Összefoglaló. Bevezetés: Még nem rendelkezünk olyan malnutritiodiagnosztikai módszerrel, amellyel a rehabilitációs intézetek betegeinek tápláltsági állapotát és annak változását objektív, pontos, reprodukálható módon követni tudjuk. Célkitűzés: A vizsgálat célja az Országos Orvosi Rehabilitációs Intézet pácienseinek malnutritiorizikó-szűrése mellett a bioimpedancia-alapú testösszetétel meghatározása a megfelelő táplálás kialakítása érdekében. Módszer: Malnutritiorizikó-szűrésre a Nutrition Risk Screening 2002 kérdőívet használtuk. A testösszetétel-analizálást a multifrekvenciás bioimpedancia-alapú seca mBCA 525 készülékkel végeztük. Eredmények: 41 beteg felvételt követő, validált szűrőmódszerrel mért malnutritiorizikójának összefüggése a testtömegindexszel való evidens kapcsolatához (r = –0,662, p<0,001) képest gyengült a zsírmentes testtömegindexszel (r = –0,487, p = 0,001) és a vázizomtömeggel (r = –0,476, p = 0,002). A malnutritiorizikó a zsírtömeggel nem mutatott korrelációt. A testtömegindex erős összefüggései a testösszetétellel agysérültek esetében lényegesen gyengültek. A vázizom- és a zsírtömeg között erős összefüggést tapasztaltunk valamennyi esetben. A testtömegindex csak agysérültek esetén mutatott összefüggést az extracelluláris és a teljes testvíz arányával. A vízterek minden esetben erős összefüggést prezentáltak a fázisszöggel (r = –0,711, p<0,001). A fázisszög agysérültek esetében mutatta a legerősebb korrelációkat a zsírmentes testtömegindexszel (r = 0,638, p<0,001), valamint a vázizom- (r = 0,544, p<0,001) és zsírtömeggel (r = 0,588, p<0,001). Következtetés: A malnutritiót mérő skálák nem elég szenzitívek a rehabilitációs intézetek betegcsoportjaira, a testtömegindex-kalkulációval pedig kevesebb rizikós beteg szűrhető ki, mint a testösszetétel-mérésekkel. A rehabilitációs kórházak számára alkalmas módszernek tartjuk a szűrés kombinálását bioimpedancia-alapú testösszetétel-analizálással. Orv Hetil. 2022; 163(17): 670–676.
Summary. Introduction: We do not have a diagnostic method for malnutrition yet that can monitor the nutritional status of patients in rehabilitation institutions and its changes in an objective, accurate, reproducible way. Objective: The aim of this study was to determine the risk of malnutrition in patients at the National Institute for Medical Rehabilitation of Hungary completing with bioimpedance-based body composition in order to develop adequate nutrition therapy. Method: The Nutritional Risk Screening 2002 questionnaire was used. Body composition analysis was determined by the multifrequency bioimpedance-based seca mBCA 525 device. Results: The association between the risk of malnutrition measured by a validated screening method of 41 patients was weaker with fat-free mass index (r = –0.487, p = 0.001) and skeletal muscle mass (r = –0.476, p = 0.002) than with body mass index (r = –0.662, p<0.001). It was not correlated with fat mass. Strong correlations of body mass index with body composition were significantly weakened in the case of brain injuries. A strong correlation between skeletal muscle and fat mass was observed in all cases. Body mass index correlated with extracellular and total body water ratio only in the case of brain injuries. The extracellular and total body water ratio presented a strong correlation with the phase angle in each case (r = –0.711, p<0.001). Phase angle showed the strongest correlations with fat-free mass index (r = 0.638, p<0.001), skeletal muscle (r = 0.544, p<0.001) and fat mass (r = 0.588, p<0.001) in the case of brain-injured patients. Conclusion: Malnutrition screening tools are not sensitive enough for patient groups of rehabilitation institutions, and with body mass index, less risky patients can be screened out than with body composition analysis. Combining screening with bioimpedance-based body composition analysis is a suitable method for rehabilitation hospitals. Orv Hetil. 2022; 163(17): 670–676.
Clark AB, Reijnierse EM, Lim WK. Prevalence of malnutrition comparing the GLIM criteria, ESPEN definition and MST malnutrition risk in geriatric rehabilitation patients: RESORT. Clin Nutr. 2021; 39: 3504–3511.
Dénes Z. The influence of severe malnutrition on rehabilitation in patients with severe head injury. Disabil Rehabil. 2004; 26: 1163–1165.
Shepherd E. Malnutrition coding and reimbursement in the hospital setting. Nutr Clin Pract. 2022; 37: 35–40.
Cederholm T, Barazzoni R, Austin P, et al. ESPEN guidelines on definitions and terminology of clinical nutrition. Clin Nutr. 2017; 36: 49–64.
Kollár D, Benedek-Tóth Z, Drozgyik A, et al. Perioperative nutritional state as a surgical risk in oncologic patients. [A perioperatív tápláltsági állapot mint kockázati tényező az onkológiai sebészetben.] Orv Hetil. 2021; 162: 504–513. [Hungarian]
Wojzishke J, van Wijngaarden J, van den Berg C. Nutritional status and functionality in geriatric rehabilitation patients: a systematic review and meta-analysis. Eur Geriatr Med. 2020; 11: 195–207.
Mizuno S, Wakabayashi S, Wada F. Rehabilitation nutrition for individuals with frailty, disability, sarcopenic dysphagia, or sarcopenic respiratory disability. Curr Opin Clin Nutr Metab Care 2022; 25: 29–36.
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: 321–336.
Peine S, Knabe S, Carrero I, et al. Generation of normal ranges for measures of body composition in adults based on bioelectrical impedance analysis using the seca mBCA. Int J Body Composition Res. 2013; 11: S 67.
Tóth B, Dénes Z, Kudron E, et al. Malnutrition risk screening in inpatient rehabilitation. [Alultápláltságkockázat-szűrés a rehabilitációs fekvőbeteg-ellátásban.] Orv Hetil. 2020; 161: 11–16. [Hungarian]
Cederholm T, Jensen GL, Correira MI, et al. GLIM criteria for the diagnosis of malnutrition – a consensus report from the global clinical nutrition community. J Cachexia Sarcopenia Muscle 2019; 10: 207–217.
Hong K, Sulo S, Wang W. Nutrition care for poorly nourished outpatients reduces resource use and lowers costs. J Prim Care Community Health 2021; 12: 21501327211017014.
Molnár A. Investigating the diagnostic criteria of abnormal body composition and the efficacy of its treatment in clinical practice. Doctoral dissertation. [Kóros testösszetétel diagnosztikus kritériumainak és a kezelés hatékonyságának vizsgálata a klinikai gyakorlatban. Doktori értekezés.] Semmelweis Egyetem, Patológiai Tudományok Doktori Iskola, Budapest, 2017. [Hungarian]
Felleiter P, Krebs J, Haeberli Y, et al. Post-traumatic changes in energy expenditure and body composition in patients with acute spinal cord injury. J Rehabil Med. 2017; 49: 579–584.
Aadal L, Odgaard L, Feldbaek Nielsen J, et al. Body composition measures may help target fundamental nutritional nursing efforts in rehabilitating patients with acquired brain injury. Nurs Open 2021 Jun 30. . [Epub ahead of print]
Irisawa H, Mizushima T. Correlation of body composition and nutritional status with functional recovery in stroke rehabilitation patients. Nutrients 2020; 12: 1923.