急性卒中后质地改良饮食摄入率与功能结局之间的关联：一项回顾性观察性研究

Association Between Texture-Modified Diet Intake Rate and Functional Outcomes After Acute Stroke: A Retrospective Observational Study

作者信息Rie Motoyama, Tomotaka Tanaka, Kazuki Fukuma, Shinsaku Nakazawa, Tetsuya Chiba, Shuichi Tonomura, Masafumi Ihara

PMID42884565

期刊Nutrients

发布时间2026-09-22

DOI10.3390/nu18193114

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实验完整度

低

回顾性观察性研究，无干预或功能机制验证，仅分析暴露与结局关联

主要模型

急性缺血性卒中或脑出血患者队列（n=406）

重点核对

TMD总体摄入率按餐次加权平均比例计算，分析单位为每10%增加主要结局为出院时和卒中后90天的mRS评分（序数），次要结局为mRS 0–2（二元）多变量模型调整年龄、性别、入院NIHSS评分、病前mRS、卒中类型和入院GNRI 纳入标准为疑似或确诊吞咽困难并接受TMDs，排除TMDs连续使用少于5天者 TMDs分为四个机构特定等级：果冻饮食、糊状饮食、慕斯饮食、湿润碎肉饮食

摘要

背景/目的：质地改良饮食（TMDs）在卒中后常被处方使用，但实际摄入量的临床意义尚不清楚。我们检验了TMD摄入率与出院时及卒中后90天功能状态之间的关联。方法：这项回顾性单中心研究纳入2012年至2017年间因疑似或确诊吞咽困难而接受TMDs的406例缺血性卒中或脑出血患者。总体TMD摄入量计算为四个TMD等级中按餐次加权的平均消耗比例，并按每增加10%进行分析。针对改良Rankin量表（mRS）评分的序数逻辑回归模型调整了年龄、性别、入院时美国国立卫生研究院卒中量表（NIHSS）评分、病前mRS、卒中类型和入院时老年营养风险指数（GNRI）。作为二次分析，进行了针对良好结局（mRS 0–2）的二元逻辑回归。结果：TMD摄入每增加10%，与出院时（调整OR，0.85；95% CI，0.77–0.94）和90天时（调整OR，0.88；95% CI，0.80–0.96）处于更高mRS类别的几率降低相关。较高摄入与出院时良好结局的几率较高相关（调整OR，1.31；95% CI，1.03–1.66），而90天时的关联无统计学显著性（调整OR，1.15；95% CI，0.98–1.35）。特定饮食类型的关联不一致。结论：在多变量调整后，较高的TMD摄入率与更好的功能状态相关。由于TMD摄入也可能反映吞咽障碍、临床状况和早期恢复情况，这些观察性发现不能确立因果关系。监测TMD摄入可能有助于识别需要更密切营养和吞咽评估的患者。

研究人群筛选与数据收集

建立符合标准的急性卒中接受TMDs的回顾性队列。

从2012年1月至2017年12月在国家心血管和脑卒中中心连续纳入急性缺血性卒中或脑出血并因疑似或确诊吞咽困难接受TMDs的患者，排除关键变量缺失或TMDs连续使用少于5天者。

TMD摄入率计算

量化住院期间实际消耗的TMD比例。

护理人员每餐目测估计主食和副食消耗量（0–10分），转换为0–1比例；按饮食等级分别计算主食和副食平均摄入率，取算术平均得该等级摄入率；总体TMD摄入率为各等级摄入率按餐次加权的平均值。

结局评估

评估出院时和卒中后90天的功能状态。

主要结局为出院时和卒中后90天的mRS评分（0–6序数）；次要结局为良好功能结局（mRS 0–2）。90天mRS通过门诊随访、电话访谈或转院医疗记录获取。

统计关联分析

检验TMD摄入率与功能结局之间的关联，并控制混杂因素。

采用多变量序数逻辑回归（累积logit模型）分析总体TMD摄入率与mRS的关联，调整年龄、性别、入院NIHSS评分、病前mRS、卒中类型和入院GNRI；二次分析采用二元逻辑回归评估良好结局；另进行饮食类型特异性探索性分析和主食/副食摄入率探索性分析。

实验环节	名称	品牌	货号
统计分析	IBM SPSS统计软件	IBM Corp.	version 29.0.0.0

实验环节

名称

品牌

货号

统计分析

IBM SPSS统计软件

IBM Corp.

version 29.0.0.0

环节	核对要点
研究人群与TMD处方	纳入标准为急性缺血性卒中或脑出血并因疑似或确诊吞咽困难处方TMDs；排除TMDs连续使用少于5天者；TMDs分为四个机构特定等级（果冻、糊状、慕斯、湿润碎肉），未使用IDDSI标准分类。阅读提示：Methods 2.1 Study Design and Participants；Results 3.1 Patient Characteristics；Figure 1
TMD摄入率计算	每餐目测估计主食和副食消耗量（0–10分制），转换为0–1比例；总体摄入率为各饮食等级摄入率按餐次加权平均；仅纳入TMD处方期间的餐次。阅读提示：Methods 2.2 Exposure: TMD Intake Rate；Table 2
结局评估	主要结局为出院时和卒中后90天mRS评分；次要结局为mRS 0–2；90天mRS通过门诊随访、电话访谈或转院记录获取。阅读提示：Methods 2.3 Outcomes；Figure 2
协变量与统计模型	多变量模型调整年龄、性别、入院NIHSS评分、病前mRS、卒中类型和入院GNRI；敏感性分析额外调整高血压、血脂异常、糖尿病和房颤；序数逻辑回归采用累积logit模型；双侧p<0.05为显著。阅读提示：Methods 2.4 Covariates；Methods 2.5 Statistical Analysis；Figure 2

环节

核对要点

研究人群与TMD处方

纳入标准为急性缺血性卒中或脑出血并因疑似或确诊吞咽困难处方TMDs；排除TMDs连续使用少于5天者；TMDs分为四个机构特定等级（果冻、糊状、慕斯、湿润碎肉），未使用IDDSI标准分类。

阅读提示：Methods 2.1 Study Design and Participants；Results 3.1 Patient Characteristics；Figure 1

TMD摄入率计算

每餐目测估计主食和副食消耗量（0–10分制），转换为0–1比例；总体摄入率为各饮食等级摄入率按餐次加权平均；仅纳入TMD处方期间的餐次。

阅读提示：Methods 2.2 Exposure: TMD Intake Rate；Table 2

结局评估

主要结局为出院时和卒中后90天mRS评分；次要结局为mRS 0–2；90天mRS通过门诊随访、电话访谈或转院记录获取。

阅读提示：Methods 2.3 Outcomes；Figure 2

协变量与统计模型

多变量模型调整年龄、性别、入院NIHSS评分、病前mRS、卒中类型和入院GNRI；敏感性分析额外调整高血压、血脂异常、糖尿病和房颤；序数逻辑回归采用累积logit模型；双侧p<0.05为显著。

阅读提示：Methods 2.4 Covariates；Methods 2.5 Statistical Analysis；Figure 2

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