Análises estatísticas

Os dados foram tabulados e analisados pelo programa Excel,(versão 2019), e apresentados na forma de medidas descritivas de média e desvio padrão. As classificações dos dados descritivos foram apresentadas como número absoluto e frequência.

21

5 RESULTADOS E DISCUSSÃO

Foram coletados dados de 90 indivíduos com média e desvio padrão de idade de 5,00 (4,97) anos e tempo de internação de 12,40 (12,30) dias. Foi verificado também que a maioria era do sexo masculino (53%). Em relação à prevalência de diagnóstico, foi observado (Gráfico 1) que as doenças mais frequentes apresentam importante impacto nutricional, como doenças do Trato Gastrointestinal (TGI) e seus anexos.

Gráfico 1 - Distribuição de diagnóstico primário e motivo de admissão de pacientes recrutados.

Fonte: autoria própria.

Silva e Almeida (2017) também avaliaram crianças na enfermaria e encontraram maior prevalência de crianças com mais de 1 ano de idade, entretanto, o diagnóstico prevalente foi de doença respiratória (21,8%). Nesse estudo foram excluídos indivíduos em uso de nutrição enteral ou parenteral no momento da admissão e aqueles transferidos da UTI e outras unidades hospitalares, uma possível justificativa para essa distinção de diagnósticos prevalentes seria a de que é comum que indivíduos com doenças do TGI estejam em benefício da TN. Também ressaltando que difere consideravelmente da realidade do local de nosso estudo, que recebe egressos da UTI e de outros hospitais.

24 18 13 10 8 4 3 20 0 5 10 15 20 25 30 Doenças Infecciosas Doenças do TGI e anexos Doenças neurológicas Doenças autoimune Doenças respiratórias Doenças renais Doenças cardíacas Outras doenças

Oliveira e colaboradores (2017) verificaram prevalência de doenças do sistema renal (25,4%) e apenas 8,5% de doenças do TGI, o que pode ser explicado pelo fato do estudo ser com crianças e adolescentes admitidos no setor de urgência pediátrica, diferentemente do nosso estudo, cuja característica é com hospitalizações em enfermaria.

Dentre a classificação dos parâmetros antropométricos, a maioria da população se encontrava dentro dos parâmetros de normalidades para P/I, IMC/I e PB, porém também podemos observar que 29% da população estudada obteve classificação entre baixo e muito baixo P/I, 14% entre magreza e magreza acentuada pelo IMC/I e 37% entre desnutrição moderada e grave pelo PB, como descrito na Tabela 1.

Tabela 1 - Classificação dos parâmetros antropométricos

Classificações % (n)

Peso/Idade (Z-score)*

Muito baixo peso para idade Baixo peso para idade Peso adequado para idade Peso elevado para idade

13 (7) 16 (9) 71 (40) 0 (0) IMC/Idade (Z-score)** Magreza acentuada Magreza Eutrofia Sobrepeso Obesidade 9 (5) 5 (3) 67 (39) 9 (5) 10 (6) PB (mm)*** Desnutrição grave Desnutrição moderada Eutrofia Sobrepeso Obesidade 20 (12) 17 (10) 45 (27) 8 (5) 10 (6) *: n=56; ** n=58; *** n=60.

Alguns estudos, como o de Silva e Almeida (2017), tem demonstrado que no momento da admissão hospitalar há predomínio de crianças e adolescentes com estado

23

nutricional adequado quando avaliados por parâmetros antropométricos, considerando os indicadores P/I e IMC/I. Segundo o PB foi observado, no mesmo estudo, que 63,1% das crianças apresentavam-se sem desnutrição, tais predomínios se assemelham, pelos três parâmetros, com os resultados do nosso estudo, possivelmente pela facilidade de aferição e classificação das medidas antropométricas, além da indicação internacional de tais indicadores.

Frequência semelhante dentre os parâmetros antropométricos foi observada por Oliveira e colaboradores (2017), os quais encontraram que a maioria da população estudada apresentou peso adequado para idade e eutrofia segundo o IMC/I. Já em relação ao PB, 32,4% apresentaram algum grau de desnutrição, corroborando com nosso estudo que encontrou 37% de déficit nutricional segundo o PB. Outro estudo com Santos, Alves e Almeida (2017), demonstraram que 61,4%, e 63,5% dos pacientes oncológicos apresentavam-se na faixa de normalidade para os parâmetros de P/I e IMC/I, respectivamente. No que diz respeito às medidas de PB, observaram que 29,6% da população analisada apresentou déficit nutricional.

De acordo com o SISVAN (2011), o P/I é considerado um bom indicador do estado nutricional das crianças (<10 anos) pelo acompanhamento do ganho de peso refletir a situação global da criança, já o IMC/I é o melhor indicador para adolescentes (entre 10 e 19 anos) pela avaliação da proporção entre o peso e a altura. O IMC/I é utilizado principalmente para identificar o excesso de peso e é recomendado internacionalmente para diagnóstico individual e coletivo dos distúrbios nutricionais na adolescência.

Além disso, tais achados demonstram que os parâmetros antropométricos, mesmo sendo um método objetivo de avaliação do estado nutricional, de acordo com Souza e colaboradores (2018), tem o viés da diferença do avaliador e dos equipamentos, como a calibração periódica. Segunda a ASBRAN (2014), nenhum método de avaliação nutricional pode ser considerado como padrão-ouro, todos apresentam limitações como o fato de serem influenciados por fatores independentes do estado nutricional.

Em relação aos instrumentos de triagem nutricional (Tabela 2), verificamos um equilíbrio quando analisamos a capacidade de identificar algum risco nutricional entre as triagens, tendo 80%, 85% e 78% de risco nutricional detectado pela STRONGkids, PYMS e STAMP respectivamente. Porém, podemos observar que a PYMS foi a ferramenta que mais identificou um alto risco de desnutrição (70%).

Tabela 2 - Classificação dos instrumentos de triagem nutricional

Triagem STRONGkids PYMS STAMP

Classificação % (n)

Baixo risco 20 (19) 16 (14) 22 (20)

Médio Risco 45 (40) 15 (13) 29 (26)

Alto Risco 35 (31) 70 (63) 49 (44)

Como Bang e colaboradores (2018) trazem, a influência do estado nutricional na evolução clínica do indivíduo torna clara a importância da realização do diagnóstico nutricional precoce para permitir a correção da desnutrição e com isso ajudar na recuperação do indivíduo. Em concordância, Maciel e colaboradores (2019) afirmam que quando avaliado o risco nutricional, é possível predizer a probabilidade de um melhor ou pior desfecho clínico devido aos fatores nutricionais, bem como avaliar a influência da intervenção nutricional neste desfecho.

Conforme o estudo de Vallandro (2016), Silva e Almeida (2017) e Oliveira e colaboradores (2017), em relação ao escore de risco nutricional obtido pela STRONGkids, tal ferramenta identificou a maioria (64,8%, 71,8% e 63,4%, respectivamente) das crianças com médio risco nutricional. Tais porcentagens apresentam certa proximidade de valores com os do presente estudo, cuja maior porcentagem foi da identificação de médio risco pela mesma ferramenta.

De acordo com Gomes et al. (2019), uma metanálise envolvendo 1.593 pacientes evidenciou maior sensibilidade e baixa especificidade na escala STRONGkids. Nos estudos de Santos, D., Santos, J. e Santos, T. (2016) um maior percentual de desnutrição foi evidenciado a partir da sua utilização, em comparação a aplicação de outra ferramenta de triagem, a Avaliação Nutricional Subjetiva Global (ANSG), assim, os dados coletados permitiram a conclusão de que a STRONGkids apresentou maior sensibilidade para detectar alterações nutricionais.

Ao considerar a associação da ferramenta STRONGkids aos parâmetros antropométricos, foi observado que, quanto maior o risco nutricional, menor o Z-score para os índices antropométricos P/I e IMC/I mediante estudos com a população pediátrica internada no estudo de SOUZA e colaboradores (2019). Já Campos et al. (2015) compararam a ANSG à STRONGkids e aos parâmetros antropométricos. STRONGkids apresentou maior

25

concordância, embora ainda fraca, com a avaliação antropométrica quando comparado a ANSG.

Diferente do nosso estudo, Santos, Alves e Almeida (2017), observaram que 24,3% pacientes foram classificados como em risco nutricional alto e 75,7% foram classificados como em risco nutricional médio, segundo a STRONGkids, totalizando 100% de pacientes em risco nutricional. Isso pode ser explicado em virtude da população estudada ser oncológica, logo, a presença dessa patologia já pontuava no quesito “presença de doença de alto risco” presente na referida ferramenta.

Um estudo semelhante ao nosso, Lara-Pompa et al (2020) aplicaram as três ferramentas estudadas (PYMS, STAMP e STRONGkids) durante a admissão hospitalar de crianças do Reino Unido, com um total de 152 indivíduos, e encontrou valores discrepantes dos do presente estudo, onde a PYMS detectou a maioria (46,1%) de baixo risco e a STAMP detectou a maioria (48,7%) de médio risco. A distância de valores pode ser justificada pela população do estudo ter idades entre 5 e 18 anos e o nosso com indivíduos de 1 mês até 16 anos. Além disso, a PYMS é validada para pacientes de 1 a 16 anos e a STAMP para pacientes de 2 a 16 anos, então a aplicação dessas ferramentas para idades distintas pode ser um interferente de resultados.

O estudo de Tuokkola et al. (2019) comparou as três ferramentas de triagem (STRONGkids, STAMP e PYMS) para determinar qual teria a melhor precisão para uso na prática diária e pode identificar que a STAMP teve melhor correlação na identificação do alto risco, excelente sensibilidade (bem como as demais) e maior especificidade que a PYMS. Corroborando, há o estudo de Bang e colaboradores (2017) que também identificou melhor correlação da STAMP com a identificação do alto risco de desnutrição.

Apesar da nossa população não ser composta por pacientes oncológicos na sua maioria, Bicakli e Kantar (2020), verificaram resultados semelhantes ao nosso com indivíduos com idades entre 5 meses e 18 anos, hospitalizados na Clínica de Oncologia Pediátrica, Turquia, onde detectaram que a STRONGkids identificou a maioria em médio risco (59,4%) e a PYMS em alto risco (69,4%). Apesar do diagnóstico, a idade das populações estudadas apresenta semelhança com nosso estudo e com a idade para a qual as ferramentas foram validadas, que são de 1 mês a 18 anos para a STRONGkids e 1 a 16 anos para a PYMS, o que pode ter possibilitado tal semelhança de resultados.

De acordo com Gerasimidis e colaboradores (2010) o PYMS parece ser eficaz na identificação de crianças em risco de desnutrição com menos casos de falso-positivos, ou

seja, maior especificidade, do que o STAMP. A ferramenta PYMS classificou a maioria como apresentando risco de desnutrição em detrimento da STRONGkids no estudo de Tuokkola e colaboradores (2019), assim como em nosso estudo.

Ainda no estudo de Tuokkola e colaboradores (2019), eles identificaram que o PYMS se correlaciona mais com baixo e médio risco de desnutrição em comparação ao STAMP e STRONGkids. Em contrapartida, o estudo de Bang et al. (2017) encontraram que o PYMS se correlaciona mais com o alto risco, em consonância ao nosso estudo que também encontrou tal resultado.

Importante ressaltar que as ferramentas de triagem nutricional estão sujeitas a interpretação de cada aplicador, bem como de sua prática profissional, visto que em cada ferramenta há questões subjetivas, como a “face encovada” e a “cirurgia de grande porte” da STRONGkids, a “implicação nutricional do diagnóstico” e qual o tempo exato de “alteração da ingestão alimentar” da STAMP e há quanto tempo se refere o “recentemente” da perda de peso na PYMS. Então essa interpretação subjetiva pode ser um viés para se chegar a um consenso quanto às ferramentas.

27

6 CONSIDERAÇÕES FINAIS

O presente estudo mostrou que os critérios de avaliação do estado nutricional com base em medições de peso e altura já estão bem estabelecidos, no entanto, a desnutrição hospitalar envolve diferentes fatores e mecanismos patológicos e o parâmetro de diagnóstico ideal para detecção e prevenção da desnutrição permanece sujeito a debate pela discrepância de resultados dos estudos. Portanto há necessidade de mais estudos acerca da temática para que haja consenso e padronização das diversas ferramentas de triagem nutricional.

Tal estudo representa grande relevância para o serviço do HUOL, frente à identificação de que a STRONGkids, já utilizada na prática hospitalar, é de fato a ferramenta que mais se aproxima dos achados que os indicadores antropométricos classificam.

REFERÊNCIAS

BANG, Y. K.; et al. Clinical significance of nutritional risk screening tool for hospitalised children with acute burn injuries: a cross-sectional study. J. Hum. Nutr. Diet. 2017. BICAKLI, D. H.; KANTAR, M. Comparação de ferramentas de triagem de desnutrição e desnutrição em pacientes pediátricos oncológicos: um estudo transversal. Nutr. v.86, jun., 2020.

BRASIL. Ministério da Saúde. Secretaria de Atenção à Saúde. Departamento de Atenção Básica. Orientações para a coleta e análise de dados antropométricos em serviços de saúde: Norma Técnica do Sistema de Vigilância Alimentar e Nutricional - SISVAN / Ministério da Saúde, Secretaria de Atenção à Saúde, Departamento de Atenção Básica. – Brasília: Ministério da Saúde. p. 76, 2011.

CAMPOS, L. D. S. K. et al. Avaliação do risco nutricional em crianças hospitalizadas: uma comparação da avaliação subjetiva global pediátrica e triagem nutricional STRONGkids com os indicadores antropométricos. Sci. Med.; 25 (3): 2015.

CARVALHO, F. C. D. et al. Tradução e adaptação cultural da ferramenta STRONGkids para triagem do risco de desnutrição em crianças hospitalizadas. Rev. Paul. Pediatr.; 31 (2): 159-65. 2013.

GERASIMIDIS, K. et al. A four-stage evaluation of the Paediatric Yorkhill Malnutrition Score in a tertiary paediatric hospital and a district general hospital. Br. J. Nutr. 104, p.751– 756, 2010.

GOMES, D. F. et al. Campanha “Diga não à desnutrição Kids”: 11 passos importantes para combater a desnutrição hospitalar. BRASPEN J; 34 (1): 3-23, 2019.

FERREIRA, H. S.; FRANÇA, A. O. S. Evolução do estado nutricional de crianças submetidas à internação hospitalar. J. Pediatr.; 78 (6); 2002.

HULST, J. M. et al. Dutch national survey to test the STRONGkids nutritional risk screening tool in hospitalized children.Clin. Nutr.; 29 (1): 106-111, 2010.

LARA-POMPA, N. et al. Use of standardized body composition measurements and malnutrition screening tools to detect malnutrition risk and predict clinical outcomes in children with chronic conditions. Am. J. Clin. Nutr.;112:1456–1467, 2020.

MAIA, A. L. M. M. et al. Fatores Associados à Hospitalização por Desnutrição Proteico-Calórica Grave entre Pacientes de 0 a 19 anos em Mato Grosso: 1999-2019. COORTE, n.10, p. 11–25, 2020.

MACIEL, J. R. V. et al. Validação do "STRONGkids": acurácia do instrumento. J. Pediatr., Rio de Janeiro, 96 (3), mai./jun., 2020.

MANSO, C. S. Definição de protocolo para triagem nutricional: estratégia no cuidado do paciente com Esclerose Lateral Amiotrófica (ELA). 2019. 150 f. Dissertação (Mestrado em Ensino na Saúde) - Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2019.

29

Manual Orientativo: Sistematização do Cuidado de Nutrição. Associação Brasileira de Nutrição (ASBRAN); São Paulo: Associação Brasileira de Nutrição, 66 p., 2014.

MARINHO, A. et al. A malnutrição associada à doença e as suas repercussões em Portugal. Rev. Med. Interna. Lisboa, 26 (1): 6-60, jan./mar., 2019.

MCCARTHY, H. The official website STAMP Screening Tool. Disponível em:

<http://www.stampscreeningtool.org/downloads/centilequickref.html>, Acesso em: 13 set. 2019.

NHS Greater Glasgow and Clyde, Nutrition Tool Steering Group, Women and Children’s Directorate. PYMS Paediatric Yorkhill Malnutrition Score: Information and User’s Guide.

Reino Unido, 2009. Disponível em: <

http://www.knowledge.scot.nhs.uk/media/2592959/pyms%20user%20and%20info%20guide. pdf>. Acesso em: 17 set. 2019.

OLIVEIRA, T. C. et al. Estado nutricional de crianças e adolescentes hospitalizados:

comparação entre duas ferramentas de avaliação nutricional com parâmetros antropométricos. Rev. Paul. Pediatr., Goiânia, GO; 35 (3); p. 273-280, jul./set. 2017.

ORDEM DOS NUTRICIONISTAS. IDENTIFICAÇÃO DO RISCO NUTRICIONAL EM IDADE PEDIÁTRICA. NORMA DE ORIENTAÇÃO PROFISSIONAL NOP 001/2017. p. 1-15, 2017.

SANTOS, D. O.; SANTOS, J. S.; SANTOS, T. M. P. Perfil Nutricional de Crianças Hospitalizadas Segundo Métodos Subjetivos de Avaliação. Anais 2016: 18ª Semana de Pesquisa da Universidade Tiradentes. “A prática interdisciplinar alimentado a Ciência”. Aracaju, SE. Out. 2016.

SANTOS, L. S. et al. Comparação da especificidade e sensibilidade entre os métodos de triagem nutricional Nutritional Risk Screening e Graz Malnutrition Screening em pacientes oncológicos hospitalizados. Nutr. Clín. Diet. Hosp.; 39(2); 84-89, 2019.

SANTOS, R. M.; ALVES, J. F. R.; ALMEIDA, V. T. Triagem Nutricional em Pacientes Oncológicos Pediátricos. 2017. 27 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Nutrição) - Faculdade Pernambucana de Saúde do Recife, Recife.

SILVA, T. V. N.; ALMEIDA, E. A. B. Associação entre risco nutricional obtido pela triagem nutricional STRONGkids com estado nutricional e tempo de permanência hospitalar em pacientes pediátricos. 2017. 22 p. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Nutrição) - Faculdade Pernambucana de Saúde do Recife, Recife.

SOUZA, L. A. D. et al. Associação da Ferramenta de Triagem Nutricional Strongkids com Parâmetros Antropométricos em Crianças. Rev. Port. Saúde e Sociedade; 4(1): 975 – 984, 2019.

SOUZA, G. S. F. et al. Contribuição da Semiologia para o Diagnóstico Nutricional de Pacientes Hospitalizados. IJN, 11(1), 2018.

VALLANDRO, J. P. Comparação de Diferentes Métodos de Avaliação Nutricional não Invasiva Em Crianças Hospitalizadas. 2016. 88 p. Tese (Doutorado em Medicina) – Faculdade de Medicina do Porto Alegre, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre, 2016.

WAITZBERG, D. L.; CAIAFFA, W. T.; CORREIA, M. I. Inquérito Brasileiro de Avaliação Nutricional Hospitalar (IBRANUTRI). SP. Hospital malnutrition: The Brazilian national survey. Nutr.; 17 (7-8): 573-80. Jul-Ago, 2019. Disponível em:

<http://www.hgb.rj.saude.gov.br/ciencia/nutri/nut01.asp>.

WONG, S. et al. Validation of the Screening Tool for the Assessment of Malnutrition in Paediatrics (STAMP) in patients with spinal cord injuries (SCIs). Spinal. Cord.; 51: 424-429, jan. 2013.

31

33

ANEXO A - STRONGkids

STRONGkids Pontuação

Doença de Risco ou Cirurgia de grande porte ( ) não (0 pontos) ( ) sim (2 pontos) Avaliação Subjetiva do estado nutricional

prejudicado

(Se marcar algum, 1 ponto)

( ) Face encovada/emagrecida ( ) Gordura subcutânea reduzida ( ) Massa muscular reduzida

Ingestão alimentar e perda nos últimos dias (Se marcar algum, 1 ponto)

( ) Diarreia: ≥ 5 vezes por dia ( ) Vômito: ≥ 3 vezes por dia

( ) Recomendação de intervenção nutricional preexistente

( ) Diminuição da ingestão alimentar durante os últimos dias antes da internação (não incluindo jejum para procedimento ou cirurgia eletivos)?

( ) Incapacidade de ingestão alimentar por dor? Perda de peso (ou pouco ganho para crianças

<1 ano) nas últimas semanas ou últimos meses

( ) não (0 pontos) ( ) sim (1 ponto) TOTAL

Escore 4-5: Alto risco Nutricional 1-3 Médio risco nutricional 0- Baixo risco nutricional

35