基于数字智能手机的自我管理工具(R+营养师)用于住院癌症患者的营养风险筛查和饮食评估:评估和诊断准确性研究

简介

在过去几十年里，癌症已成为中国的主要公共卫生问题[1］．营养不良是癌症患者普遍存在的严重问题，直接增加了并发症的发生率，并显著恶化了他们的生活质量[2，3.］．住院的营养不良癌症患者占所有癌症患者的30%-80% [4］．化疗、放疗引起的恶心、呕吐、腹泻可加重癌症患者的营养状况[5，6]，但营养支持可改善他们的临床结果[7-9］．营养风险筛查和膳食评估至关重要，因为它们是提供个性化营养支持的基础[10］．

中国肠外营养学会指南[11]、美国肠外营养学会(ASPEN) [12]，以及欧洲临床营养与代谢学会(ESPEN) [13]建议住院癌症患者入院时应筛查营养风险，以便及时识别和治疗营养紊乱。对于那些被归类为有营养风险的患者，应进一步客观定量地评估其营养摄入，特别是能量和蛋白质的摄入，这是癌症患者最重要的两种营养素[14-16］．

然而，中国医院很难对所有住院患者进行营养风险筛查，更不用说对营养摄入的评估了，评估更加复杂。一方面，中国医院缺乏营养专家。甚至一些通常雇用大部分医疗专家并提供全部医疗服务的三级医院也没有营养科。另一方面，临床医生和护士经常在压力下执行各种任务。营养风险筛查和膳食评估会显著增加临床医生和护士的负担，因此他们不会例行执行这些任务。在未来几年，中国医院的营养专家仍将短缺，这意味着临床医生和护士将继续在繁忙的临床环境中工作，但重要的是，患者对营养护理的需求不应被忽视。因此，迫切需要更有效、更省时、对人员要求更低的工具。

现代数字技术的进步为这一问题提供了可行的解决方案。例如，用于门诊自我筛查的营养不良通用筛查工具(MUST)的计算机电子版本在营养风险自我筛查中显示出较高的有效性。膳食评估应用(MyFood)显示出良好的膳食摄入量评估能力[17]和另一个电子系统改进了住院病人营养摄入、治疗和营养护理计划的记录[18］．基于计算机或智能手机的其他几个数字工具也被证明可以提高识别营养风险患者和评估饮食摄入量的功效[19-24］．然而，据我们所知，目前还没有研究开发基于智能手机的数字自我管理工具，用于住院癌症患者的营养风险筛查和饮食评估。

我们开发了智能手机小程序R+营养师，作为住院癌症患者营养风险筛查和膳食评估的支持系统。这是一种自我管理的工具，需要患者输入有关他们的疾病、体重、饮食摄入量等变量的数据。进一步的营养评估和个性化的营养护理计划将根据输入的数据进行定制。因此，这个小程序应该得到验证，以确保临床医生能够为患者提供适当的营养护理。

本研究的目的是(1)开发基于数字智能手机的癌症住院患者营养风险筛查和膳食评估自我管理小程序，(2)评估患者自我筛查营养风险小程序与营养师专业筛查的有效性。(3)评估评估膳食能量和蛋白质摄入量的小程序与营养师使用3天24小时膳食回忆(3d-24HRs)的专业估计的有效性。

方法

R+营养师小程序开发

概述

R+ Dietitian由Recovery Plus Inc. (R+)的营养师、开发人员和交互设计师共同开发。四川人民医院肿瘤科的临床医生和护士参与了文字设计过程。

最初的论文草稿，包括内容和算法，是由R+的营养师设计的。四川人民医院肿瘤科的临床医生和护士审阅了草案，然后反馈给R+的营养师。在开始技术开发之前，对小程序的内容和语言进行了修改。接下来，R+ Dietitian的测试版被开发出来，然后由4名营养师、2名护士和10名癌症患者进行测试。在开始这项研究之前，他们的反馈被用于进一步的修改。

微信是中国最受欢迎的即时通讯应用，月用户数量超过10亿。25]，我们开发了R+ Dietitian作为微信生态系统中的一个子应用程序。这是为了节省用户的时间，因为这避免了需要在他们的手机上额外下载一个新的应用程序。相反，用户只需要打开他们的微信个人资料，就可以快速顺利地运行R+营养师。

“R+营养师”栏目所有内容均为中文。R+营养师由以下3部分组成。

第一部分:患者基本信息的收集

在R+营养师的前2个界面(图1)，记录患者的基本信息，包括姓名、住院号、床号、年龄(年)、性别、身高(厘米)、体重(公斤)。

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第二部分:营养风险筛查

设计

本部分基于营养风险筛查(NRS-2002)工具和患者生成的主观整体评估简表(PG-SGA-SF)工具设计。CSPEN建议使用NRS-2002工具来筛查医院环境中的营养风险[11]，而PG-SGA-SF工具通常用于筛查癌症患者的营养风险[26-28］．因此，预估的NRS-2002和PG-SGA-SF评分将自动和分开地给予参与者，而他们的营养风险则根据这两个评分分别进行评估。

R+营养师NRS-2002的设计与营养风险评分评估

NRS-2002工具包括初始筛查和最终筛查两部分。初步筛选有4个问题。如果在初步筛选中任何问题的答案为“是”，则进行最后的筛选[29］．在中国，根据标准做法，跳过初始筛查，只进行最终筛查[30.］．因此，R+营养师的NRS-2002与NRS-2002的最终筛查结果一致，NRS-2002包括3个部分:营养状况受损(得分0-3)、疾病严重程度(得分0-3)和年龄(得分0-1)，总分为7分。在第一部分中，患者已经记录了年龄。

疾病的严重程度是通过“请选择你所患的疾病(多项选择)”的问题来评估的，疾病清单涵盖了NRS-2002中显示的所有类型的癌症、常见慢性病和其他疾病。

营养状况受损涉及3个指标:体重减轻程度、BMI和食物摄入减少程度。患者BMI的计算方法为患者体重(kg)除以身高(m)的平方(m)。体重减轻程度通过问题(图2“过去三个月你的体重有变化吗?”，有3个选项，“体重轻微增加或基本不变(体重减轻不到5%)”、“体重轻微减轻(体重减轻5%-15%)”和“体重严重减轻(体重减轻超过15%)”。根据第一部分记录的体重，通过R+ Dietitian后端的算法自动计算出5%和15%的确切减重值。计算出的减重结果将显示在每个选项旁边的括号内，以便患者清楚地选择正确的选项。例如，如果患者记录的体重为58公斤，那么选择“体重轻微增加或基本不变(体重减轻小于5公斤)”、“体重轻微减轻(体重减轻5-17公斤)”和“体重严重减轻(体重减轻超过17公斤)”。会被提出。如果患者选择后两个选项中的一个，则会提出一个额外的问题，即“减肥”，有3个选项，“3个月”，“2个月”和“1个月”。减少食物摄入量的程度是通过“你最近是否减少了食物摄入量?”，有4个选项，“基本不变”、“轻微减少(减少约25%-50%)”、“适度减少(减少约50%-75%)”、“严重减少(减少约75%-100%)”。

根据患者报告的年龄、疾病严重程度和营养受损状况，通过R+ Dietitian后端设置的算法自动计算NRS-2002预估评分，并显示在结果界面中。算法与NRS-2002的评分规则一致[29］．

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R+营养师PG-SGA-SF工具的设计与营养风险评分评估

PG-SGA- sf工具包括患者生成的主观整体评估(PG-SGA)的前4个选项，包括体重史、食物摄入量、症状、活动和功能，旨在供患者独立使用[31］．研究表明，与包括前3个选项相比，包括前4个选项作为筛查工具并没有进一步增加价值[32］．因此，R+营养师的PG-SGS-SF工具只评估体重史、食物摄入量和症状。

体重历史已经通过“过去三个月你的体重有变化吗?”，这也被用于评估NRS-2002工具中的体重减轻。PG-SGS-SF工具中的食物摄入量通过以下问题进行评估:“你最近的食物摄入量是否有所减少?”，这也被用来评估NRS-2002工具中食物摄入量减少的程度。食物摄入量还通过“你最近的饮食状况如何?”，其中有以下4个选项:“禁食”、“流食”、“软食”和“正常食物”。此外，在后三个选项旁边，还展示了食物的图片，以帮助患者做出选择。症状通过“你最近胃口不好吗?”有三个选项，“从不”，“偶尔”和“经常”。

通过R+ Dietitian后端的算法集，根据患者的体重史、饮食摄入量以及患者报告的症状，自动计算PG-SGA-SF评分估计值，并显示在结果界面中。该算法与PG-SGS-SF工具的评分规则一致。

第三部分:膳食能量和蛋白质评估

24小时膳食回忆法(24HR)是评估膳食营养素摄入量的传统方法，广泛应用于营养学研究[33-35］．然而，它要求患者回忆起他们吃过的任何食物、饮料和水，以及对采访者的广泛培训。这使得它既累人又耗时，限制了它在临床实践中的应用。为了描述目标营养素的平均通常摄入量，“短膳食筛选器”是可行的。Blalock及其同事[36他开发了一种评估饮食中钙和维生素D摄入量的简易仪器，其中只包括22种富含这两种营养素的食物和饮料。用以评估膳食胆固醇摄取量的类似简易工具[37]和饱和脂肪也出现在文献中[38］．在这个小程序中，我们只想估计患者的膳食能量和蛋白质摄入量，因此，为了快速评估，患者不需要回忆他们吃过的所有食物，因为有些食物对能量和蛋白质摄入量的贡献较小。因此，我们缩短了24小时的方法，使其适合自我报告，更容易完成，从而可以快速估计患者每天的能量和蛋白质摄入量。

中国健康与营养调查显示，中国居民膳食能量及蛋白质的主要来源为谷类及动物性食物[39-41］．大米是中国主要的谷物种类，牛奶是蛋白质的重要来源。因此，我们设计了3个问题来评估饮食能量和蛋白质的摄入量，“你最近每天吃多少米饭?”“你最近每天吃多少肉?”，” and “How much milk have you recently consumed on a daily basis?.” An adjustable ruler (unit: gram or milliliter) presented under the 3 questions allowed the patients to report the amount of rice/meat/milk they consumed.

在本研究开始前，我们在住院患者中使用3天24HR数据(3d-24HRs)进行了一项试点营养调查。从调查中获得的食物和营养素数据被用于创建计算R+营养师能量和蛋白质摄入量的算法。根据报告的米/肉/奶消耗，通过R+ Dietitian后端的算法集自动计算出估计的膳食能量和蛋白质摄入量。此外，该算法根据CSPEN的指南，自动估计患者对能量和蛋白质的需求[11］．自动计算能量和蛋白质膳食摄入量的估计值与患者需求之间的差异，并显示在结果屏幕上。

R+营养师的效度评价

研究设计、设置和参与者

这是一项前瞻性诊断准确性研究，于2021年3月至2021年4月在中国成都四川省人民医院肿瘤科进行。符合条件的患者是年龄在18-80岁之间的成年人，经病理证实患有肿瘤，能够正常交流。我们排除了患有精神或心理障碍的患者、资料不完整的患者以及不愿意或不能提供书面知情同意的患者。研究人员对2021年3月和2021年4月在肿瘤科注册的所有患者进行了研究资格评估，因此，这是一个方便的肿瘤患者样本。

伦理批准

本研究依据《赫尔辛基宣言》进行，经四川省人民医院医学伦理委员会批准(2019/243)。所有参与者均获得书面知情同意。

测试方法

指数测试

两名营养师(HX和QZ)在研究开始前接受了使用R+营养师计划的培训，以便他们可以在需要时协助参与者使用R+营养师。肿瘤科的临床医生确定了符合纳入和排除标准的患者，然后通知2名营养师中的1名他们的资格。

在入院当天，符合条件的参与者由营养师(HX或QZ)要求使用R+营养师进行营养风险筛查和能量和蛋白质饮食评估。参与者或其家庭成员使用智能手机打开微信应用程序，然后扫描二维码运行R+营养师小程序。在R+营养师注册不是强制性的，所以参与者可以直接使用小程序。R+营养师的3个部分由参与者逐个完成。参与者完成项目后，NRS-2002评分、PG-SGA-SF评分以及饮食能量和蛋白质摄入量的估计立即显示在R+营养师的结果界面上。

参考测试

我们采用面对面访谈作为参考方法。入院当天，患者自我评价R+营养师后，由2名训练有素的营养师(HX和QZ)按照标准程序使用纸质NRS-2002、PG-SGA-SF和3d-24HRs工具。3d-24HRs收集了参与者入院前3天的食物摄入量数据。记录了参与者在3天内食用的所有食物的摄入量以及相应的烹饪方法，包括爆炒、红烧、炖菜等。如果食物是复合菜，则进一步询问并记录其组成和比例。为了确保参与者回忆起摄入量的准确性，营养师向参与者展示了标准餐具的图片，以帮助他们在进行3d-24HRs时评估摄入量。

数据收集

研究人员(JZ)从电子病历中获取了参与者的基线人口统计学和医学特征，包括年龄、性别、医疗费用支付方式、职业、婚姻状况、居住地、教育程度、慢性疾病、癌症类型和癌症家族史。

rrs -2002评分、PG-SGA-SF评分以及R+ Dietitian的膳食能量和蛋白质摄入量的估计值由另一位研究人员(CH)从R+ Dietitian的后端检索。根据两份问卷的评分规则计算参考方法的NRS-2002和PG-SGA-SF评分，然后由2名营养师(HX和QZ)输入EpiData (EpiData Association)。

从3d-24HRs中获得的饮食数据由2名营养师管理。首先，将参与者每天摄入的个人食物和相应的具体量输入MS Excel(微软公司)。接下来，根据食物的生煮比计算每种食物的生重量。然后，如果这道菜是用油烹饪的，那么根据参与者这道菜的摄入量，就可以估计出大约消耗的油量。最后，根据中国食物成分表计算每种食物的能量和蛋白质摄入量。然后计算每天的总能量和蛋白质摄入量。最终估计的每日膳食能量和蛋白质摄入量为3天摄入量的平均值，并输入EpiData。

数据评估与统计分析“，

NRS-2002评分为3分或以上可确定患者存在营养风险[29]，而PG-SGA-SF评分为4分或以上则可识别患者存在营养风险[27，42］．计算通过R+营养师估计的膳食能量和蛋白质摄入量与由营养师测量的差异。

所有统计分析均使用SAS 9.4软件(SAS Institute Inc.)进行。首先，使用Kolmogorov-Smirnov检验分析连续变量的正态性。然后将数据描述为平均值(SD)或中位数(IQR)。学生t检验或秩和检验是相应的。分类变量被描述为频率和百分比，然后χ²应用测试。采用McNemar检验相关比例，分别计算NRS-2002和PG-SGA-SF工具在R+ Dietitian中的准确性、敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值(NPV)和κ值。采用Pearson或Spearman相关检验检验R+营养师膳食评估与3d-24HRs的一致性。所有试验均为双侧，显著水平为5% (P依据的是。05)。

使用van Bokhorst-de van der Schueren等人推荐的临界值评估R+营养师的有效性[43]，以敏感性和特异性为基础。“Good”表示敏感性和特异性均超过80%;“尚可”表示敏感性或特异性超过50%但低于80%;“差”表示敏感性或特异性低于50%。对于其他验证指标，相关系数(cc)的截断值遵循Guilford的[44]描述如下:“良好，”CC≥0.75;“正常”，CC≥0.4且<0.75;“差”，CC <0.4。好的、一般的和差的κ值的分界点[45]分别为≥0.6、≥0.4和<0.6、<0.4。

结果

参与者

图3说明了参与者在研究中的流程。从2021年3月至2021年4月，对263名患者进行了资格评估，并邀请他们参加这项研究。记录被排除或退出本研究的患者及其原因。共纳入244例患者评估R+营养师对营养风险筛查的有效性，纳入214例患者评估R+营养师对膳食摄入评估的有效性。

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参与者特征

本研究参与者的基线特征显示在表1．参与者的中位(IQR)年龄为59(51-68)岁，平均(SD)体重和BMI分别为58.6 (8.9)kg和22.2 (2.9)kg/m²,分别。大多数参与者为男性(156/ 244,63.9%)。最常见的诊断为胃肠道肿瘤(107/244,43.9%)，最不常见的诊断为头颈癌(17/244,6.9%)。

R+营养师的NRS-2002工具和营养师管理的NRS-2002工具之间的协议

表2介绍了R+营养师中NRS-2002工具的筛选结果，并与营养师的筛选结果进行了比较。根据R+营养师的NRS-2002工具，33.2%(81/244)的患者存在营养风险，显著高于由营养师筛查的患者(42/244,17.2%;P<措施;McNemar检验法测试)。R+营养师的NRS-2002工具与营养师管理的NRS-2002工具基本一致(表3；敏感性和特异性均为>50%，κ>0.42, CC >0.4)。此外，在《R+营养师》中使用NRS-2002工具进行自我筛查的患者有较高的NPV(95.1%)，这表明在《R+营养师》中使用NRS-2002工具进行自我筛查的患者可以很好地预测那些没有营养风险的患者。

R+营养师的PG-SGA-SF工具和营养师管理的PG-SGA-SF工具之间的协议

表4为R+ Dietitian中PG-SGS-SF工具筛选结果与营养师筛选结果的对比。R+ Dietitian的PG-SGS-SF工具显示，有47.1%(115/244)的患者存在营养风险，显著高于营养师筛查时(58/244,23.8%;P<.001)。此外，R+营养师的PG-SGS-SF工具与营养师管理的NRS-2002工具基本一致(表5；敏感性和特异性>50%，CC >0.4)。此外，与R+ Dietitian的NRS-2002工具一样，R+ Dietitian使用PG-SGS-SF工具进行患者自我筛查的NPV较高(95.1%)。

R+营养师膳食能量和蛋白质摄入量评估与营养师评估的一致性

由R+ Dietitian和营养师估算的膳食能量和蛋白质摄取量载于表6．估计的能量和蛋白质摄入量都显著增加(P<措施for both) in R+ Dietitian, compared with the 3d-24HRs. Estimations of energy and protein intakes in R+ Dietitian were 10.7% and 29.0% higher than those in 3d-24HRs, respectively (表7)．尽管如此，R+营养师在能量和蛋白质摄入评估方面仍与3d-24HRs的意见基本一致(表7；均CC >0.4)。

讨论

主要研究结果

R+营养师小程序是为住院癌症患者开发的。本前瞻性研究证明了R+营养师在肿瘤科进行营养风险筛查和膳食能量和蛋白质摄入量评估的有效性。总的来说，rrs -2002、PG-SGA-SF和R+营养师的膳食能量和蛋白质摄入量评估与训练有素的营养师进行的评估基本一致，尽管与参考方法相比，R+营养师确定的营养风险患者数量更多，估计的膳食能量和蛋白质摄入量更高。rrs -2002和R+ Dietitian的PG-SGA-SF工具都显示了预测那些没有营养风险的人的出色能力。

据我们所知，还没有类似的小程序被开发出来，这是第一个前瞻性研究，以检查基于数字智能手机的自我管理工具在肿瘤科的营养风险筛查和饮食评估的有效性。

R+营养师营养风险筛查的有效性

对于医院的营养风险筛查，CSPEN建议采用NRS-2002 [11]而PG-SGA-SF则广泛应用于癌症患者[26-28］．因此，我们在rrs -2002和PG-SGA-SF的基础上开发了R+ Dietitian的营养风险筛查。我们的研究表明，用NRS-2002和PG-SGA-SF工具在R+ Dietitian中评估营养风险具有一定的有效性。

目前还没有开发类似的基于智能手机的营养风险自我筛查应用程序，但已有一款基于电脑的自我筛查应用程序[21，46］．这个应用程序是MUST的电子版本，是为医院门诊病人开发的。结果表明，与卫生保健专业人员给予的MUST有较高的一致性(κ=0.74-1.00)。这些值高于R+营养师的NRS-2002和PG-SGA-SF工具。电子版本的MUST和R+ Dietitian之间的不同程度的一致性可以解释如下:首先，在电子版的MUST的研究中，患者分别在门诊候诊室用体重秤和便携式身高尺测量体重和身高。因此，患者报告的体重和身高比R+营养师报告的体重和身高更客观。我们研究中的营养师和电子版本的MUST研究中的卫生保健专业人员分别使用体重秤和身高秤来测量参与者的体重和身高。然而，在我们的研究中，与电子版本的MUST研究相比，患者和专业人员报告的体重和身高有更高的偏差。基于体重和身高计算的BMI是R+营养师和电子版本的MUST中营养风险评分的一个因素。体重也被用于计算过去3-6个月的体重减轻程度，这也是评估营养风险的标准。 Hence, the different methods applied to measure weight and height by participants may be one of the reasons for the difference in agreement between these 2 studies. However, bias induced from recall is common in surveys [47-51这是难以避免的。其次，《R+营养师》中的NRS-2002工具通过“最近是否减少了食物摄入量?”这个问题来评估食物摄入量减少的程度。，有3个选项，“轻微减少(减少约25%-50%)”、“中度减少(减少约50%-75%)”和“严重减少(减少约75%-100%)”。对于这个问题，有些患者可能会比较他们最近的食物摄入量与几周前的食物摄入量，而不是他们的正常食物摄入量，而营养师则会比较患者最近的食物摄入量与他们的正常食物摄入量。第三，R+营养师的PG-SGS-SF工具没有评估影响患者营养摄入的症状，但营养师评估了。电子版本的MUST是为医院门诊患者开发的，需要患者使用体重秤和便携式身高测量工具，这对于住院患者来说不太可行，因为他们在住院期间忙于完成入院手续。此外，MUST的电子版是基于计算机的，这使得它与R+ Dietitian相比缺乏灵活性，后者是一款基于智能手机的自我筛查应用程序。

R+ Dietitian的营养风险筛查与营养师的筛查基本一致。作为第一个基于智能手机的营养风险自我筛查工具，它显示出在临床实践中用于营养风险筛查的潜在能力。

R+营养师膳食能量和蛋白质摄入量评估的有效性

与营养师通过3d-24HRs进行的估计相比，R+营养师高估了144千卡/天的能量摄入。我们的发现不同于其他自我管理的饮食评估应用程序。与24HRs或食物频率问卷(FFQ)相比，大多数这些应用程序低估了每天-8至-466千卡的能量摄入量[24，52-60]，其中一个应用程序将能量摄入高估了55千卡/天[17］．在我们的研究中，R+营养师和3d-24HRs之间估计能量摄入量的绝对平均差值高于5项研究中的绝对差值(从8.1到101千卡/天)[24，55-57，60]，但与6项研究报告的绝对差异(从145.1到466.0千卡/天)相比较低[22，52-54，58，59］．以下可能是R+ Dietitian与其他应用程序的不同之处。首先，所有其他有效性研究都要求参与者使用实验应用程序记录他们几天的食物摄入量[17，23，24，53，54，56，57，59，60]甚至几个月[52，58］．根据输入的数据，应用程序将自动计算研究期间的每日能量摄入量和平均能量摄入量。相比之下，在我们的研究中，患者自我报告了他们的平均食物摄入量，但平均能量摄入量由R+营养师自动计算。R+ Dietitian和其他工具收集食物摄入量数据的方法不同，可能会导致估计的能量摄入量存在差异。其次，其他应用程序记录了参与者食用的所有食物，而患者在R+ Dietitian中只报告了3种食物组。R+ Dietitian是一个数字工具，可以快速评估患者的能量和蛋白质摄入量，从而使临床医生，谁通常是有限的时间来分析这些，有一个大概的概况两种营养素的摄入量水平(即能量和蛋白质)。如果患者存在营养风险，则需要进一步、更复杂和详细的饮食评估。第三，大多数自我管理饮食评估应用有效性研究的患者都很年轻。例如，他们的样本人群是在高中招募的[52]或在大学环境中[24，53，55-57，59］．我们研究参与者的中位年龄为59岁，远高于这些研究的中位年龄。年轻人和老年人在自我报告研究中可能有不同的倾向。对于2项招募老年人或住院患者的研究[17，60]，实验应用程序与参考方法之间估计能量摄入量的绝对平均差值较低(分别为55千卡/天和101千卡/天)，但在另一项研究中[58]这一数据(408.8千卡/天)高于我们研究中的数据(144千卡/天)。

R+营养师对蛋白质摄入量的估计比3d-24HRs的估计高14.7 g/天。Mescoloto和同事[61以及布彻·德拉·托雷和同事们[60]还报告了2个数字饮食记录应用程序的蛋白质摄入量分别高估了2.1克/天和2.0克/天，与测量的能量消耗和重叠天的2个未宣布的24小时电话饮食召回相比。与我们的研究和这两项研究相比[60，61]， 7项研究发现，基于手机的饮食记录应用程序低估了蛋白质摄入量，从-2.6克/天到-28克/天[17，24，52，53，55，56，58]，与24HRs或ffq或纸质食品记录相比。在我们的研究中，实验应用程序与参考方法之间的绝对差异高于4项研究(从-2.6到-10.5 g/天)[17，24，55，56]，但低于其他3项研究(-21.5至28.0克/天)[52，53，58］．对于蛋白质摄入量的估计，就像估计能量摄入量一样，其他研究要求参与者使用饮食记录应用程序实时记录他们在研究期间摄入的所有食物，而我们的研究要求参与者回忆他们在住院期间最近摄入的3种食物组，以便快速估计。一般来说，在饮食评估中，实时记录可能比回忆更精确[62］．但是，R+ Dietitian和3d-24HRs之间估计蛋白质摄入量的差异低于3个饮食记录应用程序和24HRs或纸质食物记录之间的差异[52，53，55］．

如今，与传统的饮食摄入评估工具(包括24HRs、FFQs和称重或非称重食物记录)类似，所有基于智能手机的数字饮食摄入评估应用程序都要求用户报告他们消耗的所有食物或食物组[17，22-24，52-60，63］．然而，这种方法可能并不适用于所有住院患者。一方面，这些应用程序要求用户记录几天甚至几个月的食物摄入量，这无法帮助临床医生在可用于初步评估的短时间内了解患者的营养摄入量。唯一一项招募住院患者的研究[17]要求他们使用实验应用程序记录2天的食物摄入量;然而，MyFood是为有营养风险的住院患者开发的，而不是所有住院患者，这可能会限制它在其他患者群体中的使用。在这种情况下，其他非营养风险患者的营养摄入可能会被临床医生遗漏。另一方面，记录所有的食物或食物组对患者来说也是费时和繁重的，所以有些人有时可能会忘记记录他们的食物摄入量。入院当天使用R+ Dietitian，只包含3个食物组，减轻患者负担，帮助临床医生快速粗略了解患者的能量和蛋白质摄入量。如果患者被诊断为有营养风险，则需要进一步全面的饮食评估。

优势与局限

据我们所知，R+营养师是第一个基于智能手机的数字自我管理工具，用于住院癌症患者的营养风险筛查和饮食评估。这是本研究的强大优势。另一个优点是，R+ Dietitian是基于NRS-2002和PG-SGA-SF工具开发的。NRS-2002是唯一通过128个随机对照试验的回顾性分析验证的工具[29]并得到多个专业团体的推荐[11，64］．PG-SGS-SF是专门针对癌症患者的，已被证明是筛查癌症患者营养风险的有效工具[28，31，42，65，66］．在R+ Dietitian的发展过程中，有经验丰富的营养师、护士和患者参与，这也是我们的一个重要优势。R+营养师是微信生态系统中的一个子应用，微信是中国最受欢迎的即时通讯应用，每月用户超过10亿人[25］．这使得它普遍可用且易于获取。我们研究中的所有参与者都在智能手机上安装了微信，因此不需要下载新的应用程序，从而节省了他们的时间。

本研究的局限性是我们只招募了1家医院的癌症住院患者，这可能限制了我们研究结果的泛化性。然而，R+ Dietitian是基于NRS-2002工具开发的，该工具已在各种类型的患者中使用。因此，我们认为R+ Dietitian也可以用于其他类型的患者，但这需要进一步的研究。此外，可用性是决定该工具在实际环境中是否有用的重要因素之一[67］．本研究未对R+ Dietitian的可用性进行评估。负责要求患者使用R+营养师的2名营养师报告说，没有患者报告在使用该工具时遇到困难。

R+营养师对住院癌症患者营养风险筛查和膳食摄入评估的潜力

基于本研究的结果，我们认为R+ Dietitian在癌症住院患者营养风险筛查和膳食摄入评估方面具有很大的潜力。R+营养师可为护士和临床医生在癌症住院患者中进行营养风险筛查和膳食评估提供支持，提高该患者群体营养风险筛查和膳食评估的率和效率。此外，R+营养师是一个基于微信的工具，这使得它可以普遍使用，并有可能增加住院患者的使用。本研究对其他类型患者的进一步有效性可能有助于扩大R+营养师在医院环境中的潜在使用。

结论

我们开发了一种基于智能手机的数字自我管理仪器，用于癌症住院患者的营养风险筛查和饮食评估。该仪器能够根据个人的需求评估估计的能量和蛋白质的膳食摄入量。在R+ Dietitian中识别的营养风险和对膳食能量和蛋白质摄入量的评估与营养师进行的筛选和评估基本一致。R+营养师有潜力成为癌症住院患者营养风险筛查和膳食摄入评估的工具。