STRONGkids量表篩檢住院兒童營養不良風險的Meta分析

楊玉霞 顧鶯

（復旦大學附屬兒科醫院心血管中心，上海201102）

兒童營養不良是目前臨床常見問題，可影響兒童體格和智力發育，降低機體機能，尤其是住院患兒，營養不良患病率及營養風險發生率更高，可影響疾病預后、住院日數、住院費用及護理難度［1］。國內外研究顯示，住院患兒營養不良的患病率高達15%～30%［2-5］。2002年歐洲的一份調查報告指出，住院患者營養不良發生率居高不下與缺乏有效的營養風險篩查、臨床營養管理不到位密切相關［6］。近十年來，國內外學者陸續提出數種兒科營養風險篩查工具，其中，STRONGkids因其不僅能判斷住院患兒的營養風險，而且能預測與營養相關的臨床結局和營養支持效果，且臨床操作簡便、實用性強等特點，而被廣泛應用。但不同研究報道的該篩檢工具的敏感度和特異度存在較大差異。筆者采用循證醫學系統評價方法，對STRONGkids篩檢效果進行評價，以期為兒科臨床營養風險篩檢提供可靠的循證依據。

1 資料與方法

1.1 檢索策略 以（child＄／pedia tric＊／pediatric＊／kid＊）and（nutrition＄／malnutrition＄／undernutrition／“nutrition risk”）and（“assessment tool”／“screening tool”）and［STRONGkid＊／STRONG（kid＊）］為英文檢索詞，檢索Cochrane圖書館、ELSEVIER、OVID、PubMed數據庫1990年1月-2015年3月相關英文文獻；以“兒童、兒科、患兒／營養不良、營養風險／篩查工具、評估工具”為中文關鍵詞，檢索中國期刊全文網、萬方數據庫和中國生物醫學文獻數據庫同期中文文獻。同時追索納入研究的參考文獻，檢索過程中無語種限制。

1.2 納入與排除標準

1.2.1 文獻納入標準（1）研究目的為評價或探討兒童營養風險及發育不良篩查工具STRONGkids的篩查效果。（2）研究設計包括橫斷面研究、隊列研究、隨機對照研究。（3）研究對象為1個月～18周歲住院患兒。（4）篩檢工具以人體測量學指標（Z值法）作為住院患兒營養狀況金標準。（5）原始數據能夠直接或間接獲得診斷試驗的真陽性數（true positive，TP）、假陽性數（false positive，FP）、真陰性數（t rue negative，TN）及假陰性數（false negative，FN），數據不重復發表。

1.2.2 文獻排除標準（1）篩檢工具以人體測量學指標（Z值）以外的其他指標作為住院患兒營養狀況診斷的金標準。（2）篩查工具是STRONGkids以外的其他篩查工具。（3）數據不全。

1.3 文獻篩選及質量評價 采用Penny［7］教授等提出的篩檢實驗研究質量評價量表“診斷準確性研究質量評價工具（QUADAS tool）”對入選文獻進行質量評價。該量表包括14個條目，內容包括研究設計是否科學合理；樣本含量及代表性；選擇試驗對象標準是否明確，分組是否隨機化；篩檢實驗是否獨立于診斷“金標準”；實驗的可重復性；實驗結果解釋是否獨立于診斷“金標準”的結果；是否說明試驗對象退出情況；統計分析方法是否正確等。每一條目以“足”、“否”、“不清楚”評價。滿足此條標準為“是”，不滿足或未提及此條標準為“否”，部分滿足或從文獻無法得到有關信息記為“不清楚”。完全符合上述標準，文獻質量高，為A級；部分符合上述標準，文獻質量中等，為B級；完全不符合上述標準，文獻質量低，為C級。由兩位作者對每篇文獻進行獨立評價，意見不一致處，由兩人討論達成共識或請第三方仲裁后決定是否納入。

1.4 文獻資料提取 閱讀全文后進行資料提取，內容包括：（1）研究背景和設計信息的提取：研究作者、發表時間、研究對象年齡、樣本量。（2）診斷參數信息的提取：TP、FP、TN、FN、敏感度、特異度、陽性預測值（PPV）、陰性預測值（NPV）。

1.5 資料分析

1.5.1 異質性檢驗 采用Meta-DiSc（1.4.0.0）統計軟件進行分析。采用森林圖對各項納入研究結果間的異質性進行檢驗，若P＞0.1、I2＜50%，認為研究結果間無異質性，采用固定效應模型；若P＜0.1、I2≥50%，認為研究結果間有異質性，采用隨機效應模型進行Meta分析。

1.5.2 Meta分析 采用 Meta-DiSc（1.4.0.0）軟件進行Meta分析。按照相應的效應模型，合并敏感度和特異度，建立匯總受試者診斷特征（SPOC）曲線，并計算Q＊指數和曲線下面積（AUC），Q＊指數為SROC曲線與直線（敏感度＝特異度）相交處的敏感度，Q＊指數越大，表示診斷試驗的準確性越大，AUC越大、越接近100%，表示診斷試驗的準確性越高［8］。

2 結果

2.1 文獻檢索結果 最終納入3篇文獻，其中英文文獻2篇，中文文獻1篇。文獻檢索及篩選流程，見圖1。

圖1 文獻檢索及篩選流程

2.2 納入文獻的一般情況 見表1。

表1 文獻的一般情況

2.3 納入研究的方法學質量評價 根據“診斷準確性研究質量評價工具（QUADAS tool）”對納入文獻進行質量評價及分級。其中，2項研究方法學質量等級較高為A級，1項質量等級中等為B級，見表2。

表2 納入研究的方法學質量評價

2.4 數據處理

2.4.1 異質性檢驗 對納入的文獻進行異質性分析，P＞0.1、I2＜50%，認為研究間具有同質性，采用固定效應模型進行Meta分析。異質性檢驗結果，見圖2。

圖2 異質性檢驗結果

2.4.2 Meta分析 森林圖合并STRONGkids敏感度、特異度分別為80%（95%CI：0.74～0.85）、49%（95%CI：0.45～0.52）、合并受試者診斷特征曲線下面積均數為0.5732，Q＊指數為0.555，因此綜合評價認為STRONGkids對住院患兒營養狀況具有一定的篩檢效果，能夠識別出大部分營養不良的患兒，但其對非營養不良的患兒識別效果較差。見圖3～5。

圖3 Meta分析結果-合并敏感度

圖4 Meta分析結果-合并特異度

圖5 Meta分析結果-合并受試者診斷特征曲線

3 討論

3.1 納入研究的方法學質量 本次納入的3篇文獻中，均描述了待評價試驗及金標準結果判讀的方法，2篇文獻描述了待評價試驗及金標準試驗結果判讀的時機，3篇文獻均描述了研究對象的納入標準、排除標準及研究對象的來源、年齡、性別、疾病等基線資料。

3.2 STRONGkids對住院兒童營養風險篩查的效果 一種好的篩檢工具應具有較高的敏感性，以便能夠盡可能多的檢測出人群中真正患病者，同時也應有較高的特異性，即識別非患者的能力強，以減少假陽性［12］。Meta分析表明，STRONGkids工具有較高的敏感性（80%），能夠識別住院患兒中大部分營養不良的患者，但其特異性（49%）尚不高。這意味著篩檢結果將有相當比例的假陽性，一半的正常兒童（51%）將被誤認為營養不良。本Meta分析得出的綜合受試者診斷特征曲線下面積AUC（0.5732）及 Q＊指數（0.555），說明 STRONGkids工具篩檢住院患兒營養不良準確性較低。從量表所包含的條目分析，“高風險疾病”一項包含23種疾病，本Meta分析納入的研究中屬于高風險疾病的患兒大部分根據人體測量學指標（Z值）不存在營養不良，降低了量表的特異度；條目“主觀臨床評價”需要有經驗的醫護人員進行評價，不同評價者評價的結果存在差異；條目“體重丟失或體重增長不良”需要動態監測，并借助患兒照顧者的回憶，可能導致評價結果不夠準確，從而降低了量表的特異度。因此，是否可以將STRONGkids工具作為住院患兒營養不良的常規篩檢手段，仍需進一步前瞻性、多中心的研究，并需要與其他篩檢工具進行比較研究。

STRONGkids敏感度較高，適用于住院患兒營養不良風險篩查，但其特異度不高，仍需進行大樣本篩檢試驗，以進一步評價其特異度。本Meta分析納入的研究較少，未能獲取未發表的文獻，因而不能排除潛在的發表偏倚，未進行發表偏倚分析。今后隨著相關研究的增多，期望通過增加納入研究的數量進一步做Meta分析。從循證醫學角度提出更有力的證據說明STRONGkids篩檢效果，為住院患兒營養風險篩查工具的研究提供參考依據。

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