Evaluación del riesgo nutricional en niños críticos al ingreso hospitalario en un hospital de cuarto nivel en Bogotá – HOMI, Fundación Hospital Pediátrico La Misericordia
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Resumen
Introducción: La desnutrición en pacientes pediátricos hospitalizados constituye un problema crítico que influye significativamente en los desenlaces clínicos. Se asocia con un mayor requerimiento de ingreso en la Unidad de Cuidados Intensivos Pediátricos (UCIP), estancia hospitalaria prolongada, una mayor probabilidad de necesidad de ventilación mecánica y una mayor duración de la misma aumentando el riesgo de desarrollar infecciones, que puede empeorar el cuadro clínico y los costos en la atención médica.
Objetivo y métodos: Se empleó la herramienta STRONGkids para evaluar el riesgo nutricional y su asociación con variables demográficas, clínicas y antropométricas en una cohorte de 250 niños atendidos en el servicio de urgencias de un hospital de referencia de cuarto nivel en Bogotá, con el objetivo de analizar la relación entre el riesgo nutricional al ingreso y los desenlaces clínicos, incluyendo la estancia hospitalaria, el ingreso a la UCIP, y las complicaciones en niños críticos. Se trató de un estudio observacional en pacientes con una edad media de 5.85 años (rango 1 mes–18 años; 54.4% hombres), analizando diagnóstico de ingreso, puntaje STRONGkids (0–5), variables antropométricas, estancia hospitalaria, ingreso a UCIP, complicaciones, mortalidad y la necesidad de evaluación y/o intervención nutricional.
Resultados: En la muestra analizada, el 54.4% de los pacientes fueron de sexo masculino, con una edad media de 5.85 años, el diagnóstico de ingreso más frecuente correspondió a patologías respiratorias (54.4%), causas neurológicas (19.6%) e
infecciosas (6.8%). El 8.8% de los pacientes presentó desnutrición o delgadez, el 12.8% riesgo de desnutrición o delgadez. La puntuación media de STRONGkids fue de 1.04, el 48% de los pacientes con riesgo nutricional moderado y 4.4% alto riesgo. La mediana de estancia hospitalaria fue de 6 días, los pacientes con mayor riesgo nutricional presentaron tendencia a estancias hospitalarias más prolongadas y mayor frecuencia de ingreso a unidades de cuidado crítico. Las complicaciones en la cohorte estudiada ocurrieron en el 45.2% de los pacientes, siendo las más frecuentes el soporte ventilatorio tanto no invasivo como invasivo (70%) y el choque (23.9%). Se halló asociación significativa entre mayor riesgo nutricional y presencia de complicaciones como choque (p=0.003), alteraciones metabólicas (p=0.000), lesión renal aguda (p=0.021), complicaciones hematológicas (p=0.012) y requerimiento de soporte cardiovascular (p=0.046). Se evaluó la capacidad de
STRONGkids para predecir desnutrición aguda; con el punto de corte mayor o igual a riesgo nutricional moderado en la curva ROC (área bajo la curva de 0,79) , la sensibilidad fue 95.5% y especificidad 51.8%, mostrando buena capacidad discriminativa de la herramienta. La mortalidad fue del 2.8% aumentando progresivamente con el riesgo nutricional: 0.84% en bajo riesgo, 2.5% en moderado y 27.3% en alto riesgo (p=0.001). Solo el 22.4% de los pacientes fue valorado por nutrición, con necesidad de intervención en el 85% de ellos, alcanzando el 100% en los de alto riesgo.
Conclusiones: La herramienta STRONGkids demostró ser útil para identificar oportunamente a pacientes pediátricos con alto riesgo nutricional, quienes presentan mayor probabilidad de desenlaces clínicos adversos. Se recomienda implementar la evaluación nutricional temprana en el ámbito hospitalario y estrategias de intervención personalizadas para reducir complicaciones y mortalidad en esta población. (Texto tomado de la fuente)
Abstract
Introduction: Malnutrition in hospitalized pediatric patients represents a critical issue that significantly influences clinical outcomes. It is associated with a higher need for admission to the Pediatric Intensive Care Unit (PICU), prolonged hospital stays, an increased likelihood of requiring mechanical ventilation, and extended duration of mechanical ventilation. Furthermore, it increases the risk of developing infections, the severity of the clinical condition, and healthcare costs.
Objective and Methods: The STRONGkids tool was used to assess nutritional risk and its association with demographic, clinical, and anthropometric variables in a cohort of 250 children treated at the emergency department of a fourth-level referral hospital in Bogotá. The objective was to analyze the relationship between nutritional risk at admission and clinical outcomes, including hospital stay, PICU admission, and complications in critically ill children. This was an observational study of patients with a mean age of 5.85 years (range 1 month–18 years; 54.4% male), analyzing admission diagnosis, STRONGkids score (0–5), anthropometric variables, hospital stay, PICU admission, complications, mortality, and the need for nutritional evaluation or intervention.
Results: In the analyzed sample, 54.4% of the patients were male, with a mean age of 5.85 years. The most frequent admission diagnoses were respiratory pathologies (54.4%), neurological causes (19.6%), and infectious diseases (6.8%). 8.8% of the patients presented with malnutrition or underweight, and 12.8% were at risk of malnutrition or
underweight. The mean STRONGkids score was 1.04, with 48% of the patients at moderate nutritional risk and 4.4% at high nutritional risk. The median hospital stay was 6 days, with patients at higher nutritional risk tending to have longer hospital stays and a higher frequency of PICU admissions. Complications occurred in 45.2% of the cohort, with the most frequent being ventilatory support (70%) and shock (23.9%). A significant association was found between higher nutritional risk and the presence of complications such as shock (p=0.003), metabolic disturbances (p=0.000), acute kidney injury (p=0.021), hematologic complications (p=0.012), and the need for cardiovascular support (p=0.046). The ability of STRONGkids to predict acute malnutrition was assessed; using a cut-off score of moderate nutritional risk or higher on the ROC curve (area under the curve 0.79), sensitivity was 95.5% and specificity was 51.8%, demonstrating good discriminatory capacity. Mortality was 2.8%, progressively increasing with nutritional risk: 0.84% in lowrisk, 2.5% in moderate-risk, and 27.3% in high-risk patients (p=0.001). Only 22.4% of patients were evaluated by a nutritionist, with 85% of them requiring intervention, reaching 100% in those at high nutritional risk.
Conclusions: The STRONGkids tool proved useful for the timely identification of pediatric patients at high nutritional risk, who are more likely to experience adverse clinical outcomes. Early nutritional assessment and personalized intervention strategies are recommended to reduce complications and mortality in this population.
Descripción
ilustraciones, diagramas