se ha leído el artículo
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Son múltiples las causas que hacen que la malnutrición sea más frecuente en este grupo de pacientes, destacando las relacionadas con la ingesta, bien por la presencia de anorexia o hiporexia, bien por la escasa variedad de alimentos ingeridos, y las asociadas con la presencia de enfermedades o procesos inflamatorios<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0160"><span class="elsevierStyleSup">3,4</span></a>. Independientemente de la causa, la malnutrición se ha asociado con peores resultados clínicos y funcionales y con un aumento de la morbimortalidad<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0170"><span class="elsevierStyleSup">5-8</span></a>.</p><p id="par0010" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los problemas que nos encontramos a la hora de valorar la malnutrición en los pacientes ingresados en la falta de consenso en relación con la definición de esta y los criterios que debe cumplir el paciente para confirmarse la malnutrición<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0190"><span class="elsevierStyleSup">9</span></a>. Aunque existen múltiples herramientas diseñadas para valorar la malnutrición, ninguna de ellas es aceptada de forma universal y han presentado poca concordancia entre ellas cuando han sido comparadas<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0195"><span class="elsevierStyleSup">10-13</span></a>. Desde 2016, la Iniciativa Global para el Liderazgo en Malnutrición (<span class="elsevierStyleItalic">Global Leadership Initiative for Malnutrition</span> [GLIM]) ha tratado de establecer un consenso en las definiciones y definir un estándar para el diagnóstico de la malnutrición<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a>. Parte de las sociedades que elaboraron el consenso han realizado posteriormente adaptaciones dirigidas a la población mayor<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0220"><span class="elsevierStyleSup">15</span></a>. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a> se detalla la propuesta de consenso para el cribado y el diagnóstico de la malnutrición.</p><elsevierMultimedia ident="fig0005"></elsevierMultimedia><p id="par0015" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Además de la dificultad para definir la malnutrición, hay otros dos conceptos que crean confusión. Por un lado, el riesgo nutricional, que no es equivalente a la malnutrición (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0065">e-Tabla 1, material suplementario</a>). Por otro lado, en ocasiones se etiqueta como malnutrición la pérdida de peso secundaria a la reducción de la masa muscular en los pacientes mayores que se asocia con su edad y que es independiente del grado de nutrición.</p><p id="par0020" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los ingresos hospitalarios son una ventana de oportunidad para detectar tanto la malnutrición como el riesgo nutricional o la pérdida de masa muscular. Para ello es necesario realizar un abordaje sistematizado en el que, con herramientas de cribado sencillas, se pueda detectar a los pacientes que presentan alguna de las condiciones anteriores descritas.</p><p id="par0025" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El objetivo de nuestro estudio fue valorar la utilidad de distintas escalas tanto de cribado de malnutrición como de riesgo nutricional para la detección de malnutrición de acuerdo con las definiciones de la GLIM en pacientes ingresados, mayores de 65<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>años, no institucionalizados. Como objetivo secundario se analizó la concordancia entre las distintas herramientas utilizadas.</p></span><span id="sec0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0080">Pacientes y métodos</span><p id="par0030" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio observacional sobre la valoración de la utilidad de las escalas nutricionales incluyó pacientes de la cohorte FraMint (Fragilidad en pacientes ingresados Medicina Interna), un estudio de cohorte prospectivo sobre fragilidad en el paciente ingresado en Medicina Interna.</p><p id="par0035" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El estudio se llevó a cabo entre noviembre de 2022 y febrero de 2023 de acuerdo con las recomendaciones internacionales sobre investigación clínica realizada con pacientes (Declaración de Helsinki de la Asociación Médica Mundial, modificada en octubre de 2013). El estudio fue aprobado por el Comité Ético de Investigación con medicamentos (CEIm) del Área de Salud de Valladolid Oeste (22-PI146). Para la redacción del artículo se han seguido los estándares establecidos en la lista de comprobación para estudios de diagnóstico STARD 2015 (Standards for Reporting Diagnostic Accuracy) [accesible en <a href="https://www.equator-network.org/reporting-guidelines/stard/">https://www.equator-network.org/reporting-guidelines/stard/</a>].</p><span id="sec0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0085">Población de estudio</span><p id="par0040" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se seleccionó como población objeto de estudio a los mayores de 65<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>años ingresados en una planta de Medicina Interna. Se eligieron solo pacientes que no estuvieran institucionalizados, ya que se pretendía valorar los hábitos nutricionales de los pacientes en su medio, cuando el propio paciente o su entorno son los encargados de organizar la propia dieta, desde la elección de los alimentos hasta la preparación de estos, pudiendo establecer así el riesgo nutricional.</p><p id="par0045" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se establecieron como criterios de inclusión los siguientes: a)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>que el participante estuviera ingresado; b)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>tener 65 o más años; c)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>residir en domicilio; d)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>que fuera posible conseguir información del propio paciente o de su cuidador principal, y e)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>dar el consentimiento informado para la participación en el estudio. Se establecieron como criterios de exclusión<span class="elsevierStyleItalic">:</span> a)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>residir en una residencia geriátrica; b)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>padecer demencia grave; c)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>padecer una enfermedad terminal que concediese una esperanza de vida inferior a 6 meses; d)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>ser alimentado exclusivamente por nutrición enteral o parenteral al momento de la evaluación, y e)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>existencia de alguna incapacidad física o psíquica que les impidiese otorgar el consentimiento informado o responder a los diferentes cuestionarios requeridos en el estudio, no habiéndose localizado a un familiar o cuidador.</p></span><span id="sec0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0090">Variables de estudio</span><p id="par0050" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Para la recogida de la información los pacientes eran evaluados durante las primeras 48<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>horas de su ingreso. El equipo de enfermería realizaba las medidas antropométricas y la encuesta MNA (<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0065">Anexo I</a>, enfermeras que participaron en el estudio). El resto de las encuestas fue realizado por IGF.</p><p id="par0055" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se recogieron datos epidemiológicos y clínicos en relación con el diagnóstico y la comorbilidad, así como datos antropométricos: peso, talla y circunferencias de brazo y pantorrilla de los pacientes. Se valoró la fuerza mediante la aplicación de un dinamómetro hidráulico Jamar fabricado por Talexco<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0225"><span class="elsevierStyleSup">16</span></a>. Se recogieron las variables analíticas albúmina (g/dl), colesterol total (mg/dl) y linfocitos totales (1.000/μl). Se determinaron las escalas de dependencia de Barthel, riesgo de desarrollar úlceras de Braden y riesgo de caídas de Downton.</p><p id="par0060" class="elsevierStylePara elsevierViewall">En relación con la valoración nutricional se realizaron 5 escalas de cribado de riesgo de malnutrición, cuatro de ellas clínicas: a)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Mini Nutritional Assesment Short Form</span> (MNA-SF)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0230"><span class="elsevierStyleSup">17</span></a>; b)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Malnutrition Screening Tool</span> (MST)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0235"><span class="elsevierStyleSup">18</span></a>; c)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Malnutrition Universal Screening Tool</span> (MUST)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0240"><span class="elsevierStyleSup">19</span></a>, y d)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><span class="elsevierStyleItalic">Nutrition Risk Screening-2002</span> (NRS-2002)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0245"><span class="elsevierStyleSup">20</span></a>, y una de laboratorio: e)<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Escala de Control Nutricional (CONUT)<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0250"><span class="elsevierStyleSup">21</span></a>, que se calcula de acuerdo con los valores de albúmina en suero, colesterol total y recuento de linfocitos. Además, se realizaron las tres variantes de la escala <span class="elsevierStyleItalic">Seniors in the Community: Risk Evaluation for Eating Nutrition</span> (SCREEN) con 3, 8 y 14 preguntas<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0255"><span class="elsevierStyleSup">22</span></a> (estas escalas se detallan en el <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0065">material suplementario</a>). Las principales características de las distintas escalas se describen en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0065">e-Tabla 2 (material suplementario)</a>.</p></span><span id="sec0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0095">Estándar de referencia de desnutrición</span><p id="par0065" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Aunque no existe una prueba de referencia o <span class="elsevierStyleItalic">gold standard</span> universal para definir la malnutrición, para establecer la especificidad y la sensibilidad de las distintas herramientas testadas hemos considerado los criterios para la confirmación del diagnóstico de malnutrición establecidos por la GLIM<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0215"><span class="elsevierStyleSup">14</span></a> como referencia para establecer el diagnóstico de malnutrición (ver segundo paso de la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0005">figura 1</a>). De acuerdo con las definiciones GLIM se consideraron 5 parámetros:<ul class="elsevierStyleList" id="lis0005"><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0005"><span class="elsevierStyleLabel">a)</span><p id="par0070" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Presencia de pérdida de peso. Se consideraba este parámetro cuando se había perdido más de un 5% de peso en los últimos 6<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>meses o más del 10% en más tiempo.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0010"><span class="elsevierStyleLabel">b)</span><p id="par0075" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Bajo índice de masa corporal (IMC). Se establecía este parámetro en mayores de 70<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>años si el IMC era inferior a 22<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>kg/m<span class="elsevierStyleSup">2</span>. En pacientes de 70 o menos años si el IMC era inferior a 20<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>kg/m<span class="elsevierStyleSup">2</span>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0015"><span class="elsevierStyleLabel">c)</span><p id="par0080" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Reducción de la masa muscular. Para definir la reducción de la masa muscular se utilizó como referencia el diámetro del antebrazo<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0260"><span class="elsevierStyleSup">23</span></a>, utilizando 22,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm como valor de referencia en nuestra población<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0265"><span class="elsevierStyleSup">24</span></a>.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0020"><span class="elsevierStyleLabel">d)</span><p id="par0085" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Reducción de la ingesta o mala asimilación. Se consideraba si existía una disminución mayor o igual del 50% de los requerimientos energéticos en la última semana o cualquier reducción durante más de dos semanas. También se considera esta categoría en caso de presentar cualquier enfermedad gastrointestinal que tenga una influencia negativa sobre la asimilación o la absorción de la comida.</p></li><li class="elsevierStyleListItem" id="lsti0025"><span class="elsevierStyleLabel">e)</span><p id="par0090" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Inflamación. Para valorar la presencia de enfermedad aguda se consideró el diagnóstico al ingreso o durante este de infección grave, quemaduras, traumatismo o traumatismos craneoencefálicos. Para considerar enfermedad crónica se valoró la presencia de neoplasias, enfermedad pulmonar obstructiva crónica, insuficiencia cardiaca, enfermedad renal crónica estadios 3b, 4 o 5, o cualquier otra enfermedad crónica o con inflamación recurrente.</p></li></ul></p><p id="par0095" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se establecía la presencia de malnutrición cuando los pacientes cumplían al menos un criterio fenotípico (a, b o c) y otro etiológico (d o e).</p></span><span id="sec0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0100">Tamaño muestral</span><p id="par0100" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se calculó un tamaño muestral de 85 pacientes para obtener una prevalencia de riesgo de desnutrición del 30%, con un error aceptable del 10%, un nivel de confianza establecido del 0,95 y un porcentaje de pérdidas estimadas del 5% (calculado utilizando el paquete Sample Size Calculator de Raosoft, Inc.).</p></span><span id="sec0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0105">Análisis estadístico</span><p id="par0105" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos fueron codificados e introducidos en Excel® y después editados con el programa estadístico SPSS® (Statical Package for the Social Sciences) versión 26.0.</p><p id="par0110" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Se determinó la normalidad de las variables mediante las pruebas de Kolmogorov-Smirnov y Shapiro-Wilk. Dada la distribución de las variables, se utilizaron mediana y rango intercuartílico para describir las variables continuas, y frecuencias absolutas y relativas para las variables categóricas. Las diferencias de las variables en función del sexo se analizaron mediante la prueba U de Mann-Whitney. Se establecieron la sensibilidad, la especificidad y las razones de verosimilitud (LR) positiva (LR+) y negativa (LR−) de las distintas herramientas nutricionales para diagnosticar malnutrición de acuerdo con los criterios GLIM. Por último, para valorar el grado de concordancia entre las diferentes herramientas de cribado nutricional se utilizó el índice Kappa ponderado de Cohen. El nivel de significación estadística se estableció en p<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span><<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>0,05 para todos los análisis.</p></span></span><span id="sec0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0110">Resultados</span><p id="par0115" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La muestra total está compuesta de 85 pacientes, con una mediana de edad de 83<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>años y un 37% de mujeres. El motivo de ingreso fue un cuadro infeccioso en 42 pacientes (49%), una descompensación de una enfermedad cardiovascular en 16 (18%), patología digestiva o neoplásica en 6 (7,1%), estudio por síncope en 5 (5,9%), traumatismo craneoencefálico en 3 (3,5%) y distintas causas en los 7 pacientes restantes.</p><p id="par0120" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0005">tabla 1</a> muestra las características basales de la población estudiada comparando a los pacientes con malnutrición frente a los pacientes sin malnutrición. Solo se detectaron diferencias en las variables antropométricas (peso, IMC, circunferencia del brazo y de la pantorrilla) y en el valor de albúmina.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0005"></elsevierMultimedia><p id="par0125" class="elsevierStylePara elsevierViewall">De acuerdo con los criterios de la GLIM, 41 pacientes (48%; IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 38-59) fueron clasificados como malnutridos. De total de sujetos de la muestra, el 40% (IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 30-51) tuvieron pérdida de peso no intencionada; el 6% (IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 3-13) presentaban un bajo índice de masa corporal; el 15% (IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 9-24), una reducción de la masa muscular (disminución diámetro del brazo <<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>22,5<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>cm); el 71% (IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 60-79), una reducción de la ingesta o mala asimilación, y el 66% (IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 55-75), inflamación activa o enfermedad crónica. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0010">figura 2</a> se detallan los valores de sensibilidad y de especificidad de las distintas herramientas utilizadas para detectar malnutrición según los criterios de la GLIM. La prueba más sensible fue SCREEN<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3, con un 93% (IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 87-98), siendo también la prueba con una mayor eficacia para descartar malnutrición en caso de ser negativa (LR− 0,17; IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 0,05-0,53). Las dos pruebas más específicas fueron MUST, con el 91% (IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 85-97), y MST, con el 89% (IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 82-95), respectivamente, siendo ambas las pruebas con mayor eficacia para confirmar el diagnóstico cuando eran positivas (LR+ 5,10; IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 1,89-13,73 y 7,08, e IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 3,06-16,39, respectivamente). La escala CONUT, la única basada en parámetros analíticos, obtuvo unos valores de LR+ y de LR− cercanos a<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>1, lo que la descarta como una herramienta que pueda ser utilizada para el cribado de malnutrición de acuerdo con los parámetros de la GLIM.</p><elsevierMultimedia ident="fig0010"></elsevierMultimedia><p id="par0130" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La concordancia entre las distintas escalas fue muy baja, como muestran los índices Kappa y el porcentaje de concordancia mostrado en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tbl0010">tabla 2</a> y en la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0065">e-Tabla 3 (material suplementario)</a>. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#fig0015">figura 3</a> se detalla gráficamente la concordancia en los diagnósticos entres las 4 herramientas de cribado nutricional para el diagnóstico de pacientes con malnutrición o en riesgo de malnutrición. En la <a class="elsevierStyleCrossRef" href="#sec0065">e-Figura 1 (material suplementario)</a> se comparan los resultados obtenidos según MNA, la escala de malnutrición más utilizada, CONUT, la única escala de laboratorio utilizada, y SCREEN<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>14, una de las escalas de riesgo nutricional testadas.</p><elsevierMultimedia ident="tbl0010"></elsevierMultimedia><elsevierMultimedia ident="fig0015"></elsevierMultimedia></span><span id="sec0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0115">Discusión</span><p id="par0135" class="elsevierStylePara elsevierViewall">La malnutrición es muy frecuente en pacientes mayores ingresados, incluso en los que no están institucionalizados. Se han propuesto distintas herramientas para facilitar el cribado de malnutrición en este grupo de pacientes. Hasta donde alcanzan nuestros conocimientos, este es el primer estudio donde se testan herramientas de riesgo nutricional (familia SCREEN) para valorar la presencia de malnutrición. En nuestra serie, la eficacia de estas pruebas de cribado del riesgo nutricional fue más elevada para descartar malnutrición que la de las clásicas herramientas de cribado de riesgo de malnutrición, lo que las convierte en posibles candidatas a ser utilizadas como primer paso del cribado.</p><p id="par0140" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El elevado porcentaje de pacientes con malnutrición, definida de acuerdo con los criterios GLIM, detectado en nuestra serie es similar al publicado en otras series de pacientes ingresados con edades similares<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0270"><span class="elsevierStyleSup">25</span></a> y algo superior a series<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">26,27</span></a> con pacientes más jóvenes, donde la malnutrición está entre el 30 y el 40%, o en pacientes ancianos no ingresados<a class="elsevierStyleCrossRef" href="#bib0285"><span class="elsevierStyleSup">28</span></a>, donde se sitúa en torno al 30%.</p><p id="par0145" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Uno de los principales problemas a la hora de realizar el abordaje de la detección de la malnutrición es decidir qué herramienta de cribado elegir para iniciar el proceso que permita confirmar la malnutrición. Al igual que en otras series<a class="elsevierStyleCrossRefs" href="#bib0275"><span class="elsevierStyleSup">26,28,29</span></a>, las diferencias en el porcentaje de pacientes identificados por cada una de ellas hacen difícil establecer qué es lo que realmente está midiendo cada una. Algunas de las herramientas de cribado de nutrición testadas (MST o MUST) tuvieron una alta especificidad, pero con una sensibilidad más baja para detectar los pacientes malnutridos de acuerdo con los criterios GLIM, lo que hace fiables los resultados positivos de la prueba de cribado, pero haría que no se incluyeran pacientes en riesgo de malnutrición dado el bajo valor discriminativo de los resultados negativos. En el lado contrario, la herramienta NRS-2002 tendría una alta sensibilidad con baja especificidad, lo que la haría útil como cribado inicial al incluir a la mayoría de los pacientes desnutridos. Destacan los bajos valores de las herramientas MNA y sobre todo CONUT, cuyas razones de probabilidad (LR+ 1,25 y 1,03 y LR− 0,70 y 0,97, respectivamente) no fueron útiles en nuestra serie ni para descartar ni para confirmar el diagnóstico. En el caso de las herramientas de detección del riesgo nutricional de la familia SCREEN, destaca su sensibilidad, especialmente en la más sencilla de ellas, la SCREEN<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3, con solo tres preguntas («¿Ha cambiado su peso en los últimos 6 meses?», «¿Cómo describiría su apetito?», «¿Tose, se ahoga o tiene dolor cuando traga alimentos o líquidos?»). Las herramientas SCREEN valoran los factores que ponen a las personas en riesgo de tener una ingesta deficiente de alimentos, lo que puede conducir a la malnutrición, ya que se trataría de una ingesta que no se ajusta a las recomendaciones nutricionales. Esto tiene además la ventaja de identificar el riesgo nutricional, una variable sobre la que pueden influir tanto nutricionistas como el resto de personal sanitario facilitando orientación y consejos sobre nutrición.</p><p id="par0150" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Tras el análisis de las pruebas de cribado estudiadas, ninguna resultó ideal, ya que, como se describe en el párrafo anterior, ninguna presentaba simultáneamente una alta sensibilidad y una alta especificidad. Esto obliga a tomar la decisión sobre si optar por las pruebas más sensibles como NRS-2002 o SCREEN (útiles para descartar a los pacientes con resultados negativos en las pruebas) o por las más específicas como MST o MUST (útiles para confirmar a los pacientes con resultados positivos). En el caso del cribado de la malnutrición creemos que tiene más interés el utilizar los test con alta sensibilidad, ya que esto detectaría a la mayoría de los pacientes, aunque se incluyesen pacientes no malnutridos. En este caso, los resultados falsos positivos solo tendrían como perjuicio para el paciente que personas sin malnutrición fueran valoradas de forma más completa de acuerdo con los criterios GLIM. Dada la facilidad de la determinación de estos y que no incluyen ninguna prueba invasiva, no parece una limitación importante frente al riesgo de no detectar sujetos con malnutrición si se utilizasen las pruebas con menor sensibilidad. SCREEN<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 con un LR− de 0,17 fue, en nuestra serie, la prueba más eficaz para el cribado inicial de los pacientes.</p><p id="par0155" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Nuestro estudio tiene ciertas limitaciones a la hora de interpretar sus resultados, fundamentalmente en relación con la representatividad de la muestra. En primer lugar, se eligió una muestra por conveniencia, excluyendo a los pacientes institucionalizados, lo que limita su extrapolación a este grupo de población. El motivo de esta exclusión fue seleccionar pacientes sobre los que se podría realizar una intervención nutricional durante el periodo hospitalario antes de su vuelta al hogar, donde son el propio paciente o su entorno los encargados de la elaboración y la selección de las comidas. En segundo lugar, el tamaño muestral alcanzado corresponde a un cálculo sobre un porcentaje estimado, de acuerdo con la literatura, del 30% de pacientes malnutridos. El hallazgo de un 51% en nuestra serie hubiera necesitado una muestra algo superior, en concreto 101 pacientes, para ajustarse al tamaño muestral esperado para dicha frecuencia de eventos. En tercer lugar, no existe un patrón de referencia oro para el diagnóstico de la malnutrición, por lo que hemos utilizado como referencia aquellos criterios más universalmente aceptados, como son los GLIM. En cuarto lugar, el estudio es transversal, por lo que no conocemos el valor de las herramientas analizadas a la hora de establecer el pronóstico de los pacientes. Por último, la determinación de la herramienta CONUT no se llevó a cabo en toda la muestra, al no estar establecida la recogida del valor de colesterol de forma reglada.</p><p id="par0160" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Este estudio ha permitido confirmar lo descrito previamente en la literatura acerca de la escasa concordancia que existe entre las distintas herramientas de detección de malnutrición. Dentro de las futuras líneas de investigación, se requiere una valoración prospectiva de la capacidad que estas mismas herramientas tienen para predecir el pronóstico de los pacientes en términos de mortalidad o de reingreso hospitalario.</p><p id="par0165" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Existe un elevado riesgo de malnutrición en los pacientes mayores, especialmente en los ingresados. El ingreso hospitalario es una ventana de oportunidad ideal para realizar un cribado en los pacientes que permitan detectar a aquellos en riesgo de malnutrición. El uso de herramientas con alta sensibilidad como aproximación inicial permite descartar con seguridad el diagnóstico en los pacientes con un resultado negativo. En un segundo paso, una valoración nutricional más completa permitirá confirmar el diagnóstico. El uso de herramientas de riesgo nutricional frente a las clásicas herramientas de riesgo de malnutrición tiene la ventaja de incluir también la valoración de los factores de riesgo para una nutrición insuficiente, incluyendo los hábitos dietéticos, con lo que se puede construir un abordaje más personalizado para el tratamiento de la malnutrición en nuestros pacientes.</p></span><span id="sec0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0120">Financiación</span><p id="par0170" class="elsevierStylePara elsevierViewall">El trabajo no contó con financiación.</p></span><span id="sec0055" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0125">Conflicto de intereses</span><p id="par0175" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Todos los autores declaran no tener ningún conflicto de intereses.</p></span><span id="sec0060" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0130">Disponibilidad de datos y materiales</span><p id="par0180" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Los datos que soportan los hallazgos de este estudio están disponibles previa solicitud razonable al autor de correspondencia.</p></span></span>" "textoCompletoSecciones" => array:1 [ "secciones" => array:13 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "xres2125432" "titulo" => "Resumen" "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Antecedentes" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Objetivo" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Método" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Resultados" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] 1 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1807199" "titulo" => "Palabras clave" ] 2 => array:3 [ "identificador" => "xres2125431" "titulo" => "Abstract" "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Background" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Objective" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Methods" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0045" "titulo" => "Results" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "abst0050" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] 3 => array:2 [ "identificador" => "xpalclavsec1807200" "titulo" => "Keywords" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0005" "titulo" => "Introducción" ] 5 => array:3 [ "identificador" => "sec0010" "titulo" => "Pacientes y métodos" "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "sec0015" "titulo" => "Población de estudio" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "sec0020" "titulo" => "Variables de estudio" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "sec0025" "titulo" => "Estándar de referencia de desnutrición" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "sec0030" "titulo" => "Tamaño muestral" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "sec0035" "titulo" => "Análisis estadístico" ] ] ] 6 => array:2 [ "identificador" => "sec0040" "titulo" => "Resultados" ] 7 => array:2 [ "identificador" => "sec0045" "titulo" => "Discusión" ] 8 => array:2 [ "identificador" => "sec0050" "titulo" => "Financiación" ] 9 => array:2 [ "identificador" => "sec0055" "titulo" => "Conflicto de intereses" ] 10 => array:2 [ "identificador" => "sec0060" "titulo" => "Disponibilidad de datos y materiales" ] 11 => array:2 [ "identificador" => "xack738564" "titulo" => "Agradecimientos" ] 12 => array:1 [ "titulo" => "Bibliografía" ] ] ] "pdfFichero" => "main.pdf" "tienePdf" => true "fechaRecibido" => "2024-01-02" "fechaAceptado" => "2024-02-28" "PalabrasClave" => array:2 [ "es" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Palabras clave" "identificador" => "xpalclavsec1807199" "palabras" => array:5 [ 0 => "Mayores" 1 => "Malnutrición" 2 => "Evaluación nutricional" 3 => "Sensibilidad y especificidad" 4 => "Sarcopenia" ] ] ] "en" => array:1 [ 0 => array:4 [ "clase" => "keyword" "titulo" => "Keywords" "identificador" => "xpalclavsec1807200" "palabras" => array:5 [ 0 => "Elderly" 1 => "Malnutrition" 2 => "Nutritional assessment" 3 => "Sensitivity and specificity" 4 => "Sarcopenia" ] ] ] ] "tieneResumen" => true "resumen" => array:2 [ "es" => array:3 [ "titulo" => "Resumen" "resumen" => "<span id="abst0005" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0010">Antecedentes</span><p id="spar0010" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">La prevalencia de malnutrición es elevada entre la población mayor. El ingreso hospitalario es una ventana de oportunidad para su detección.</p></span> <span id="abst0010" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0015">Objetivo</span><p id="spar0015" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Valorar la concordancia de distintas escalas nutricionales en pacientes hospitalizados.</p></span> <span id="abst0015" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0020">Método</span><p id="spar0020" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Estudio prospectivo en pacientes mayores de 65<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>años no institucionalizados ingresados en un servicio de Medicina Interna. Se compararon 5 encuestas de cribado de malnutrición (MNA, MST, MUST, NRS-2000 y CONUT) y 3 encuestas de cribado de riesgo nutricional (SCREEN<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3, 8 y 14). Como patrón de referencia se utilizó la definición de malnutrición de la Iniciativa Global para el Liderazgo en Malnutrición (GLIM).</p></span> <span id="abst0020" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0025">Resultados</span><p id="spar0025" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se incluyeron 85 pacientes (37% mujeres, mediana de edad 83<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>años). El 48% (IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 38-59%) de los pacientes fueron clasificados como malnutridos según criterios GLIM. La escala SCREEN<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 fue la más sensible (93%; IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 87-98) y MUST la más específica (91%; IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 85-99). La escala más eficaz para excluir la sospecha de malnutrición fue SCREEN<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 (LR− 0,17; IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 0,05-0,53) y la mejor para confirmarla fue MST (LR+ 7,08; IC<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>95%: 3,06-16,39). La concordancia entre las distintas escalas fue baja o muy baja, con índices kappa entre 0,082 y 0,465.</p></span> <span id="abst0025" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0030">Conclusiones</span><p id="spar0030" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Se precisa un abordaje integral para detectar la malnutrición en adultos mayores ingresados. Las escalas más sensibles son más útiles en el cribado inicial. Las herramientas de riesgo nutricional podrían ser eficaces en esta etapa. En un segundo paso se debe confirmar la malnutrición de acuerdo con criterios establecidos como los de la GLIM.</p></span>" "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0005" "titulo" => "Antecedentes" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0010" "titulo" => "Objetivo" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0015" "titulo" => "Método" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0020" "titulo" => "Resultados" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "abst0025" "titulo" => "Conclusiones" ] ] ] "en" => array:3 [ "titulo" => "Abstract" "resumen" => "<span id="abst0030" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0040">Background</span><p id="spar0035" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">The prevalence of malnutrition is high among the elderly population. Hospital admission is a window of opportunity for its detection.</p></span> <span id="abst0035" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0045">Objective</span><p id="spar0040" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">To assess the concordance of different nutritional scales in hospitalized patients.</p></span> <span id="abst0040" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0050">Methods</span><p id="spar0045" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Prospective study in non-institutionalized patients over 65<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>years of age admitted to an internal medicine department. Five malnutrition screening surveys (MNA, MST, MUST, NRS-2000 and CONUT) and three nutritional risk screening surveys (SCREEN<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3, 8 and 14) were compared. As gold standard we use the Global Leadership Initiative for Malnutrition (GLIM) definition of malnutrition.</p></span> <span id="abst0045" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0055">Results</span><p id="spar0050" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Eighty-five patients (37% female, median age 83<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>years) were included. Forty-eight percent (95%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CI: 38-59%) of patients were classified as malnourished according to GLIM criteria. The SCREEN<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 scale was the most sensitive (93%; 95%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CI: 87-98) and MUST the most specific (91%; 95%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CI: 85-99). The most effective scale for excluding suspected malnutrition was SCREEN<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>3 (LR− 0.17; 95%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CI: 0.05-0.53) and the best for confirming it was MST (LR+ 7.08; 95%<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>CI: 3.06-16.39). Concordance between the different scales was low or very low with kappa indices between 0.082 and 0.465.</p></span> <span id="abst0050" class="elsevierStyleSection elsevierViewall"><span class="elsevierStyleSectionTitle" id="sect0060">Conclusions</span><p id="spar0055" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">A comprehensive approach is needed to detect malnutrition in hospitalized patients. More sensitive scales are more useful in initial screening. Nutritional risk tools could be effective at this stage. In a second step, malnutrition should be confirmed according to established criteria such as GLIM.</p></span>" "secciones" => array:5 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "abst0030" "titulo" => "Background" ] 1 => array:2 [ "identificador" => "abst0035" "titulo" => "Objective" ] 2 => array:2 [ "identificador" => "abst0040" "titulo" => "Methods" ] 3 => array:2 [ "identificador" => "abst0045" "titulo" => "Results" ] 4 => array:2 [ "identificador" => "abst0050" "titulo" => "Conclusions" ] ] ] ] "apendice" => array:1 [ 0 => array:1 [ "seccion" => array:2 [ 0 => array:4 [ "apendice" => "<p id="par0195" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><elsevierMultimedia ident="upi0005"></elsevierMultimedia></p>" "etiqueta" => "Anexo A" "titulo" => "Material adicional" "identificador" => "sec0070" ] 1 => array:4 [ "apendice" => "<p id="par0200" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Planta de hospitalización 3.0:</span></p> <p id="par0205" class="elsevierStylePara elsevierViewall">Ángela Almudi Gil, Mercedes Aranda Martín, Teresa Arroyo Gallego, Carmen Bermejo Lorenzo, Nuria de la Cruz González, David de la Fuente Díez, David de la Horra Parra, Cristina Dengan García, Amaya Fernández Fernández, Ángela García Antolín, Alba García Maldonado, Cristina Gil Peña, Pilar Gutiérrez Tejedor, Ana Belén Legido, Ainhoa Martín Galán, Julia Pérez Nieto, Laura Nuñez Vazquez, Elena Olivar Paz, Victoria Eugenia Olivet de la Fuente, Irene Peña Olivar, Marta Sahagún Olea, Laura Santamaría Gonzalez, Irene Sanz del Cura, Asunción Vaca Bachiller.</p> <p id="par0210" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Unidad de continuidad asistencial:</span></p> <p id="par0215" class="elsevierStylePara elsevierViewall"><span class="elsevierStyleItalic">Elena</span> de Paz Collantes.</p>" "etiqueta" => "Anexo I" "titulo" => "Equipo de enfermería participante en el estudio FRAMint (2022-2023)" "identificador" => "sec0075" ] ] ] ] "multimedia" => array:6 [ 0 => array:7 [ "identificador" => "fig0005" "etiqueta" => "Figura 1" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr1.jpeg" "Alto" => 911 "Ancho" => 2508 "Tamanyo" => 365493 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0060" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Propuesta para el cribado y el posterior diagnóstico de malnutrición según la Iniciativa Global para el Liderazgo en Malnutrición (GLIM).</p>" ] ] 1 => array:7 [ "identificador" => "fig0010" "etiqueta" => "Figura 2" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr2.jpeg" "Alto" => 577 "Ancho" => 2508 "Tamanyo" => 112176 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0065" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Diagrama de bosque con los parámetros diagnósticos (sensibilidad, especificidad, razón de verosimilitud [LR] positiva y negativa) de las distintas herramientas nutricionales para diagnosticar malnutrición de acuerdo con los criterios propuestos por la Iniciativa Global para el Liderazgo en Malnutrición (GLIM).</p>" ] ] 2 => array:7 [ "identificador" => "fig0015" "etiqueta" => "Figura 3" "tipo" => "MULTIMEDIAFIGURA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "figura" => array:1 [ 0 => array:4 [ "imagen" => "gr3.jpeg" "Alto" => 1541 "Ancho" => 2508 "Tamanyo" => 192183 ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0070" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Diagrama de Venn para la comparativa entre 4 escalas de cribado de malnutrición basadas en parámetros clínicos y antropométricos.</p>" ] ] 3 => array:8 [ "identificador" => "tbl0005" "etiqueta" => "Tabla 1" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at1" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:3 [ "leyenda" => "<p id="spar0080" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">IMC: índice de masa corporal; QR: rango intercuartílico.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Total(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>85) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Malnutridos(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>41) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Sin malnutrición(n<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>=<span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>44) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">p \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Mujeres, n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32 (37) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 (37) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17 (39) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,845 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Edad (años), mediana (QR)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">83 (14) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">81 (14) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">85 (15) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,130 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Peso (kg), mediana (QR)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">70 (17) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">65 (16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">72 (16) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,061 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Talla (cm), mediana (QR)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">165 (12) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">168 (13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">165 (13) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,345 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">IMC (kg/m</span><span class="elsevierStyleSup"><span class="elsevierStyleItalic">2</span></span><span class="elsevierStyleItalic">), mediana (QR)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,072 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Circunferencia del brazo (cm), mediana (QR)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">26 (4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">25,5 (6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27 (4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,011 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Circunferencia de la pantorrilla (cm), mediana (QR)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">32 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">31 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">34 (6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,012 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Fuerza prensil (kg), mediana (QR)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 (17) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 (18) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">18 (14) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,503 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Dentición, n (%)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,512 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Tiene todos o casi todos los dientes \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">27 (32) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">15 (37) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 (27) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Tiene pocos dientes \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">4 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Tiene prótesis dentales \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">52 (61) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">24 (59) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">28 (64) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleHsp" style=""></span>Ni tiene dientes ni usa prótesis dentales \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0 (0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Escala de Barthel (puntos sobre 100), mediana (QR)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75 (45) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75 (40) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">75 (63) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,259 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Escala de Braden (puntos sobre 23), mediana (QR)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20 (6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20 (5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">20 (6) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,588 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Escala Downton (puntos sobre 4), mediana (QR)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">2 (2) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,132 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Hemoglobina (g/dl)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 (3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 (3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">12 (3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,975 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Linfocitos (totales/ml)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1.350 (950) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1.300 (1200) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1.400 (850) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,802 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Creatinina (mg/dl)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,9 (0,4) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,9 (0,3) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">1,0 (0,5) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,406 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Albúmina (g/dl)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,3 (0,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,0 (0,9) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">3,3 (1,0) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,064 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Colesterol total (mg/dl)</span><a class="elsevierStyleCrossRef" href="#tblfn0005"><span class="elsevierStyleSup">a</span></a> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">151 (65) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">157 (61) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">150 (71) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,502 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"><span class="elsevierStyleItalic">Proteína C reactiva (mg/l)</span> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16 (47) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">17 (51) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">16 (59) \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,563 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab3507987.png" ] ] ] "notaPie" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "tblfn0005" "etiqueta" => "a" "nota" => "<p class="elsevierStyleNotepara" id="npar0005">En colesterol solo hay datos sobre 66 pacientes (32 con malnutrición y 34 sin malnutrición).</p>" ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0075" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Características de la muestra</p>" ] ] 4 => array:8 [ "identificador" => "tbl0010" "etiqueta" => "Tabla 2" "tipo" => "MULTIMEDIATABLA" "mostrarFloat" => true "mostrarDisplay" => false "detalles" => array:1 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "at2" "detalle" => "Tabla " "rol" => "short" ] ] "tabla" => array:2 [ "leyenda" => "<p id="spar0090" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">CONUT: <span class="elsevierStyleItalic">CONtrolling NUTritional status</span>; MNA-SF: <span class="elsevierStyleItalic">Short-Form Mini Nutritional Assessment</span>; MST: <span class="elsevierStyleItalic">Malnutrition Screening Tool</span>; MUST: <span class="elsevierStyleItalic">Malnutrition Universal Screening Tool</span>; NRS-2002: <span class="elsevierStyleItalic">Nutritional Risk Screening-2002</span>; SCREEN: <span class="elsevierStyleItalic">Seniors in the Community: Risk Evaluation for Eating Nutrition</span>.</p>" "tablatextoimagen" => array:1 [ 0 => array:2 [ "tabla" => array:1 [ 0 => """ <table border="0" frame="\n \t\t\t\t\tvoid\n \t\t\t\t" class=""><thead title="thead"><tr title="table-row"><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">Índice Kappa % concordante \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">MNA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">MST \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">MUST \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">NRS-2002 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">SCREEN-14 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">SCREEN-8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">SCREEN-3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th><th class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-head\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t" scope="col" style="border-bottom: 2px solid black">CONUT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t\t\t</th></tr></thead><tbody title="tbody"><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">MNA \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,220 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,082 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,093 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,352 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,390 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,321 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,136 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">MST \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">60,20% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,374 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,465 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,374 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,440 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,399 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,043 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">MUST \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">49,40% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">69,90% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,189 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,123 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,202 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,190 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,038 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">NRS-2002 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">59,00% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">72,30% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">51,80% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,279 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,160 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,056 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,080 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">SCREEN-14 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">71,10% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">67,50% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">47,00% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">71,10% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,674 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,592 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,051 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">SCREEN-8 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">72,30% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">71,10% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">53,00% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">65,50% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">86,70% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">0,700 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−0,009 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">SCREEN-3 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">69,60% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">68,70% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">50,60% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">62,70% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">84,30% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">88,00% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">−0,067 \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr><tr title="table-row"><td class="td-with-role" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t ; entry_with_role_rowhead " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">CONUT \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">56,70% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">52,20% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">52,20% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">53,70% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">52,20% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">49,30% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="left" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t">46,30% \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td><td class="td" title="\n \t\t\t\t\ttable-entry\n \t\t\t\t " align="" valign="\n \t\t\t\t\ttop\n \t\t\t\t"> \t\t\t\t\t\t\n \t\t\t\t</td></tr></tbody></table> """ ] "imagenFichero" => array:1 [ 0 => "xTab3507986.png" ] ] ] ] "descripcion" => array:1 [ "es" => "<p id="spar0085" class="elsevierStyleSimplePara elsevierViewall">Análisis de concordancia de los resultados obtenidos mediante las diferentes herramientas de cribado nutricional según el índice de Kappa y el porcentaje concordante</p>" ] ] 5 => array:5 [ "identificador" => "upi0005" "tipo" => "MULTIMEDIAECOMPONENTE" "mostrarFloat" => false "mostrarDisplay" => true "Ecomponente" => array:2 [ "fichero" => "mmc1.doc" "ficheroTamanyo" => 719511 ] ] ] "bibliografia" => array:2 [ "titulo" => "Bibliografía" "seccion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "identificador" => "bibs0015" "bibliografiaReferencia" => array:29 [ 0 => array:3 [ "identificador" => "bib0150" "etiqueta" => "1" "referencia" => array:1 [ 0 => array:2 [ "contribucion" => array:1 [ 0 => array:2 [ "titulo" => "Sarcopenia and malnutrition in acutely ill hospitalized elderly: Prevalence and outcomes" "autores" => array:1 [ 0 => array:2 [ "etal" => true "autores" => array:6 [ 0 => "A.P. 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