結果と栄養決定のための透析モデル (DIAMOND)

慢性腎臓病 (CKD) は、公衆衛生上の主要な懸念事項です。 CKD の進行は、腎移植または維持血液透析を必要とする腎機能の完全かつ永久的な不全である末期腎疾患 (ESRD) につながります。 多数の死亡リスク要因の中で、重度の栄養失調は現在、タンパク質エネルギー消耗 (PEW) として定義されています。これは、アルブミンまたはプレアルブミンの血清レベルの低下、サルコペニア、および体重減少によって示され、死亡率、罹患率の最も強力な予測因子の 1 つです。血液透析（HD）患者の感染関連入院。 PEW が存在する場合、または患者のリスクが高い場合は、エネルギーとタンパク質の摂取量を増やすことを目的とした経口透析内または毎日のサプリメントが使用されますが、選択されたケースでは、臨床医のために透析内非経口栄養が使用される場合があります。 以前の報告では、透析中の食事、液体サプリメント、または非経口栄養を患者に提供することで、この損失を補うことが示されています。 ESRD患者では、定期的な栄養状態の評価と腎臓栄養士による栄養カウンセリングを通じてPEWを予防することが重要です。 栄養素の経口または非経口補給の透析内投与は安全であり、選択された患者に推奨されるべきです。 高齢化と HD 人口における真性糖尿病 (DM) の割合の増加により、栄養失調の問題はますます深刻になっていますが、この問題を早期に検出または予測するための普遍的に受け入れられている方法はまだありません。 したがって、適切な患者への早期介入の意図は困難に直面しています。 Taiwan Prediction Model Project Plan (TPMPP) では、研究者は、現在の機械学習手法を利用して、一般的に利用可能な臨床データを使用してモデルを開発し、栄養失調のリスクが高い患者を早期に検出しようとしています。研究者は、これを日常的に適用することを望んでいますモデルを使用すると、研究者ははるかに早い段階で栄養介入を行い、患者の転帰を改善できます。 TPMPP の第 1 段階では、研究者は 2011 年から 2018 年にかけて Fresenius Database (NephroWeb) に収集された豊富なレトロスペクティブ データベースを通じて、いくつかの予測モデルを開発しました。 臨床現場でこれらのモデルを実際に実装する前に、研究者は適切な介入を伴う前向き設計でこれらのモデルを検証する必要があります。これがこの研究の主な目的です。 生体インピーダンス分光法 (BCMBIS、Fresenius Medical Care) の原理を備えた体組成モニターは、体組成を評価するためのシンプルで正確なツールです。 最近、BCM から導出された除脂肪体重指数 (LTI、FTI) は、栄養失調に対してより敏感な HD 患者の死亡率の優れた予測因子になりました。この人口。 したがって、研究者は、フォローアップのための重要な栄養結果として、これらのパラメーターをこの研究に適用しようとしています.