Modelo de diálisis para la decisión de resultados y nutrición (DIAMOND)

La enfermedad renal crónica (ERC) es un importante problema de salud pública. La progresión de la ERC conduce a la enfermedad renal en etapa terminal (ESRD, por sus siglas en inglés), una falla total y permanente de la función renal que requiere trasplante de riñón o hemodiálisis de mantenimiento. Entre los numerosos factores de riesgo de mortalidad, la desnutrición severa, ahora definida como pérdida de energía proteica (PEW), que se manifiesta por niveles séricos bajos de albúmina o prealbúmina, sarcopenia y pérdida de peso, es uno de los predictores más fuertes de mortalidad, morbilidad y hospitalizaciones relacionadas con infecciones en pacientes de hemodiálisis (HD). Cuando DPE está presente o el paciente es de alto riesgo, intradiálisis oral o suplementos diarios, con el objetivo de aumentar la ingesta de energía y proteínas, mientras que en casos seleccionados la nutrición parenteral intradiálisis puede ser utilizada por el médico. Informes anteriores mostraron que proporcionar a los pacientes alimentos intradiálisis, suplementos líquidos o nutrición parenteral ha demostrado compensar esta pérdida. En pacientes con ESRD, es importante prevenir la DPE a través de una evaluación regular del estado nutricional y asesoramiento nutricional por parte de un dietista renal. La administración intradiálisis de suplementos orales o parenterales de nutrientes es segura y debe recomendarse en pacientes seleccionados. Aunque el problema de la desnutrición se hizo cada vez más grave debido al creciente envejecimiento y la proporción de Diabetes Mellitus (DM) en la población en HD, todavía no existen métodos universalmente aceptados para detectar o predecir este problema de manera temprana. Por lo tanto, la intención de una intervención temprana a los pacientes adecuados se enfrenta a una dificultad. En el Plan del Proyecto Modelo de Predicción de Taiwán (TPMPP, por sus siglas en inglés), los investigadores intentan desarrollar un modelo utilizando datos clínicos comunes disponibles con la utilización de métodos actuales de aprendizaje automático para detectar tempranamente a los pacientes con alto riesgo de desnutrición y los investigadores desean a través de la aplicación rutinaria de este modelo, los investigadores pueden realizar una intervención nutricional en una etapa mucho más temprana y mejorar el resultado de los pacientes. En la primera etapa de TPMPP, los investigadores desarrollaron algunos modelos de predicción a través de una abundante base de datos retrospectiva recopilada en Fresenius Database (NephroWeb) de 2011 a 2018. Antes de la implementación real de estos modelos en la práctica clínica, los investigadores necesitan validar estos modelos con un diseño prospectivo con una intervención adecuada, este es el objetivo principal de este estudio. El Monitor de Composición Corporal con el principio de Espectroscopía de Bioimpedancia (BCMBIS, Fresenius Medical Care) es una herramienta simple y precisa para la evaluación de la composición corporal. Recientemente, los índices de masa magra y grasa (LTI, FTI), derivados del BCM, se han convertido en buenos predictores de mortalidad en individuos en HD, que han sido más sensibles a la desnutrición, y en conjunto indicadores antropométricos pueden resultar en una detección temprana del riesgo de mortalidad en esta población. Por lo tanto, los investigadores también intentan aplicar estos parámetros en este estudio como resultados nutricionales importantes para el seguimiento.