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Introducción: el tamizaje nutricional (TN) es crucial para detectar desnutrición (DN) y predecir “riesgo nutricional”. Objetivos: establecer prevalencia de DN hospitalaria por Evaluación Global Subjetiva (EGS) y evaluar la concordancia de herramientas de TN y su capacidad predictiva de mortalidad (M), complicaciones infecciosas (CI) y no infecciosas y estancia prolongada (> 11 días). Métodos: estudio multicéntrico, prospectivo, observacional. El estado nutricional se determinó con EGS y, se midieron herramientas de TN como: Malnutrition Screening Tool (MST), Short Nutritional Assessment Questionnaire (SNAQ), Malnutrition Universal Screening Tool (MUST), Nutrition Risk Screening (NRS-2002) y Mini Nutritional Assessment Short Form (MNA-SF). Estas herramientas se clasificaron en tres categorías para equivalencia con EGS. Se utilizó kappa para la concordancia y regresión logística, sensibilidad, especificidad y área bajo la curva ROC para la capacidad predictiva. Resultados: se incluyeron 1546 pacientes de 64 hospitales de Argentina, 52,6 % varones, edad mediana 58 años. La prevalencia de DN hospitalaria según EGS fue 48,06 % (IC95 % 45,57; 50,55) con 37 % moderadamente desnutrido (B) y 11 % severamente desnutrido (C). La mejor concordancia con EGS la mostró MST (k 0,41) y, entre métodos, MST con SNAQ (k 0.52). Los eventos de mala evolución se asociaron a DN por cualquiera de los métodos. EGS, MNA-SF y NRS-2002 mostraron mejor capacidad predictiva (área ROC 0,74-0,72 para M). Las CI fueron las más difíciles de predecir (máxima área ROC 0,62). Las sensibilidades oscilaron entre 60 y 96 %, y las especificidades para DN por EGS fueron superiores al 90 %. Conclusiones: las variaciones de capacidad predictiva entre métodos de TN no afectan su aplicabilidad clínica.
Introduction: nutritional screening (NS) is crucial for early detection of malnutrition (MN) and prediction of “nutritional risk”.
Objectives: to establish the prevalence of hospital malnutrition by Subjective Global Assessment (SGA) and evaluate the agreement of NS tools and their ability to predict mortality (M), infectious (IC) and non-infectious complications, and prolonged stay (> 11 days).
Methods: a multicenter, prospective, observational study was conducted. Nutritional status was assessed with SGA and simultaneously measured with Malnutrition Screening Tool (MST), Short Nutritional Assessment Questionnaire (SNAQ), Malnutrition Universal Screening Tool (MUST), Nutrition Risk Screening (NRS-2002), and Mini Nutritional Assessment Short Form (MNA-SF). All methods were classified into three categories for equivalence with SGA. Kappa was used to assess agreement and logistic regression, sensitivity, specificity, and area under the ROC curve for predictive ability.
Results: a total of 1546 patients from 64 hospitals in Argentina were included, 52.6 % male, median age 58 years. According to SGA, hospital malnutrition prevalence was 48.06 % (95 % CI 45.57; 50.55), with 37 % moderately malnourished (B) and 11 % severely malnourished (C).
MST showed the best agreement with SGA (k 0.41), and among methods, MST with SNAQ (k 0.52). Adverse outcomes were associated with MN by any method. SGA, MNA-SF, and NRS-2002 had the best predictive ability (ROC area 0.74 to 0.72 for M). IC were the hardest to predict (maximum ROC area 0.62). Sensitivities ranged from 60 to 96 %, and specificities were above 90 % for MN by SGA.
Conclusions: variations in predictive ability among NS methods do not affect their clinical applicability
