Đánh giá tình trạng dinh dưỡng ở bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận

ĐÁNH GIÁ TÌNH TRẠNG DINH DƯỠNG Ở BỆNH NHÂN SUY THẬN MẠN GIAIĐOẠN CUỐI CHƯA LỌC THẬN Trần Văn Vũ* TÓM TẮT Mục Tiêu: Xác định tỷ lệ suy dinh dưỡng ở đối tượng bệnh nhân suy thận mạn giai

ĐÁNH GIÁ TÌNH TRẠNG DINH DƯỠNG Ở BỆNH NHÂN SUY THẬN MẠN GIAI

ĐOẠN CUỐI CHƯA LỌC THẬN

Trần Văn Vũ*

TÓM TẮT

Mục Tiêu: Xác định tỷ lệ suy dinh dưỡng ở đối tượng bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa

lọc thận và lựa chọn phương pháp đánh giá dinh dưỡng thích hợp cho đối tượng bệnh nhân này.

Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu tiền cứu và mô tả cắt ngang được thực hiện trên 90 bệnh

nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận tại khoa Thận bệnh viện Chợ Rẫy trong năm 2010 Tình trạng dinh dưỡng của bệnh nhân được đánh giá bằng các phương pháp nhân trắc học (BMI, TSF, MAC, MAMC, AMA), bằng các thông số sinh hóa (Albumin, Transferin) và bằng phương pháp SGA.

Kết quả: Trong số 90 bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận, có 45 bệnh nhân nữ

(50%) và 45 bệnh nhân nam (50%), tỷ lệ nam : nữ = 1:1, tuổi trung bình: 53,04 ± 20,13 (18-88 tuổi) Tỷ

lệ bệnh nhân bị suy dinh dưỡng được đánh giá bằng nhiều phương pháp khác nhau xác định dao động từ 22,2% đến 78,9% Kết quả đánh giá dinh dưỡng bằng thông số SGA tương quan có ý nghĩa thống kê (p < 0,05) với nhiều chỉ số đánh giá dinh dưỡng khác như: trọng lượng (r = 0,385, p < 0,001), chiều cao (r = -0,220, p < 0,037), BMI (r = - 0,289, p < 0,006), MAC (r = - 0,4, p < 0,001), MAMC (r = - 0,418, p < 0,001), AMA (r = - 0,411, p < 0,001), Transferin huyết thanh (r = - 0,256, p < 0,015), Creatinin huyết thanh (r = - 0,214, p < 0,043), Albumin huyết thanh (r = - 0,285, p < 0,007) Kết quả thu được tương tự khi so sánh tương quan giữa chỉ số albumin huyết thanh với các thông số dinh dưỡng khác.

Kết luận: Tỷ lệ bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận bị suy dinh dưỡng được xác

định dao động từ 22,2% đến 78,9% tùy theo chỉ số đánh giá Chúng tôi gợi ý sử dụng phương pháp SGA

để đánh giá tình trạng dinh dưỡng một cách định kỳ ở đối tượng bệnh nhân này.

Từ khóa: suy dinh dưỡng, suy thận mạn giai đoạn cuối trước lọc thận, SGA, albumin.

ABSTRACT

NUTRITIONAL STATUS ASSESSMENT OF PRE-DIALYSIS END-STAGE RENAL DISEASE

PATIENTS

Tran Van Vu*

Background: Malnutrition is a prevalent complication in end-stage renal disease (ESRD) patients.

Assessing nutritional status is important because malnutrition is associated with an increase in morbidity

and mortality in these patients.Objective: To determine the prevalence of malnutrition in pre-dialysis

ESRD patients and identify a simple, reliable and valid malnutrition screening tool that could be recommended to use routinely in this population

Methods: This was a cross-sectional study undertaken at Nephrology Department of Cho Ray

Hospital in 2010, Ninety pre-dialysis ESRD patients were enrolled in the study The prevalence of malnutrition in these patients was assessed by anthropometric measurements (BMI, TSF, AMC, MAMC, AMA), biochemical measurements (Albumin, Transferin) and SGA (Subjective Global Assessment)

Results: Of the 90 pre-dialysis ESRD patients, 45 were females (50%) and 45 males (50%), giving

a female to male ratio of 1:1, mean age 53.04 ± 20.13 (range from 18 to 88 years old) The prevalence of malnutrition according to different methods varied from 22.2% to 78.9% The SGA scores statistically significant correlated with other measurements as body weight (r =- 0.385, p < 0.001), height (r = - 0.220,

p < 0.037), BMI (r= - 0.289, p < 0.006), MAC (r = - 0.4, p < 0.001), MAMC (r = - 0.418, p < 0.001), serum transferrin (r = 0.256, p < 0.015), serum creatinine (r = 0.214, p < 0.043), serum albumin (r = -0.285, p < 0.007)

Conclusion: Prevalence of malnutrition in pre-dialysis ESRD patients varied from 22.2% to 78.9%

depend on different measurements We suggested that SGA could be recommended to use routinely in this population

Key words: Malnutrion, Pre-dialysic ESRD, SGA, Albumin.

* Bác sĩ Khoa Thận, Bệnh viện Chợ Rẫy, TP Hồ Chí Minh

Tác giả liên hệ: Trần Văn Vũ, ĐT: 0918151010, Email: drvutran@gmail.com

ĐẶT VẤN ĐỀ

Hiện nay, tỷ lệ mắc bệnh thận mạn đang ngày càng gia tăng trên toàn thế giới, được cho là

hệ quả tất yếu của việc không ngừng gia tăng bệnh đái tháo đường và tăng huyết áp [18] Mặc dù

có những cải tiến đáng kể trong kỹ thuật điều trị thay thế thận nhưng tỷ lệ bệnh tật và tử vong ở những bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối vẫn còn duy trì ở mức cao [19] Trong số các yếu tố ảnh hưởng bất lợi trên kết quả lâm sàng của những đối tượng bệnh nhân này, tình trạng suy dinh dưỡng protein – năng lượng đóng vai trò quan trọng [16, 17, 21, 22] Nhiều nghiên cứu cho thấy suy dinh dưỡng protein – năng lượng có liên quan đến các tình trạng bệnh lý và tử vong ở bệnh nhân suy thận mạn [26, 23, 7, 8] Có nhiều bằng chứng gợi ý về sự hiện diện của suy dinh dưỡng protein – năng lượng phối hợp với tình trạng viêm ở bệnh nhân suy thận mạn làm gia tăng nguy cơ nhiễm trùng, chậm lành vết thương [14, 20, 25, 27] Hơn nữa, tình trạng suy dinh dưỡng protein – năng lượng

và tiến triển ngày càng xấu hơn của tình trạng này theo thời gian có liên quan đến sự gia tăng yếu

tố nguy cơ tử vong do tai biến tim mạch ở bệnh nhân lọc thận [10, 15]

Trên thế giới có rất nhiều nghiên cứu lớn đánh giá tình trạng dinh dưỡng bằng nhiều phương pháp khác nhau tập trung vào đối tượng bệnh nhân suy thận mạn đang lọc thận nhân tạo hay thẩm phân phúc mạc [4, 1, 3] Tuy nhiên, ở đối tượng bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận thì chưa được nghiên cứu nhiều Tại Việt Nam chưa có tác giả nào đề cập cũng như nghiên cứu về vấn đề này Từ thực tế trên, chúng tôi thực hiện nghiên cứu đánh giá tình trạng dinh dưỡng ở bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận nhằm xác định tỷ lệ suy dinh dưỡng đồng thời lựa chọn phương pháp đánh giá dinh dưỡng thích hợp cho đối tượng bệnh nhân này

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu tiền cứu, mô tả cắt ngang

Đối tượng nghiên cứu

Tiêu chí chọn bệnh: Gồm những bệnh nhân được chẩn đoán bệnh thận mạn giai đoạn 5 theo

phân loại của NFK – DOQI (2001) chưa điều trị thay thế thận và đồng ý tham gia nghiên cứu tại khoa Nội Thận bệnh viện Chợ Rẫy

Tiêu chí loại trừ:

- Tiểu đạm 24 giờ > 3g, Ferritin huyết thanh < 15ng/ml

- Bệnh nhân đang dùng các thuốc amiodarone, oestrogens và các loại thuốc ngừa thai đường uống, corticosteroid, androgens, kháng viêm non-steroid liều cao, cường tuyến thượng thận, bệnh Hodgkin, bệnh cường giáp, bệnh gan nặng

- Bệnh nhân và gia đình không đồng ý tham gia nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu

Thu thập số liệu: dân số nghiên cứu được tiến hành đánh giá tình trạng dinh dưỡng lần lượt bằng

các phương pháp:

trên 2 phần:

- Tiền sử bệnh: bao gồm 5 tiêu chí đánh giá (thay đổi trọng lượng trong 6 tháng và 2 tuần qua;

sự thay đổi trong chế độ ăn uống; sự hiện diện của triệu chứng dạ dày- ruột như là chán ăn, buồn nôn, nôn, tiêu chảy; sự thay đổi hoạt động chức năng cơ thể; các bệnh lý và nhu cầu dinh dưỡng liên quan)

- Thăm khám lâm sàng: bao gồm 2 mục Một là, đánh giá việc mất lớp mỡ dưới da tại cơ tam đầu, cơ nhị đầu và lớp mỡ dưới mắt Hai là, đánh giá tình trạng teo cơ tại thái dương, xương đòn, vai, xương bả vai, cơ giữa các xương, đầu gối, cơ tứ đầu đùi và bắp chân

2

- Đánh giá SGA phân loại theo 3 mức độ: SGA loại A dinh dưỡng tốt có điểm số từ 0 - 7, SGA loại B suy dinh dưỡng nhẹ đến vừa có điểm số từ 8 – 14, SGA loại C suy dinh dưỡng nặng có điểm số từ 15 - 21 Xác định suy dinh dưỡng khi số điểm SGA ghi nhận được lớn hơn 7

- Chỉ số khối cơ thể: BMI = thể trọng (kg)/ (chiều cao)2 (m2)

Dựa theo phân loại các mức độ BMI dành cho cộng đồng dân số châu Á: xác định là suy dinh dưỡng khi chỉ số BMI < 18,5; suy dinh dưỡng nhẹ khi BMI từ 17 – 18,49; suy dinh dưỡng trung bình khi BMI từ 16 – 16,99, suy dinh dưỡng nặng khi BMI < 16 [5]

- Độ dày nếp gấp da vùng cơ tam đầu (TSF): đo bằng dụng cụ calliper

- Chu vi giữa cánh tay (MAC): đo bằng thước dây tại điểm giữa mỏm cùng vai và mỏm khuỷu

- Vùng cơ cánh tay:

Chu vi cơ giữa cánh tay (MAMC): được tính theo công thức

MAMC(cm)= MAC(cm) – [π x TSF(cm)] [6]

Diện tích cơ cánh tay không bao gồm xương (AMA) được xác định bằng phương trình của

Heymsfield [11]:

Nam: AMA= [(MAC – π x TSF)2-10]/4π

Nữ: AMA= [(MAC – π x TSF)2- 6,5]/4 π

- Đối với số đo TSF, MAC, MAMC, AMA: xác định suy dinh dưỡng khi chỉ số đo được nhỏ hơn hoặc bằng giá trị 10th percentile dữ liệu chuẩn của cộng đồng dân số Nhật Bản [12]

- Albumin huyết thanh: xác định suy dinh dưỡng khi chỉ số Albumin huyết thanh < 3,5g/dL; suy

dinh dưỡng nhẹ, trung bình khi Albumin huyết thanh từ 2,8 đến < 3,5g/dL; suy dinh dưỡng nặng khi Albumin huyết thanh < 2,8g/dL

- Transferin huyết thanh: xác định suy dinh dưỡng khi chỉ số Transferin huyết thanh ≤ 180

mg/dL; suy dinh dưỡng nhẹ, trung bình khi chỉ số Transferin huyết thanh từ 160 đến 180 mg/dL; suy dinh dưỡng nặng khi chỉ số Transferin huyết thanh < 160 mg/dL

Tổng kết xử lý số liệu: Các số liệu được khảo sát tính chuẩn, được trình bài giá trị trung bình và

khoảng dao động Các biến số liên tục sẽ được khảo sát tương quan, và hệ số tương quan Spearman được dùng nếu các biến số không phân phối chuẩn hoặc hệ số Spearson nếu các biến

số phân phối chuẩn Giá trị p (2 chiều) < 0,05 được xem là có ý nghĩa thống kê Kết quả được

xử lý bằng phần mềm SPSS 13.0

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Đặc điểm về nhân trắc học của mẫu nghiên cứu

Dân số nghiên cứu bao gồm 90 bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận Trong đó, có 45 bệnh nhân nữ (50%) và 45 bệnh nhân nam (50%), tỷ lệ nam:nữ = 1:1, tuổi trung bình: 53,04 ± 20,13 (18-88 tuổi)

Bệnh căn nguyên

Những nguyên nhân gây suy thận mạn được ghi nhận qua nghiên cứu là: tăng huyết áp: 30%; đái tháo đường: 16,7%; nang thận: 5,6%; bệnh cầu thận: 3,3%; không rõ nguyên nhân: 44,4%

Đánh giá mức độ suy dinh dưỡng theo từng phương pháp

Tỷ lệ bệnh nhân bị suy dinh dưỡng, được đánh giá bằng nhiều phương pháp khác nhau, được xác định dao động từ 22,2% đến 78,9% (Bảng1)

Bảng 1: Tỷ lệ và mức độ suy dinh dưỡng được xác định theo từng phương pháp

Dinh

Tỷ lệ

SDD nhẹ

đến vừa

SDD

nặng

Bảng 2 mô tả số liệu Nhìn chung những thông số đánh giá dinh dưỡng BMI, Transferin, Albumin, Creatinin không có sự khác biệt giữa nam và nữ

Bảng 2 Mô tả số liệu

4

Cân nặng

Chiều cao

BMI

TSF

MAC

MAMC

AMA

Albumin

Transferin

SGA

Ferritin

Creatinin

50,35 ± 8,50 1,58 ± 0,08 20,09 ± 2,91 7,18 ± 2,48 22,59 ± 2,48 20,33 ± 2,27 32,66 ± 7,55 3,53 ± 0,60 145,90 ± 37,20 7,12 ± 3,70 591,33 ± 866,19 7,62 ± 3,41

54,64 ± 8,19 1,62 ± 0,05 20,55 ± 2,64 6,44 ± 2,58 23,35 ± 2,30 21,33 ± 1,91 35,72 ± 6,67 3,64 ± 0,53 149,33 ± 31,33 6,11 ± 3,58 655,97 ± 1111,89 7,93 ±3,42

46,05 ± 6,42 1,53 ± 0,07 19,64 ± 3,12 7,92 ± 2,17 21,82 ± 2,44 19,33 ± 2,19 29,61 ± 7,20 3,41 ± 0,66 142,46 ± 42,35 8,13 ± 3,59 526,68 ± 522,27 7,30 ± 3,42

0,01 0,01 0,13 0,04 0,03 0,01 0,01 0,06 0,38 0,01 0,48 0,38

Bảng 3 so sánh tương quan giữa chỉ số Albumin và các thông số đánh giá dinh dưỡng liên quan, cho thấy Albumin tương quan thuận và có ý nghĩa thống kê (p < 0,05) với trọng lượng (r = 0,223, p < 0,035), BMI (r = 0,225, p < 0,033), MAC (r = 0,318, p < 0,002), MAMC (r = 0,329, p

< 0,002), AMA (r = 0,323, p < 0,002), Transferin (r = 0,532, p < 0,001), SGA (r = -0,285, p < 0,007) Tuy nhiên, không tìm thấy mối tương quan giữa Albumin và chiều cao, TSF, Creatinin Thông số SGA có tương quan nghịch và có ý nghĩa thống kê (p < 0,05) với các chỉ số đánh giá dinh dưỡng như là: trọng lượng (r = - 0,385, p < 0,001), chiều cao (r = - 0,220, p < 0,037), BMI (r = 0,289, p < 0,006), MAC (r = 0,4, p < 0,001), MAMC (r = 0,418, p < 0,001), AMA (r = -0,411, p < 0,001), Transferin (r = - 0,256, p < 0,015), Creatinin (r = - 0,214, p < 0,043), Albumin (r = - 0,285, p < 0,007) SGA không tương quan với thông số TSF

Bảng 3 Tương quan giữa việc sử dụng chỉ số Albumin và phương pháp SGA đánh giá tình trạng

dinh dưỡng bệnh nhân so với các phương pháp khác

Tuổi

Cân nặng

Chiều cao

BMI

TSF

MAC

MAMC

AMA

Transferin

Ferritin

Creatinin

SGA

Albumin

- 0,026 0,223* 0,037 0,225* 0,051 0,318* 0,329* 0,323* 0,532*

- 0,093

- 0,044

- 0,285*

0,804 0,035* 0,732 0,033* 0,630 0,002* 0,002* 0,002* 0,001* 0,384 0,681 0,007*

- 0,248*

- 0,385*

- 0,220*

- 0,289*

- 0,053

- 0,400*

- 0,418*

- 0,411*

- 0,256* 0,143

- 0,214*

- 0,285*

0,018* 0,001* 0,037* 0,006* 0,620 0,001* 0,001* 0,001* 0,015* 0,178 0,043* 0,007*

* dữ liệu có ý nghĩa thống kê p < 0,05

sga

Hình: Biểu đồ tương quan giữa thông số SGA và chỉ số albumin (r = - 0,285, p = 0,007)

BÀN LUẬN

Suy dinh dưỡng là biến chứng thường gặp ở đối tượng bệnh nhân bệnh thận mạn Trong những năm gần đây, tầm quan trọng của việc đánh giá dinh dưỡng trên những đối tượng bệnh nhân này được nhấn mạnh bởi những nghiên cứu cho thấy tình trạng suy dinh dưỡng kết hợp với

sự gia tăng nguy cơ bệnh tật và tử vong [24, 2] Vì vậy, việc đánh giá định kỳ tình trạng dinh dưỡng

và thực hiện các phép đo thích hợp có vai trò quan trọng trong việc cải thiện kết quả lâm sàng ở những đối tượng bệnh nhân này

Trong nghiên cứu này, tỷ lệ suy dinh dưỡng ở đối tượng bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận được xác định dao động khá lớn từ 22,20% đến 78,90% tùy thuộc vào phương pháp sử dụng để đánh giá Dựa theo y văn thì tỷ lệ này hoàn toàn phù hợp với tỷ lệ suy dinh dưỡng là 25%- 80% của những nghiên cứu trước đó cũng sử dụng các tiêu chuẩn khác nhau để đánh giá tình trạng dinh dưỡng [13, 17]

Các phương pháp nhân trắc học (TSF, MAC, MAMC, AMA) rất thường được sử dụng để đánh giá dinh dưỡng Tuy nhiên, phương pháp này buộc phải sử dụng dụng cụ chuyên biệt và kỹ thuật đo chuẩn mới ghi nhận kết quả chính xác Ngoài ra, để đánh giá chính xác tình trạng dinh dưỡng cần phải có dữ liệu chuẩn để so sánh Trong nghiên cứu này, vì không có nguồn dữ liệu chỉ số nhân trắc học chuẩn của cộng đồng dân số Việt Nam, nên chúng tôi buộc phải sử dụng dữ liệu chuẩn của cộng đồng dân số Nhật Bản

Đã từ lâu nồng độ albumin huyết thanh được sử dụng rộng rãi như là chỉ số tiêu chuẩn cho việc đánh giá tình trạng dinh dưỡng Sự suy giảm nồng độ albumin huyết thanh cho thấy có liên quan đến sự gia tăng tỷ lệ bệnh tật và tử vong ở những bệnh nhân suy thận mạn Vì vậy, mức độ albumin còn được sử dụng như là chỉ số tiên lượng Tuy nhiên, hiện nay người ta đang tranh luận

về độ nhạy của albumin trong việc đánh giá dinh dưỡng bởi vì có nhiều tác nhân ngoài dinh dưỡng có thể ảnh hưởng đến sự suy giảm nồng độ albumin như: tình trạng nhiễm trùng, viêm, bệnh lý gan, chế độ điều trị bằng albumin ngoại sinh… Ngoài ra, albumin có thời gian bán hủy khá dài (khoảng 20 ngày) và chiếm số lượng lớn trong huyết thanh nên khi mức độ albumin suy giảm dưới giá trị bình thường tức là đã có số lượng lớn albumin mất đi cách đó vài tuần Vậy nên, giá trị chẩn đoán dinh dưỡng của albumin khá muộn sau khi tình trạng suy dinh dưỡng đã khởi phát Mặc dù chỉ số albumin có độ nhạy thấp nhưng có độ đặc hiệu cao nên trong rất nhiều nghiên cứu đánh giá dinh dưỡng, albumin luôn là thông số đánh giá quan trọng không thể thiếu Dựa theo khuyến cáo của Hội thận học quốc gia Hoa Kỳ vào năm 2000, phương pháp SGA nên được sử dụng để đánh giá tình trạng dinh dưỡng một cách định kỳ mỗi 6 tháng ở cộng đồng

6

dân số suy thận mạn giai đoạn cuối đang lọc thận Có nhiều nghiên cứu cho thấy phương pháp SGA rất hữu ích và có thể sử dụng nhiều lần để đánh giá tình trạng dinh dưỡng ở đối tượng bệnh nhân này Theo nghiên cứu ở bệnh nhân suy thận mạn đang làm thẩm phân phúc mạc tại Mỹ và Canada, cả hai phương pháp SGA và chỉ số albumin đều có khả năng tiên lượng tử vong hoặc thất bại trong điều trị [4]

Kết quả nghiên cứu đánh giá dinh dưỡng ở bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận của chúng tôi cho thấy thông số SGA có mối liên hệ tương quan nghịch với chỉ số Albumin với hệ số tương quan r = - 0,285 (p < 0,007) Ngoài ra, khi so sánh mối tương quan giữa chỉ số Albumin cũng như thông số SGA với những chỉ số đánh giá dinh dưỡng khác, chúng tôi nhận thấy có sự tương đồng Cụ thể là chỉ số Albumin tương quan có ý nghĩa thống kê (p < 0,05) với trọng lượng (r = 0,223), BMI (r = 0,225), MAC (r = 0,318), MAMC (r = 0,329), AMA (r = 0,323), Transferin (r = 0,532) Tuy nhiên, không tìm thấy mối tương quan giữa Albumin và TSF, Creatinin Trong khi đó, thông số SGA có tương quan có ý nghĩa thống kê (p < 0,05) với các chỉ

số như là: trọng lượng (r = -0,385), chiều cao (r = -0,220), BMI (r = -0,289), MAC (r = -0,4), MAMC (r = -0,418), AMA (r = -0,411), Transferin (r = -0,256), Creatinin (r = -0,214) Tương tự như chỉ số Albumin, thông số SGA cũng không tương quan với chỉ số TSF

Kết quả từ nghiên cứu này, chúng tôi một lần nữa xác nhận vai trò của phương pháp SGA như là một phương pháp đánh giá dinh dưỡng đáng tin cậy và đồng thời thích hợp sử dụng cho đối tượng bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận

KẾT LUẬN

Tỷ lệ suy dinh dưỡng ở đối tượng bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận được xác định dao động từ 22,2% đến 78,9% tùy thuộc vào phương pháp sử dụng để đánh giá

Tỷ lệ bệnh nhân bị suy dinh dưỡng xác định được khá cao nêu bật tầm quan trọng của việc chăm sóc về dinh dưỡng trong chiến lược điều trị cho đối tượng bệnh nhân này Ngoài ra, phương pháp SGA với nhiều ưu điểm trong việc đánh giá dinh dưỡng như dễ thực hiện, không tốn kém và có thể xác định tình trạng dinh dưỡng gần như lập tức, đồng thời kết quả thu được tương quan với kết quả của nhiều phương pháp đánh giá khác tương tự như chỉ số albumin Vì vậy, chúng tôi gợi

ý nên sử dụng phương pháp SGA để đánh giá tình trạng dinh dưỡng một cách định kỳ cho đối tượng bệnh nhân suy thận mạn giai đoạn cuối chưa lọc thận

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 Abbott KC, GlantonCW, Trespalacios FC et al (2004), “Body massindex, dialysis modality, and survival: analysis of the UnitedStates Renal Data SystemDialysis Morbidity and Mortality WaveII Study”, Kidney Int, 65, pp.597–605.

2 Acchiardo SR, Moore LW, Latour PA (1983), “Malnutrition as the main factor in morbidity

and mortality of hemodialysis patients”, Kidney Int, 24, pp.199-203.

3 Aparicio M, Cano N, Chauveau P et al (1999), “Nutritional sta-tus of hemodialysis patients: a

French national cooperati-ve study”, Nephrol Dial Transplant, 14, pp.1679-1686.

4 Canada-USA (CANUSA) Peritoneal Dialysis Study Group (1996), “Adequacy of dialysis and

nutrition in continuous peritoneal dialysis: Association with clinical outcomes”, J Am Soc Nephrol , 7, PP.198-207

5 Choo V (2002), “WHO reassesses appropriate body-mass index for Asians populations”,

Journal of the Lancet, 360, pp.235.

6 Chumlea WC, Go SS, Vellas B (1998), “Assessment of protein-calorie nutrition”, Nutritional Management of Renal Disease, pp.203-228.

7 ChungSH, Lindholm B, and Lee HB (2003), “Is malnutrition an independent predictor of

mortality in peritoneal dialysis patients?”, Nephrol Dial transplant, 18, pp.2134-2140,

8 Cooper BA, Penne EL, Bartlett LH, and Pollock CA (2004), “Protein malnutrition and

hypoalbuminemia as predictors of vascular events and mortality in ESRD”, Am J Kidney Dis, 43,

pp.61-66

9 Detsky A.S, McLaughlin J.R, Baker J.P, Johnston N, Whittaker S, Mendelson R.A &

Jeejeebhoy K.N (1987), “What is subjective global assessment of nutritional status”, Journal of Parenteral and Enteral Nutrition, 11(1), pp.8–13.

10, Fung F, Sherrard DJ, Gillen DL, Wong C, Kestenbaum B, Seliger S, Ball A, Stehman-Breen

C (2002), “Increased risk for cardiovascular mortality among malnourished end-stage renal

disease patients”, Am J Kidney Dis, 40, pp.307-314.

11 Heymsfield SB, McManus C, Smith J, Stevens V, Nixon DW (1982), “Anthropometric

measurement of muscle mass: Revised equations for calculating bone-free arm muscle area”, Am

J Clin Nutrition, 36, pp.680-690,

12 H Moriwaki, S Aoyagi, Y Ishizuka, M Sasaki, K Sandou and M Sugiyama et al (2002),

“Japanese Anthropometric Reference Data JARD 2001”, Jpn J Nutr Assess, 19, pp.45–81.

13 Ikizler TA, Hakim RM (1996), “Nutrition in end-stage renal disease”, Kidney Int, 50,

pp.343-357

14 Kaizu Y, Ohkawa S, Odamaki M, Ikegaya N, Hibi I, Miyaji K, Kumagai H (2003),

“Association between inflammatory mediators and muscle mass in long-term hemodialysis

patients”, Am J Kidney Dis, 42, pp.295-302.

15 Keane WF, Collins AJ (1994), “Influence of co-morbidity on mortality and morbidity in

patients treated with hemodialysis”, Am J Kidney Dis, 24, pp.1010-1018.

16 Kopple JD (1994), “Effect of nutrition on morbidity and mortality in maintenance dialysis

patients”, Am J Kidney Dis, 24, pp.1002–1009.

17 Lowrie EG, Lew NL (1990), “Death risk in hemodialysis patients: The predictive value of commonly measured variables and an evaluation of death rate differences between facilities”,

Am J Kidney Dis, 15, pp.458–482.

18 Maisonneuve et al (2000), “Distribution of primary renal disease”, American Journal of Kidney Disease, 35(1), pp.157-165.

19 Mallick NP, Jones E, Selwood N (1995), “The European (European Dialysis and

Transplantation Association-European Renal Association) Registry”, Am J Kidney Dis, 25,

pp.176–187

20, Menon V, Wang X, Greene T, Beck GJ, Kusek JW, Marcovina SM, Levey AS, Sarnak MJ (2003), “Relationship between C-reactive protein, albumin, and cardiovascular disease in

patients with chronic kidney disease”, Am J Kidney Dis, 42, pp.44-52.

21 Owen WF Jr, Lew NL, Liu Y, Lowrie EG, Lazarus JM (1993), “The urea reduction ratio and

serum albumin concentrations as predictors of mortality in patients undergoing hemodialysis”, N Engl J Med , 329, pp.1001–1006

22 Parker TFI, Laird NM, Lowrie EG (1983), “Comparison of the study groups in the national cooperative dialysis study and a description of morbidity, mortality, and patient withdrawal”,

Kidney Int, 23 (13), pp.42–49

23 Pifer TB, McCullough KP, Port FK et al (2002), “Mortality risk in hemodialysis patients and

changes in nutritional indicators: DOPPS”, Kidney Int, 62, pp.2238-2245.

24 Sharma RK, Sahu KM (2001), “Nutrition in dialysis patients”, J Indian Med Assoc, 99,

pp.206-213

25 Sezer S, Ozdemir FN, Arat Z, Turan M, Haberal M (2002), “Triad of malnutrition,

inflammation, and atherosclerosis in hemodialysis patients”, Nephron, 91, pp.456-462.

26 Stenvinkel P, Barany P, Chung SH et al (2006), “A comparative analysis of nutritional

parameters as predictors of outcome in male and female ESRD patients”, Nephrol Dial transplant, 17, pp.1266- 1274.

27 Stenvinkel P, Heimburger O, Paultre F, Diczfalusy U, Wang T, Berglund L, Jogestrand T (1999), “Strong association between malnutrition, inflammation, and atherosclerosis in chronic

renal failure”, Kidney Int, 55, pp.1899-1911.

8