo do tamanho da amostra

A amostra foi calculada a partir da prevalência de morte de 8%, de infecção de

23% e de longa permanência hospitalar de 47%, obtidas no estudo “Permanência,

infecção e mortalidade hospitalar em pacientes desnutridos” (Nº 02-136), no nosso

meio, que avaliou estas variáveis. Assumindo a necessidade de 10 desfechos para a

inclusão de 1 variável no modelo de regressão logística multivariável [41], estimamos

uma amostra de 800 pacientes, com vistas a análise em estratos, descritos nos objetivos

específicos.

Para testar a concordância entre observadores, 100 pacientes serão avaliados

em duplicata.

182

Análise estatística

O banco de dados será formado no programa SPSS 10.0. A comparação entre

os grupos para as variáveis categóricas será feita utilizando-se o teste Qui-quadrado ou

teste exato de Fischer e para as variáveis contínuas, teste t de Student para àquelas com

distribuição normal e Teste de Wilcoxon para variáveis sem distribuição normal. Será

empregado teste de ANCOVA para avaliar as mudanças no estado nutricional dos

pacientes, durante o período de hospitalização. Serão calculadas as propriedades

preditoras diagnósticas e será construída curva ROC para cada um dos métodos

empregados para triagem e para diagnóstico nutricional e dos métodos agrupados. Para

estabelecer o escore derivado do instrumento de avaliação do estado nutricional, as

variáveis com valor de P<0,25, encontradas na análise univariável, serão incluídas em

um modelo de regressão logística múltipla. Permanecerão no modelo final, para cada

desfecho, as variáveis com valor de P<0,05. Através do valor de β encontrado, serão

elaborados os escores para validação.

Coorte de validação

Na segunda etapa será acompanhada uma coorte com 200 pacientes, para

validação das equações encontradas. Serão seguidos os mesmos critérios e

procedimentos adotados na coorte de derivação.

CONSIDERAÇÕES ÉTICAS

Trata-se de um estudo observacional, onde não são esperados riscos maiores que

os classificados como “mínimos” para os pacientes, tendo em vista que a verificação de

peso e altura corporal e a avaliação nutricional, já são procedimentos rotineiros na nossa

instituição para todos os pacientes, no período de admissão hospitalar e semanalmente.

183

Não serão modificadas as rotinas assistenciais e somente serão adotadas coletas de

sangue adicionais para os pacientes que não tiverem amostra sangüínea disponível no

laboratório. Para todos os pacientes será preenchido termo de consentimento livre e

esclarecido (anexo 3) e os investigadores assinarão termo de compromisso para a

utilização de dados (anexo 4).

184

CRONOGRAMA

• Encaminhamento do Projeto GPPG: julho de 2005

• Treinamento dos auxiliares de pesquisa: setembro de 2005

• Estudo piloto: outubro a dezembro de 2005

• Coleta de dados: março a dezembro de 2006

• Digitação e conferência do banco de dados: janeiro a março de 2007

• Análise dos dados: abril a julho de 2007

• Divulgação dos resultados: dezembro de 2007

ORÇAMENTO

Os recursos financeiros serão solicitados ao Fundo de Investimento em

Pesquisa (FIPE) do HCPA.

Será utilizado material de escritório, tais como canetas, lápis, borracha,

grampeador, disquetes ou CDs para gravação de arquivos, papel tipo A4, cartucho para

impressora, entre outros. As fichas dos pacientes e as referências bibliográficas serão

armazenadas em pastas plásticas. A procura diária de artigos implicará na utilização da

internet (com fonte financeira própria e dependências do HCPA) como recurso de

atualização bibliográfica e uso de folhas A4 para impressão dos mesmos.

Estudo anterior (Nº 02-136), com pacientes com o mesmo perfil clínico,

identificou que cerca de 20% dos pacientes já faz coleta de sangue para albumina e 90%

coleta sangue para linfócitos. Para os demais pacientes, serão solicitados estes exames.

O custo unitário do exame de albumina é de R$: 1,65 e de linfócitos é de R$: 2,73.

Assim, o valor estimado para albumina é de R$ 3960,00 [1000 pacientes x R$: 1,65 x 3

semanas (baixa, 7 e 14 dias) – 20% (pacientes que já tem coleta deste exame)] e de R$:

185

819,00 para linfócitos [1000 pacientes x R$: 2,73 x 3 semanas (baixa, 7 e 14 dias) –

90% (pacientes que já tem coleta deste exame)], totalizando R$: 4779,00.

186

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS

1. Bistrian BR, Blackburn GL, Vitale J, Cochran D, Naylor J. Prevalence of

malnutrition in general medical patients. JAMA 1976; 235(15):1567-1570.

2. Correia MI, Campos AC. Prevalence of hospital malnutrition in Latin America: the

multicenter ELAN study. Nutrition 2003; 19(10):823-825.

3. Hirsch S, de Obaldia N, Petermann M, Rojo P, Barrientos C, Iturriaga H et al.

Subjective global assessment of nutritional status: further validation. Nutrition 1991;

7(1):35-37.

4. McWhirter JP, Pennington CR. Incidence and recognition of malnutrition in

hospital. BMJ 1994; 308(6934):945-948.

5. Naber TH, Schermer T, de Bree A, Nusteling K, Eggink L, Kruimel JW et al.

Prevalence of malnutrition in nonsurgical hospitalized patients and its association

with disease complications. Am J Clin Nutr 1997; 66(5):1232-1239.

6. Reilly JJ, Hull SF, Albert N, Waller A, Bringardener S. Economic impact of

malnutrition: a model system for hospitalized patients. JPEN J Parenter Enteral Nutr

1988; 12(4):371-376.

7. Roubenoff R, Roubenoff RA, Preto J, Balke CW. Malnutrition among hospitalized

patients. A problem of physician awareness. Arch Intern Med 1987; 147(8):1462-

1465.

8. Waitzberg DL, Caiaffa WT, Correia MI. Hospital malnutrition: the Brazilian

national survey (IBRANUTRI): a study of 4000 patients. Nutrition 2001; 17(7-

8):573-580.

9. Akner G, Cederholm T. Treatment of protein-energy malnutrition in chronic

nonmalignant disorders. Am J Clin Nutr 2001; 74(1):6-24.

187

10. Lindseth G. Factors affecting graduating nurses' nutritional knowledge:

implications for continuing education. J Contin Educ Nurs 1997; 28(6):245-251.

11. Mello ED, Beghetto MG, Teixeira LB, Luft V. Desnutrição hospitalar cinco anos

após o IBRANUTRI. Revista Brasileira de Nutrição Clínica 2003; 18(2): 65-68.

12. Garrow J. Starvation in hospital. BMJ 1994; 308(6934):934.

13. Boog MF. Percepções das enfermeiras sobre o processo de cuidado nutricional.

Revista Brasileira de Nutrição Clínica 2001; 16: 17-22.

14. Anderson CF, Moxness K, Meister J, Burritt MF. The sensitivity and specificity of

nutrition-related variables in relationship to the duration of hospital stay and the rate

of complications. Mayo Clin Proc 1984; 59(7):477-483.

15. Arora NS, Rochester DF. Respiratory muscle strength and maximal voluntary

ventilation in undernourished patients. Am Rev Respir Dis 1982; 126(1):5-8.

16. Symreng T, Anderberg B, Kagedal B, Norr A, Schildt B, Sjodahl R. Nutritional

assessment and clinical course in 112 elective surgical patients. Acta Chir Scand

1983; 149(7):657-662.

17. Detsky AS. Is this patients malnourished? JAMA 1994; 271: 54-58.

18. Edington J, Boorman J, Durrant ER, Perkins A, Giffin CV, James R et al.

Prevalence of malnutrition on admission to four hospitals in England. The

Malnutrition Prevalence Group. Clin Nutr 2000; 19(3):191-195.

19. Larsson J, Akerlind I, Permerth J, Hornqvist JO. The relation between nutritional

state and quality of life in surgical patients. Eur J Surg 1994; 160(6-7):329-334.

20. Bartlett JG, Breiman RF, Mandell LA, File TM. Community-acquired pneumonia

in adults: guidelines for management. The Infectious Diseases Society of America.

Clin Infect Dis 1998; 26(4):811-838.

188

21. Bartlett JG, Dowell SF, Mandell LA, File Jr TM, Musher DM, Fine MJ. Practice

guidelines for the management of community-acquired pneumonia in adults.

Infectious Diseases Society of America. Clin Infect Dis 2000; 31(2):347-382.

22. Dean NC, Silver MP, Bateman KA, James B, Hadlock CJ, Hale D. Decreased

mortality after implementation of a treatment guideline for community-acquired

pneumonia. Am J Med 2001; 110(6):451-457.

23. Dedier J, Singer DE, Chang Y, Moore M, Atlas SJ. Processes of Care, Illness

Severity, and Outcomes in the Management of Community-Acquired Pneumonia at

Academic Hospitals. Arch Intern Med 2001; 161(17):2099-2104.

24. Niederman MS, Mandell LA, Anzueto A, Bass JB, Broughton WA, Campbell GD

et al. Guidelines for the Management of Adults with Community-acquired

Pneumonia . Diagnosis, Assessment of Severity, Antimicrobial Therapy, and

Prevention. Am J Respir Crit Care Med 2001; 163(7):1730-1754.

25. BRASIL.Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância Sanitária, Portaria nº 131,

de 08 de março de 2005. Define Unidades de Assistência de Alta Complexidade em

Terapia Nutricional e Centros de Referência de Alta Complexidade em Terapia

Nutricional e suas aptidões e qualidades. Diário Oficial da União [da República

Federativa do Brasil].Brasília, de 31 de março de 2005.

26. BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância Sanitária, Resolução de

Diretoria Colegiada Nº 63, de 06 de julho de 2000. Aprova o Regulamento Técnico

para fixar os requisitos mínimos para a Terapia Nutricional Enteral. Diário Oficial

da União [da República Federativa do Brasil] Brasília, 07 de julho de 2000.

27. BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Vigilância Sanitária, Portaria Nº 272,

de 08 de abril de 1998. Aprova o Regulamento Técnico para fixar os requisitos

189

mínimos para a Terapia Nutricional Parenteral. Diário Oficial da União [da

República Federativa do Brasil] Brasília, 23 de abril de 1998.

28. ASPEN Board of Directors and the Clinical Guidelines Task Force. Guidelines for

the use of parenteral and enteral nutition in adult and pediatric patients. JPEN J

Parenter Enteral Nutr 2002; 26(1 Suppl):1SA-138SA.

29. Identifying patients at risk: ADA's definitions for nutrition screening and nutrition

assessment. Council on Practice (COP) Quality Management Committee. J Am Diet

Assoc 1994; 94(8):838-839.

30. Barrocas A, Belcher D, Champagne C, Jastram C. Nutrition assessment practical

approaches. Clin Geriatr Med 1995; 11(4):675-713.

31. Kondrup J, Allison SP, Elia M, Vellas B, Plauth M. ESPEN guidelines for nutrition

screening 2002. Clin Nutr 2003; 22(4):415-421.

32. Comittee Report of the Society of Actuaries (Chicago 1959). Assessment of protein

nutritional status. A committee report. Am J Clin Nutr 1970; 23(6):807-819.

33. Butterworth CE, Jr. Editorial: Malnutrition in the hospital. JAMA 1974;

230(6):879b.

34. Detsky AS, Baker JP, Mendelson RA, Wolman SL, Wesson DE, Jeejeebhoy KN.

Evaluating the accuracy of nutritional assessment techniques applied to hospitalized

patients: methodology and comparisons. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1984;

8(2):153-159.

35. Organização Mundial de Saúde. Manejo da desnutrição grave: um manual para

profissionais de nível superior (médicos, enfermeiros, nutricionistas, e outros) e suas

equipes auxiliares. Brasil: OMS; 1999.

190

36. Baker JP, Detsky AS, Wesson DE, Wolman SL, Stewart S, Whitewell J et al.

Nutritional assessment: a comparison of clinical judgement and objective

measurements. N Engl J Med 1982; 306(16):969-972.

37. Detsky AS, McLaughlin J, Baker JP, Johnston N, Whittaker S, Mendelson RA et al.

What is subjective global assessment of nutritional status? JPEN J Parenter Enteral

Nutr 1987; 11(1):8-13.

38. Detsky AS, Baker JP, O'Rourke K, Johnston N, Whitwell J, Mendelson RA et al.

Predicting nutrition-associated complications for patients undergoing

gastrointestinal surgery. JPEN J Parenter Enteral Nutr 1987; 11(5):440-446.

39. Jeejeebhoy KN. Nutritional assessment. Nutrition 2000; 16(7-8):585-590.

40. Jones MJ. The methodology of nutritional screening and assessment tool. J Hum

Nutr Dietet 2002; 15:59.

41. Fletcher RH, Fletcher SW, Wagner E. Chance. In: Williams & Wilkins, editor.

Clinical Epidemiology The Essentials. Media, Pennsylvania: 1996: 186-207.

191

Instrumentos de coleta de dados

192

194

Termo de Consentimento Livre e Esclarecido

196

Termo de Compromisso para Utilização dos Dados

Título do Projeto:

Impacto do estado nutricional sobre morte, infecção e permanência hospitalar em

adultos do HCPA

Os autores do presente projeto de pesquisa se comprometem a manter o sigilo

dos dados coletados em prontuários e bases de dados referentes a pacientes atendidos no

Hospital de Clínicas de Porto Alegre. Concordam, igualmente, que as informações serão

utilizadas única e exclusivamente com finalidade científica, preservando-se

integralmente o anonimato dos pacientes.

Porto Alegre, 12 de julho de 2005.

Autores do Projeto

Nome Telefones

Mariur Beghetto 2101-8199, 9955-0264

Vivian Luft 2101-8199

Elza Daniel de Mello 2101-8199

Carisi Anne Polanczyk 2101-8623

197

Manual para preenchimento da ficha de acompanhamento

Para cada campo (em negrito) da ficha de acompanhamento dos pacientes, preencher

conforme descrito.

Nome: Escrever o nome completo do paciente, sem abreviaturas.

Registro: número do prontuário do paciente

Leito: número e letra correspondente ao leito onde o paciente está internado. Constará

de 4 números e uma letra.

Idade: idade em anos completos

( ) masculino – assinalar se paciente do sexo masculino ( ) feminino - assinalar se

paciente do sexo feminino

Equipe médica: Escrever o nome do professor responsável pela equipe.

Especialidade: cirurgia geral (CIG), cirurgia vascular (CIV), medicina interna (MEI),

endocrinologia (END), gastroenterologia (GAS).

Admissão: data de internação do paciente.

Inclusão: data de inclusão do paciente no estudo.

assinalar ( ) Alta, quando o paciente tiver alta hospitalar e ( ) óbito, quando o

paciente evoluir para óbito durante a hospitalização. DATA: escrever a data da alta ou

óbito hospitalar.

Coletador: Nome do auxiliar de pesquisa que está coletando os dados do paciente.

Intern últimos 6 m: assinalar ( ) S, se paciente esteve hospitalizado nos últimos 6

meses e assinalar ( ) N se paciente não esteve hospitalizado nos últimos 6 meses.

Há quanto tempo: mês e ano da última hospitalização.

Motivo: por que o paciente foi hospitalizado; doença principal que ocasionou a

hospitalização.

Nº de dias: por quanto tempo paciente ficou hospitalizado.

INTERNAÇÃO ATUAL

Diagnóstico base: informar a(s) doença(s) que motiva(m) a internação.

Comorbidades: informar outra(s) doença(s) que motiva(m) a internação, mas que não é

(são) o principal motivo da hospitalização.

ANTECEDENTES

198

Doenças Crônicas

( ) DM: assinalar se o paciente for portador de diabetes. No espaço em branco,

escrever o nº de anos que o paciente informa ter recebido o diagnóstico

( ) HAS: assinalar se o paciente for portador de hipertensão arterial sistêmica. No

espaço em branco, escrever o nº de anos que o paciente informa ter recebido o

diagnóstico

( ) IRC: assinalar se o paciente for portador de insuficiência renal crônica. No espaço

em branco, escrever o nº de anos que o paciente informa ter recebido o diagnóstico

( ) DPOC: assinalar se o paciente for portador de doença pulmonar obstrutiva crônica.

No espaço em branco, escrever o nº de anos que o paciente informa ter recebido o

diagnóstico

( ) ICC: assinalar se o paciente for portado de insuficiência cardíaca congestiva. No

espaço em branco, escrever o nº de anos que o paciente informa ter recebido o

diagnóstico

INFECÇÃO

( ) respiratória: assinalar se paciente tiver apresentado infecção respiratória na

internação.

DATA: colocar a data do diagnóstico da infecção respiratória. Se paciente tiver

apresentado mais de uma infecção respiratória na internação, colocar todas as datas

de diagnóstico

( ) urinária: assinalar se paciente tiver apresentado infecção urinária na internação.

DATA: colocar a data do diagnóstico da infecção urinária. Se paciente tiver

apresentado mais de uma infecção urinária na internação, colocar todas as datas de

diagnóstico

( ) pele/tecidos: assinalar se paciente tiver apresentado infecção de pele/tecidos na

internação, geralmente descritas como infecção de ferida operatória (FO).

DATA: colocar a data do diagnóstico da infecção de pele/tecidos. Se paciente tiver

apresentado mais de uma infecção de pele/tecidos na internação, colocar todas as

datas de diagnóstico

( ) cateter: assinalar se paciente tiver apresentado infecção relacionada à cateter na

internação (infecção no local de inserção, flebite).

199

DATA: colocar a data do diagnóstico da infecção relacionada à cateter. Se paciente

tiver apresentado mais de uma infecção relacionada à cateter na internação, colocar

todas as datas de diagnóstico

SEPSE

( ) respiratória: assinalar se paciente tiver apresentado sepse respiratória na

internação.

DATA: colocar a data do diagnóstico da sepse respiratória. Se paciente tiver

apresentado mais de uma sepse respiratória na internação, colocar todas as datas de

diagnóstico

( ) urinária: assinalar se paciente tiver apresentado sepse urinária na internação.

DATA: colocar a data do diagnóstico da sepse urinária. Se paciente tiver

apresentado mais de uma infecção urinária na internação, colocar todas as datas de

diagnóstico

( ) pele/tecidos: assinalar se paciente tiver apresentado sepse de pele/tecidos na

internação, geralmente descritas como sepse de ferida operatória (FO).

DATA: colocar a data do diagnóstico da sepse de pele/tecidos. Se paciente tiver

apresentado mais de uma sepse de pele/tecidos na internação, colocar todas as datas

de diagnóstico.

( ) cateter: assinalar se paciente tiver apresentado sepse relacionada à cateter na

internação.

DATA: colocar a data do diagnóstico da infecção relacionada à cateter. Se paciente

tiver apresentado mais de uma infecção relacionada à cateter na internação, colocar

todas as datas de diagnóstico

Procedimentos: informar os procedimentos invasivo como cirurgias, drenagem de

tórax, sonda vesical, endoscopia, cateter venoso central, drenos, ou outros, indicando

data de inserção (início) e retirada (término) do procedimento.

AVALIAÇÃO NUTRICIONAL

Preencher a mesma seqüência de dados para as avaliações 1 a 4. PU e Altura serão

preenchidos somente na avaliação 1.

Data: preencher dia, mês e ano da avaliação.

200

ANSG: assinalar a classificação nutricional, de acordo com o resultado da avaliação

nutricional subjetiva global (formulário próprio).

PU: informe o peso Usual que o paciente informa ter.

PA: informe o peso que o paciente apresenta ao ser pesado na data da avaliação.

%PU/ meses: informe o percentual de perda de peso e o nº de meses em que houve a

perda adotando a seguinte fórmula: [(PU-PA)/PU] x 100.

Altura: informar a altura (em metros) aferida na data da avaliação.

CB: Circunferência do braço não dominante, ponto médio, medida com fita e expressa

em cm.

PTC: medida com adipômetro, são necessárias 3 medidas, e o resultado da média das

três é expresso em mm.

Albumina: será preenchida na sala. Avisar paciente que poderá haver coleta semanal.

Linfócitos: será preenchida na sala. Avisar paciente que poderá haver coleta semanal.

DIETA

Preencher a mesma seqüência de dados para admissão, 7 dias, 14 dias e 21 dias. Mais de

um item poderá ser assinalado para estas informações. Por exemplo: um paciente poderá

estar em uso de VO + NE, ou de VO + NP, ou de NE + NP.

VO: neste item deverá ser assinalada a alternativa que corresponde à dieta por via oral

prescrita pelo médico, quanto à sua consistência. Somente um item poderá ser

assinalado.

( ) NPO: assinalar se paciente tiver prescrição de Nada por Via Oral na data da

avaliação.

( ) normal

( ) branda

( ) pastosa

( ) líquida

( ) líquida clara

cal/d: copiar da folha de evolução nutricional, no prontuário, o total de calorias

oferecidas por dia.

gPtna/d: copiar da folha de evolução nutricional, no prontuário, o total de gramas de

proteínas oferecidas em 24 horas.

201

NE: neste item deverá ser assinalada a alternativa que corresponde à dieta por via

enteral prescrita pela nutricionista, quanto ao seu tipo genérico, densidade calórica

(DC), descrita na folha de evolução nutricional, no prontuário. Somente um item

poderá ser assinalado.

( ) polimérica

( ) oligomérica

( ) elementar

DC: assinalar a densidade calórica correspondente: DC: ( ) 1,0 ( ) 1,2 ( ) 1,5

Somente um item poderá ser assinalado.

cal/d: copiar da folha de evolução nutricional, no prontuário, o total de calorias

oferecidas por dia.

gPtna/d: copiar da folha de evolução nutricional, no prontuário, o total de gramas de

proteínas oferecidas em 24 horas.

NPT: assinalar somente se paciente tiver prescrição de Nutrição Parenteral.

cal/d: copiar da folha de evolução nutricional, no prontuário, o total de calorias

oferecidas por dia.

gPtna/d: copiar da folha de evolução nutricional, no prontuário, o total de gramas de

proteínas oferecidas em 24 horas.

CTI: informar se o paciente está internado no CTI na data da observação: (Sim) ou

(Não)

MEDICAMENTOS

Para cada avaliação (admissão, dia 7, dia 14, dia 21), listar todos os medicamentos em

uso efetivo na data de avaliação. Considerar como uso de medicamentos prescritos “se

necessário - SN” ou “conforme orientação médica - COM” somente quando checados

na prescrição.

UP – ÚLCERA DE PRESSÃO (escaras) Esta informação deverá ser copiadas das

evoluções médicas e de enfermagem do período de avaliação.

Este item deverá ser preenchido, somente, quando o paciente apresentar úlcera de

pressão. Informar a data de detecção da úlcera de pressão (UP).

202

Assinalar a localização da UP, informando se é à direita (D), esquerda (E) ou ambos (D

e E).

( ) calcâneo

( ) trocânter

( ) sacra

( ) outros – descrever a localização

Informar o grau entre I e IV da UP. O Grau da UP expressa a extensão, em termos de

gravidade, sendo grau I a de menor gravidade.

Os itens a seguir devem ser preenchidos para todos os pacientes, assinalando a

característica que melhor traduz a condição do paciente no momento da avaliação, em

cada um dos domínios avaliados.

Condição Física:

( 4 ) Bom

( 3 ) Regular

( 2 ) Ruim

( 1 ) Muito ruim

Estado Mental

( 4 ) Alerta

( 3 ) Apático

( 2 ) Confuso

( 1 ) Estupor

Atividade

( 4 ) Deambulante

( 3 ) Caminha com ajuda

( 2 ) Limitado à cadeira

( 1 ) Acamado

Mobilidade

( 4 ) Total

( 3 ) Ligeiramente

( 2 ) Muito limitado

( 1 ) Imóvel

Incontinência

203

( 4 ) Não

( 3 ) Ocasionalmente

( 2 ) Usualmente/Urina

( 1 ) Dupla

Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
 
Milhares de Livros para Download:
 
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas

Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
 
 