Klinikai táplálás az intenzív osztályon: az EuroPN-vizsgálat magyarországi eredményei

Ákos Csomós, László Klicsu, István László,Ilona Bobek, Ágnes Sárkány, Béla Gál

Orvosi Hetilap(2024)

引用 0|浏览0
暂无评分
摘要
Bevezetés: A kritikus állapotú betegek mesterséges táplálásának jelentősége jól ismert, hiányában a folyamatos fehérjelebontás miatt romlik a sebgyógyulás, valamint emelkedik a lélegeztetőgépen töltött napok száma. Célkitűzés: A korábban publikált EuroPN nemzetközi vizsgálat célja az volt, hogy európai összehasonlításban felmérje a részt vevő intenzív osztályok aktuális táplálási gyakorlatát, és megvizsgálja a kalória-, illetve fehérjebevitel hatását a lélegeztetőgépről való leszoktatásban és a 90 napos halálozásban. A jelen kézirat a vizsgálatban részt vevő magyarországi osztályok eredményeit elemzi. Módszer: Vizsgálatunkba azokat a betegeket vontuk be, akiket legalább 5 napja kezeltek az intenzív osztályon. A klinikai és a táplálási adatokat napokra bontva gyűjtöttük az intenzív osztályos felvételt követő első 5 napban retrospektíven, majd azt követően maximum 15 napon át (vagy az elbocsátás/elhalálozás napjáig) prospektíven. A betegkimeneteli adatokat a 15., a 30. és a 90. napon rögzítettük. Eredmények: Magyarországról 6 intenzív osztályról összesen 111 beteget vontunk be a vizsgálatba. A kumulatív kalória- és fehérjebevitel tekintetében a magyarországi betegek nagyobb arányban kapták meg az ESPEN-célértékeket: kalória esetében az előírt kalória 92%-át (95% CI 68; 118) sikerült biztosítani (vs. 83% Európában [95% CI 59; 107]); fehérje esetében pedig még jelentősebb a különbség: Magyarországon 83% (95%CI 57; 121), ezzel szemben Európában 65% (95% CI 41; 91) volt a bevitel és az ESPEN-célérték aránya. Megbeszélés és következtetés: A nemzetközi EuroPN-adatelemzésben a nagyobb kumulatív kalória- és fehérjebevitel csökkentette a lélegeztetőgépről való leszoktatás időtartamát. A magyarországi betegek esetében gyorsabban értük el ezeket a célértékeket, köszönhetően annak, hogy a kiegészítő parenteralis táplálást nagyobb arányban alkalmaztuk. Orv Hetil. 2024; 165(14): 531–537.
更多
查看译文
AI 理解论文
溯源树
样例
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要