La herramienta GMS en el tamizaje de la desnutrición presente en adultos mayores hospitalizados

Resumen

Introducción: Los adultos mayores muestran un riesgo incrementado de desnutrición durante la enfermedad y la hospitalización. La herramienta GMS (del inglés Graz Malnutrition Screening) podría ser útil en el reconocimiento de la desnutrición incidente en los adultos mayores hospitalizados. Objetivo: Examinar las características operacionales de la herramienta GMS en el tamizaje de la desnutrición presente en los adultos mayores hospitalizados. Locación del estudio: Institución privada de prestación de cuidados médicos (Guayaquil, Provincia Guayas, Ecuador). Diseño del estudio: Ensayo de comparación de métodos. Serie de estudio: Cuarenta pacientes con edades ³ 65 años (Mujeres: 60.0 % vs. Hombres: 40.0 %; Edad promedio: 77.58 ± 7.52 años) hospitalizados durante ³ 48 horas entre Junio – Julio del 2017 en los servicios de Medicina, Cirugía y Cuidados Críticos. En los pacientes seleccionados se completó un protocolo de reconstrucción de la composición corporal mediante técnicas antropométricas. Métodos: La herramienta GMS (Universidad de Graz: Austria) se administró a los adultos mayores hospitalizados. El estado nutricional del adulto mayor hospitalizado se determinó independientemente mediante la Mini Encuesta Nutricional del Anciano (MENA). Las características operacionales de la herramienta GMS se estimaron mediante contrastación con diferentes indicadores antropométricos y clínicos. Resultados: La desnutrición presente en el adulto mayor hospitalizado se distribuyó según la herramienta empleada (en orden decreciente): MENA: 97.5 %; GMS: 87.5 %; Índice IMC de Masa Corporal: 75.0 %; Circunferencia CP de la pantorrilla: 62.5 %; Masa MME muscular esquelética: 45.0 %; Grasa GC corporal: 20.0 %; Circunferencia CB del brazo: 15.0 %; y Sumatoria de los pliegues cutáneos: 12.5 %; respectivamente. Las dependencias entre la herramienta GMS y los indicadores selectos de la composición corporal (estimadas mediante el coeficiente r de correlación) fueron como sigue: IMC: -0.736 (p < 0.05); Sumatoria de los pliegues cutáneos: -0.353 (p < 0.05); GC: -0.364 (p < 0.05); MME: -0.257 (p < 0.05); y CP: -0.597 (p < 0.05); respectivamente. Por su parte, las dependencias entre la MENA y los indicadores selectos de composición corporal se comportaron como se muestra: IMC: 0.711 (p < 0.05); Sumatoria de los pliegues cutáneos: 0.413 (p < 0.05); GC: 0.401 (p < 0.05); MME: 0.249 (p < 0.05), y CP: 0.659 (p < 0.05); respectivamente. La exactitud diagnóstica de la herramienta GMS se estimó respecto de indicadores selectos de la composición corporal (en orden descendente): IMC: 0.913 (IC 95 %: 0.822 – 1.000; p < 0.05); CP: 0.875 (IC 95 %: 0.737 – 1.000; p < 0.05); CB: 0.843 (IC 95 %: 0.725 – 0.961; p < 0.05); Suma de los pliegues cutáneos: 0.842 (IC 95 %: 0.663 – 1.000); GC: 0.842 (IC 95 %: 0.663 – 1.000); y MME:  0.726 (IC 95 %: 0.561 – 0.891; p < 0.05); respectivamente. Conclusiones: La herramienta GMS se correlacionó significativamente con indicadores de la MME. Asimismo, la exactitud de la herramienta GMS fue comparable con la de los indicadores de la MME. Fue llamativa la correlación entre la herramienta GMS y el IMC: un indicador de la adiposidad corporal. La herramienta GMS podría ser efectiva en el pesquizaje nutricional del adulto mayor hospitalizado.