Prognostisch instrument inflammatie
Uitgangsvraag
Welk prognostisch instrument heeft de voorkeur voor het bepalen van de mate van inflammatie als er sprake is van een verhoogd risico op ondervoeding bij ouderen met een kwetsbare gezondheid in het ziekenhuis om de voedingstoestand te verbeteren?
Aanbeveling
Gebruik geen marker van inflammatie om de mate van ondervoeding te voorspellen bij ouderen met een kwetsbare gezondheid die in het ziekenhuis worden opgenomen.
Bepaal de waarschijnlijkheid en/of mate van inflammatie door te beoordelen op de aanwezigheid van aandoeningen geassocieerd met matige tot ernstige inflammatie.1 Indien beschikbaar kan de waarde van het CRP gebruikt worden om te kijken naar de aanwezigheid van inflammatie, gebruikmakend van de GLIM-criteria.2
1.
|
Aandoeningen met ernstige inflammatie |
Aandoeningen met matig ernstige inflammatie |
Aandoeningen met milde tot matige inflammatie |
Aandoeningen zonder duidelijke inflammatie |
|
Bijvoorbeeld ziekte met IC-opname, ernstige infecties, sepsis, ARDS, ernstige brandwonden, grote buikchirurgie, multitrauma, ernstig hersenletsel en ernstige acute pancreatitis |
Bijvoorbeeld chronische ziekte gecompliceerd met acute matig ernstige exacerbaties of een acute nieuwe presentatie gepaard gaande met inflammatie, zoals bij de ziekte van Crohn, COPD, pancreatitis, diabetes, infecties en wonden, en bij kanker |
Bijvoorbeeld chronisch hartfalen, cystic fibrosis, COPD, ziekte van Crohn, coeliakie, reumatoïde artritis, diabetes, abdominale obesitas, metabool syndroom, maligniteiten, infecties zoals tuberculose, HIV of AIDS, decubitus, parodontale ziekten, chronische nierziekte, levercirrose, milde tot matige pancreatitis, acuut orgaanfalen of transplantaties |
Bijvoorbeeld psychiatrische ziekten (bijvoorbeeld anorexia nervosa, depressie), selectieve malabsorptie, motiliteitsstoornis of strictuur van de oesophagus, short bowel syndroom, intestinale pseudo-obstructie, neurologische condities gepaard gaande met dysfagie, bijv. na een CVA |
2.
|
CRP bij acute aandoeningen |
CRP bij chronische aandoeningen |
|
|
Overwegingen
Balans tussen gewenste en ongewenste effecten
Voor de impactvraag over het effect van het gebruik van een prognostisch instrument met inflammatiemetingen op het maken van klinische beslissingen bij ouderen met kwetsbare gezondheid met een risico op ondervoeding, werden geen studies geïncludeerd in de literatuuranalyse. Voor de vraag over de predictieve waarde (discriminatie en overall performance) van inflammatie metingen om ondervoeding vast te stellen bij ouderen met een kwetsbare gezondheid met een risico op ondervoeding, werden 2 studies geïncludeerd. Deze studies voerden geen interne en/of externe validatie uit van het model, waardoor geen GRADE beoordeling kon worden uitgevoerd.
De performance van een regressiemodel met als uitkomsten gemiddelde dagelijkse energie- en eiwit-inname, waarin de CRP/albumine ratio, bovenarmomtrek en moeite met zelfstandig eten worden meegenomen, kan in de studie van Sanson (2018) worden beoordeeld als substantieel. Het model verklaart respectievelijk 43% en 44% van de variantie in de uitkomsten voor gemiddelde dagelijkse energie inname en gemiddelde dagelijkse eiwit inname. Het discriminerend vermogen van de CRP/albumine ratio ligt in de studie van Kaya (2024) net onder de klinisch relevante grens, met een area under the curve (AUC) van 0.619. De AUC van een klinisch acceptabel discriminerend vermogen ligt tussen de 0.7 en 0.8. Bij een AUC van 0.5 is er geen sprake van discriminatie.
Kwaliteit van bewijs
De overall kwaliteit van bewijs kon niet worden vastgesteld, omdat er geen studies zijn gevonden die het effect van het gebruik van een prognostisch instrument voor ondervoeding met CRP, albumine, ferritine en leukocytenaantal om klinische beslissingen te maken bij ouderen met een kwetsbare gezondheid onderzochten. Dit betekent dat we zeer onzeker zijn over het geschatte effect van het gebruik van deze instrumenten op de patiëntrelevante uitkomstmaten.
Waarden en voorkeuren van patiënten (en eventueel hun naasten/verzorgers)
Patiënten (en eventueel naasten) zullen over het algemeen de voorkeur geven aan een zo min mogelijk belastend en pijnlijk onderzoek voor het meten van de mate van inflammatie. Wanneer een inschatting van de mate van inflammatie gemaakt moet worden dan kan hiervoor gebruik gemaakt worden van de CRP concentratie. Deze waarden zullen veelal beschikbaar zijn bij patiënten die worden geanalyseerd voor de aanwezigheid van ondervoeding of kan tijdens dezelfde bloedafname toegevoegd worden aan de bepaling. De inflammatie waarden zelf zijn onvoldoende predictief om de aanwezigheid van ondervoeding aan te tonen dan wel uit te sluiten.
Kostenaspecten
Het inzetten van de CRP concentratie als predictief instrument wordt niet ondersteund door de gevonden literatuur. Het alleen bepalen van de inflammatie waarden voor deze doeleinden is derhalve niet kosteneffectief. In de praktijk zullen deze waarden echter veelal bekend zijn omdat ze vaak gebruikt worden in de klinische workup van een patiënt met (het vermoeden op) ondervoeding en/of bij in instellen van een behandeling of het monitoren van de therapie effect.
Aanvaardbaarheid, haalbaarheid en implementatie
Er is geen bewijs gevonden voor de voorspellende waarde van het gebruik van markers voor inflammatie bij oudere patiënten met ondervoeding. Het gebruik van de markers voor inflammatie wordt om deze reden niet aanbevolen. Veelal zal een CRP waarde en/of albumineconcentratie echter wel al beschikbaar zijn vanuit de klinische analyse van een patiënt, vanuit het instellen van een therapie of het monitoren van het therapeutisch effect.
Rationale van de aanbeveling: weging van argumenten voor en tegen de indextest
Er is geen bewijs gevonden voor het gebruik van inflammatie waarden als prognostisch instrument bij patiënten met (een vermoeden op) ondervoeding door het ontbreken van studies en het ontbreken van interne en/of externe validatie.
Inflammatie parameters zullen vaak wel beschikbaar zijn in etiologische analyse volgens de GLIM criteria. Vanuit de GLIM criteria wordt geadviseerd bij acute ziekte bij een CRP waarde van 10-50 mg/l te spreken van matig ernstige inflammatie en bij een CRP waarde van >50 mg/l te spreken van ernstige inflammatie. Bij chronische inflammatie spreekt men bij een CRP waarde van 3.0-9.9 mg/l van milde inflammatie en bij een CRP waarde van 10-50 mg/l van matig ernstige inflammatie. De werkgroep neemt dit advies over.
Onderbouwing
Inflammation plays a crucial role in the pathophysiology of malnutrition. It is a key driver of disease-related malnutrition, and can lead to anorexia, reduced food intake, muscle catabolism and anabolic resistance. Furthermore, the Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) identified inflammation as an etiologic criterium of malnutrition.
Correct identification and/or measurement of inflammation status is crucial for both the identification of individuals at risk of malnutrition and for the optimization of the treatment plan. To date a variety of approaches can be used for the assessment of inflammation status. The likelihood of the presence of inflammation can be estimated based on the medical history where inflammation is considered likely when an inflammatory disease is present. In addition, laboratory markers can also be used to measure the inflammation burden. Frequently used markers are C-reactive protein (CRP), leukocyte count, ferritin, erythrocyte sedimentation rate and albumin.
To date it is not clear in which patient laboratory measurement of inflammation is necessary and if a measurement is performed, which measurement best reflects inflammation status in frail elderly with increased risk of malnutrition.
Summary of Findings
Patients: Frail older (>70 years) people at risk for malnutrition in the outpatient clinic, geriatric ward, emergency department and other hospital wards
Index instrument: Prognostic instrument A for measuring inflammation (outcome: nutritional status; factors: (hs) CRP, (pre)albumin (ratios), ferritin, leukocytes)
Comparator instrument: Comparator prognostic instrument/ no prognostic instrument
Outcomes: Discrimination (C-statistic, Area under the ROC curve), calibration (slope, O/E ratio), overall performance (R2)
|
Outcome
|
Study results and measurements |
Absolute effect estimates |
Certainty of the evidence (Quality of evidence) |
Summary |
|
|
Prognostic instrument A |
Comparator instrument/ no instrument |
||||
|
Impact: Nutritional status, nutritional intake |
- |
- |
- |
No GRADE1 (no evidence was found)
|
No evidence was found regarding the (un)favourable effects of the use of a prognostic instrument with CRP, albumin, ferritin and leukocyte count to make clinical decision for older people at risk of malnutrition. |
|
Discrimination: Area under the ROC curve (important)
|
- |
- |
No GRADE1 (no evidence was found) |
No evidence was found regarding the predictive value (discrimination) of CRP, albumin, ferritin and leukocyte count for measuring inflammation to assess malnutrition in frail older people at risk for malnutrition in the hospital. |
|
|
Overall performance: R2 (important) |
- |
- |
No GRADE1 (no evidence was found) |
No evidence was found regarding the predictive value (overall performance) of CRP, albumin, ferritin and leukocyte count for measuring inflammation to assess malnutrition in frail older people at risk for malnutrition in the hospital. |
|
1. No GRADE analysis was performed as study/studies did not perform validation (internally/externally) of the prognostic instrument
Description of studies
No studies were included in the analysis of the literature for search question 1.
Two studies were included in the analysis of the literature for search question 2 about the performance of a prognostic instrument. Important study characteristics and results are summarized in table 3. The assessment of the risk of bias is summarized in the risk of bias tables (under the tab ‘Evidence tabellen’).
Kaya (2024) performed a cross-sectional study including 154 geriatric patients (age ≥65 years). Patients were admitted to a training and research hospital between May 2022 and August 2022. The authors used the Mini Nutritional Assessment (MNA) to determine nutritional status and divided patients into two groups: normal nutrition and malnourished/at risk of malnutrition. The predictive model investigated in this study was the CRP to albumine ratio (CAR). The model was not validated (internally or externally) in this study.
Sanson (2018) performed a prospective observational longitudinal study to identify predictive indicators of reduced food intake and poor clinical outcomes in 81 older patients. Patients had to be >65 years of age and had to be malnourished or at risk of malnutrition. The following other inclusion criteria were used: Nutritional Risk Score (NRS 2002) of ≥ 3, middle-upper arm circumference (MUAC) <23.5 cm, or impaired ability to perform/complete self-feeding. Patients were excluded if artificial nutritional support was needed any time during the study or if end-of-life care was needed. Recruitment took place between July 1st and October 31st 2015. The minimum required samples size was calculated a priori to be 80 patients based on a 10% difference between energy intake of the studied population and energy requirements of a similar at-risk population. This study identified the CRP/albumin ratio, MUAC, and impaired self-feeding as predictive indicators. The predictive indicators were not validated (internally or externally) in the study.
Table 3. Characteristics of included studies
|
Study |
Participants |
Instrument |
Follow-up |
Outcome measures |
Comments |
Risk of bias (per outcome measure) |
|
Kaya (2024) |
N at baseline: 154
Age (mean, SD): 73.2 ± 5.9
Sex (% male): 35.7%
Malnourished or at risk of malnutrition (%): 62/154 (40%)
|
Index instrument: CRP/albumin ratio (CAR) Outcome: Nutritional status assessed by MNA
Comparator instrument: N/A |
Admission to hospital |
ROC-curve |
N/A |
N/A |
|
Sanson (2018) |
N at baseline: 81
Age (mean, SD): 81.5 ± 11.5 years
Sex (% male): 45.7%
Mean daily energy intake (MEI) <50%: 65% Mean daily protein intake (MPI) <50%: 62% |
Index instrument: CRP/albumin ratio (CAR) Outcome: MEI, MPI
Comparator instrument: N/A |
Admission to hospital, 6 days after admission |
R2 |
N/A |
N/A |
Results
Discrimination (area under the ROC-curve)
Kaya (2024) reported CRP/albumin ratio (CAR) in 154 geriatric patients. The Mini Nutritional Assessment (MNA) was used to determine nutritional status. Patients in the malnourishment/at risk of malnutrition group had a significantly higher CAR (n=62) compared to patients in the normal nutritional status group (n=92). A negative correlation of r = -0.196 (p = 0.015) between MNA score and CAR was found. The ROC curve indicated CAR as a significant predictor of malnourishment status, with an area under the ROC curve of 0.619, which is just below acceptable (see table 4).
Overall performance (R2)
Sanson (2018) reported middle-upper arm circumference (MUAC), CAR, and impaired self-feeding as indicators of impaired energy and protein intake. The final regression models could explain 43% of variance in mean daily energy intake (MEI) (R2 0.430), and 44% in mean daily protein intake (MPI)(R2 0.440). For both the MEI and MPI the performance of the final regression model, including MUAC, CAR and impaired self-feeding was considered substantial (R2≥0.26) (see table 4).
Table 4. Effect estimates for discrimination (AUC) and overall performance (R2) of included studies
|
Study |
Effect estimate |
Outcome |
|
Kaya (2024) |
AUC 0.619
|
Nutritional status assessed by MNA |
|
Sanson (2018) |
R2 0.430 R2 0.440 |
Mean daily energy intake (MEI) Mean daily protein intake (MPI) |
AUC, area under the curve
Level of evidence of the literature
The level of evidence was not graded, because none of the included studies reported validated models.
When reviewing literature, there is a hierarchy in quality of individual prognostic studies. Preferably, the effectiveness of the use of a prognostic instrument (e.g., prediction model) is evaluated in a clinical trial. Unfortunately, these studies are very rare. If not available, studies in which prediction models are developed and validated in other samples of the target population (external validation) are preferred as there is more confidence in the results of these studies compared to studies that are not externally validated. Most samples do not completely reflect the characteristics of the total population, resulting in deviated associations, possibly having consequences for conclusions. Studies validating prediction models internally (e.g., bootstrapping or cross validation) can be used to answer the first research question as well, but downgrading the level of evidence is obvious due to risk of bias and/or indirectness as it is not clear whether models perform sufficiently in target populations. The confidence in the results of unvalidated prediction models is very low. Therefore, such models will not be graded. Not grading is also applicable for prognostic factor research. The risk factors identified from such models can be used to inform patients about the risk of malnutrition; however, they are less suitable to be used in clinical decision making as the predictive value of these factors is unclear.
A systematic review of the literature was performed to answer the following question(s):
- What are the favourable and unfavourable effects of the use of prognostic instrument with CRP, albumin, ferritin and leukocyte count compared with the use of standard care to make clinical decisions for patients at risk of malnutrition?
- What is the predictive value of CRP, albumin, ferritin and leukocyte tests for measuring inflammation to assess malnutrition frail older people in the hospital?
Table 1. PICOTS
|
PICOTS 1 Impact outcomes |
PICOTS 2 Performance of prognostic instruments |
|
| Patients | Frail older (>70 years) people at risk for malnutrition in the outpatient clinic, geriatric ward, emergency department and other hospital wards | Frail older (>70 years) people at risk for malnutrition in the outpatient clinic, geriatric ward, emergency department and other hospital wards |
| Index instrument |
Application of the prognostic instrument A for measuring inflammation |
Prognostic instrument A for measuring inflammation (outcome: nutritional status; factors: (hs) CRP, (pre)albumin (ratios), ferritin, leukocytes) |
| Comparator instrument |
Existing pathway (no prognostic instrument) |
Comparator prognostic instrument/ no prognostic instrument |
| Outcomes | Nutritional status, nutritional intake | Discrimination (C-statistic, Area under the ROC curve), calibration (slope, O/E ratio), overall performance (R2) |
| Timing | At admission/visit of the hospital | At admission/visit of the hospital |
| Setting | Outpatient clinic, geriatric ward, emergency department and other hospital wards | Outpatient clinic, geriatric ward, emergency department and other hospital wards |
| Other selection criteria |
Study design: systematic reviews, randomized controlled trials and observational studies |
Study design: systematic reviews, observational studies (prediction model development studies, prediction model validation studies) |
Relevant outcome measures
The guideline panel considered nutritional status and nutritional intake as a critical outcome measures for decision making; and discrimination and calibration as important outcome measures for decision making.
The guideline panel considered definitions and thresholds for clinical relevance as defined in table 2.
Table 2. Definitions and thresholds
|
Outcome |
Definition |
Threshold |
|
Critical outcome measures |
|
|
|
Nutritional status |
As defined in the used studies |
0.8 or 1.25 RR for dichotomous outcomes 0.5 SD for continuous outcomes |
|
Nutritional intake |
As defined in the used studies |
0.8 or 1.25 RR for dichotomous outcomes 0.5 SD for continuous outcomes |
|
Important outcome measures |
|
|
|
Discrimination |
AUC/ROC: to identify the optimal cut-off value for the CAR in predicting nutritional status |
0.7≤AUC<0.8: acceptable; 0.8≤AUC<0.9: excellent; AUC≥0.9: outstanding |
|
Calibration |
Calibration slope |
Difference in calibration slope>0.1 |
|
Overall performance |
R2 |
R2<0.02: very weak 0.02<R2<0.13: weak 0.13≤R2<0.26: moderate; R2≥ 0.26: substantial |
Search and select (Methods)
1. Impact outcomes
A systematic literature search was performed by a medical information specialist using the following bibliographic databases: Embase.com and Ovid/Medline all. Both databases were searched from 2005 to May 9th, 2025 for systematic reviews and RCTs. Systematic searches were completed using a combination of controlled vocabulary and natural language keywords. The overall search strategy was derived from the following primary search concepts: (1) CRP, albumin, ferritin, leukocyte count; (2) inflammation; (3) malnutrition; (4) elderly. Duplicates were removed using EndNote software. After deduplication a total of 753 records were imported for title/abstract screening.
Initially, 9 studies were selected based on title and abstract screening. After reading the full text, all 9 studies were excluded (see the exclusion table under the tab ‘Evidence tabellen’), and no studies were included.
2. Performance of prognostic instrument
A systematic literature search was performed by a medical information specialist using the following bibliographic databases: Embase.com and Ovid/Medline all. Both databases were searched from 2005 to May 9th, 2025 for systematic reviews and observational studies. Systematic searches were completed using a combination of controlled vocabulary and natural language keywords. The overall search strategy was derived from the following primary search concepts: (1) CRP, albumin, ferritin, leukocyte count; (2) inflammation; (3) malnutrition; (4) elderly; (5) prognostic filter. Duplicates were removed using EndNote software. After deduplication a total of 1634 records were imported for title/abstract screening.
Initially, 7 studies were selected based on title and abstract screening. After reading the full text, 5 studies were excluded (see the exclusion table under the tab ‘Evidence tabellen’), and 2 studies were included.
- Kaya T, Ulaş SB, Nalbant A, Yıldırım İ, İşsever K, Karacaer C, Bilgin C, Vatan A, Acar T, Acar BA, Aras YG, Köroğlu M. C-reactive protein/albumin ratio as a novel predictor for nutritional status of geriatric patients. Brain Behav. 2024 Sep;14(9):e70017. doi: 10.1002/brb3.70017. PMID: 39262165; PMCID: PMC11391020.
- Sanson G, Bertocchi L, Dal Bo E, Di Pasquale CL, Zanetti M. Identifying reliable predictors of protein-energy malnutrition in hospitalized frail older adults: A prospective longitudinal study. Int J Nurs Stud. 2018 Jun;82:40-48. doi: 10.1016/j.ijnurstu.2018.03.007. Epub 2018 Mar 7. PMID: 29579571.
Table of excluded studies
|
Reference |
Reason for exclusion |
|
Pourhassan M, Cederholm T, Donini LM, Poggiogalle E, Schwab U, Nielsen RL, Andersen AL, Małgorzewicz S, Volkert D, Wirth R. Severity of Inflammation Is Associated with Food Intake in Hospitalized Geriatric Patients-A Merged Data Analysis. Nutrients. 2023 Jul 8;15(14):3079. doi: 10.3390/nu15143079. PMID: 37513497; PMCID: PMC10385000. |
Wrong study design: association study. No prediction model developed or evaluated; Wrong study population: patients aged>65y
|
|
Pourhassan M, Böttger S, Janssen G, Sieske L, Wirth R. The Association of Inflammation with Food Intake in Older Hospitalized Patients. J Nutr Health Aging. 2018;22(5):589-593. doi: 10.1007/s12603-017-0976-2. PMID: 29717758. |
Wrong study design: association study. No prediction model developed or evaluated
|
|
Sieske L, Janssen G, Babel N, Westhoff TH, Wirth R, Pourhassan M. Inflammation, Appetite and Food Intake in Older Hospitalized Patients. Nutrients. 2019 Aug 22;11(9):1986. doi: 10.3390/nu11091986. PMID: 31443557; PMCID: PMC6770921. |
Wrong study design: association study. No prediction model developed or evaluated
|
|
Suganuma S, Kanda N, Yoshida M, Miyagi T, Nakamura K. Use of C-Reactive Protein in Global Leadership Initiative on Malnutrition (GLIM) Etiologic Criteria for Critically Ill Patients: A Retrospective Claims Database Study. Nutrients. 2025 Feb 16;17(4):705. doi: 10.3390/nu17040705. PMID: 40005032; PMCID: PMC11858327. |
Wrong study population: patients >18y admitted to ICU; Wrong outcome: composite outcome of in-hospital mortality, BI<60 and hospital stay
|
|
Dellière S, Pouga L, Neveux N, Hernvann A, De Bandt JP, Cynober L. Assessment of transthyretin cut-off values for a better screening of malnutrition: Retrospective determination and prospective validation. Clin Nutr. 2021 Mar;40(3):907-911. doi: 10.1016/j.clnu.2020.06.017. Epub 2020 Jun 25. PMID: 32665102. |
Wrong study population: all ages
|
Beoordelingsdatum en geldigheid
Publicatiedatum : 01-09-2026
Beoordeeld op geldigheid : 01-09-2026
Algemene gegevens
De Vereniging van Specialisten Ouderengeneeskunde (Verenso) heeft een verklaring van geen bezwaar afgegeven.
De ontwikkeling/herziening van deze richtlijnmodule werd ondersteund door het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten (www.demedischspecialist.nl/kennisinstituut) en werd gefinancierd uit de Kwaliteitsgelden Medisch Specialisten (SKMS). De financier heeft geen enkele invloed gehad op de inhoud van de richtlijnmodule.
Samenstelling werkgroep
Voor het ontwikkelen van de richtlijnmodule is in 2023 een multidisciplinaire werkgroep ingesteld, bestaande uit vertegenwoordigers van alle relevante specialismen (zie hiervoor de Samenstelling van de werkgroep) die betrokken zijn bij de zorg rondom ondervoeding en sarcopenie bij ouderen met een kwetsbare gezondheid.
Werkgroep
- Dr. W.M.W.H. (Walther) Sipers, klinisch geriater, werkzaam in het Zuyderland Medisch Centrum te Heerlen- Sittard-Geleen, NVKG
- Dr. ir. E. (Emmelyne) Vasse, diëtist-onderzoeker, werkzaam in Ziekenhuis Gelderse Vallei te Ede en bij het Lectoraat Voeding, Diëtetiek & Leefstijl aan de Hogeschool van Arnhem en Nijmegen, NVD
- Dr. CH. (Christian) Oudshoorn, internist en klinisch geriater, werkzaam in het Erasmus MC te Rotterdam, NVKG
- Drs. A. (Aurélie) Rutten, AIOS klinische geriatrie, werkzaam in het Zuyderland MC te Heerlen-Sittard-Geleen, NVKG
- L. (Lichelle) Wong, MSc, AIOS klinische geriatrie, werkzaam in het Zuyderland MC te Heerlen-Sittard-Geleen, NVKG
- Drs. S. (Simone) Verhaar, klinisch geriater, werkzaam in het Catharina Ziekenhuis te Eindhoven, NVKG
- Dr. A.Y. (Astrid) Hagedoorn-Bijlsma, internist ouderengeneeskunde, werkzaam in het Elisabeth-TweeSteden Ziekenhuis te Tilburg, NIV
- Prof. Dr. J. (Jos) Schols, hoogleraar ouderengeneeskunde, werkzaam bij Maastricht University te Maastricht, Verenso
- V. (Vera) Luijckx, MSc, geriatriefysiotherapeut, werkzaam bij Surplus te West-Brabant, KNGF
Klankbordgroep
- D.S.V.M. (Dominique) Clément, MSc, MDL-arts, werkzaam in het King’s College Hospital te Londen, NVMDL
- Dr. I.A.M. (Ingrid) Gisbertz, MDL-arts, werkzaam bij Bernhoven te Uden, NVMDL
- Dhr. dr. T.E. (Taco) Otto, chirurg, werkzaam in het Dijklander Ziekenhuis te Hoorn, NVvH
- C. (Charlotte) van der Hulst, MSc, verpleegkundig specialist AGZ, werkzaam bij Brentano te Amstelveen, V&VN
- Dr. R. (Robert) Tepaske, anesthesioloog-intensivist, werkzaam bij het Amsterdam UMC – locatie AMC te Amsterdam, NVIC
Met ondersteuning van
- Dr. J. (Janneke) Hoogervorst-Schilp, senior adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
- F. (Florien) Ham, MSc, adviseur, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
- A. (Alies) Oost, medisch informatiespecialist, Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten
Belangenverklaringen
Een overzicht van de belangen van werkgroepleden en het oordeel over het omgaan met eventuele belangen vindt u in onderstaande tabel. De ondertekende belangenverklaringen zijn op te vragen bij het secretariaat van het Kennisinstituut van de Federatie Medisch Specialisten.
|
Naam |
Hoofdfunctie |
Nevenwerkzaamheden |
Persoonlijke Financiële Belangen |
Persoonlijke Relaties |
Extern gefinancierd onderzoek |
Intell. belangen en reputatie |
Overige belangen |
Datum |
Restrictie |
|
Werkgroep |
|||||||||
|
Hagedoorn-Bijlsma |
Internist ouderengeneeskunde bij vakgroep geriatrie in ETZ |
Vice-voorzitter wetenschapscommissie van NIV en NVKG |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
04-05-2026 |
Geen |
|
Luijckx |
Werkgever: Surplus, betaalde functie. Geriatriefysiotherapeut: Verlenen van fysiotherapeutische zorg (onderzoek, behandeling, advisering) aan kwetsbare ouderen. Betaalde functie. Lid professionele advies raad (PAR) bij Surplus: Via de PAR aandacht voor zeggenschap binnen Surplus creëren en raad van bestuur adviseren over vakinhoudelijk beleid. |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
17-04-2026 |
Geen |
|
Oudshoorn |
Internist en kinisch geriater Erasmus MC |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
17-04-2026 |
Geen |
|
Rutten |
AIOS geriatrie Zuyderland MC |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
20-04-2026 |
Geen |
|
Schols |
hoogleraar ouderengeneeskunde Universiteit Maastricht |
*Lid van Gezondheidsraad (vacatiegeld) *lid WAR Care-cure van Zorginstituut (vacatiegeld) *lid WAR Alzheimer Ned (geen vergoeding). *Lid RVT Zorgorganisatie Sevagram Heerlen (RvT vergoeding) *lid RvT Zorgorganisatie Beek&Bos Heythuysen (RvT vergoeding) |
Geen |
Geen |
Geen |
Ik heb uiteraard de reputatie van mijn universiteit hoog te houden. Verder geen specifieke zaken |
Geen |
15-04-2026 |
Geen |
|
Sipers |
klinisch geriater en opleider Zuyderland Medisch Centrum, full time werkzaam |
SCEN arts, 6x/ jaar 5 dagen dienst volgens rooster. Consulten buiten werktijden om en vergoeding per daadwerkelijk uitgevoerd consult conform tarieven KNMG |
Geen |
Geen |
Geen |
Ik ben door de NVKG gevraagd om deze taak op me te nemen. Dit heeft ermee te maken daar ik reeds enige expertise heb op dit gebied en het een belangrijk thema vind in de dagelijkse zorg voor kwetsbare oudere patiënten. Mijn drijfveer is om zodoende een bijdrage te leveren aan een kwaliteit betere zorg. |
Geen |
28-07-2022 |
Geen |
|
Vasse |
Post-doc onderzoeker/projectleider - Hogeschool van Arnhem en Nijmegen, Lectoraat Voeding, Dietetiek & Leefstijl / Kenniscentrum Ondervoeding (16 uur/week, tot oktober 2024) Dietist - Ziekenhuis Gelderse Vallei in Ede (oproepbasis) |
Bestuurslid - Netherlands Society for Parenteral and Enteral Nutrition (NESPEN) (onbetaald) |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
17-04-2026 |
Geen |
|
Verhaar |
Klinisch geriater, Catharina ziekenhuis Eindhoven |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
17-04-2026 |
Geen |
|
Wong |
AIOS Zuyderland MC |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
15-04-2026 |
Geen |
|
Klankbordgroep |
|||||||||
|
Clément |
Maag-, darm- en leverarts (Consultant Gastroenterologist) King's College Hospital Londen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
15-10-2023 |
Geen |
|
Gisbertz |
MDL arts Bernhoven |
Voorzitter Nederlands voedingsteam overleg Lid commissie Voeding NVMDL |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
23-10-2023 |
Geen |
|
Hulst, van der |
verpleegkundig specialist AGZ Stichting Brentano Amstelveen. Regiebehandelaar psychogeriatrisch verpleeghuis. |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
12-12-2023 |
Geen |
|
Otto |
Chirurg, Dijklander ziekenhuis, Hoorn |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
16-12-2023 |
Geen |
|
Tepaske |
Anesthesioloog-Intensivist, Intensive Care volwassenen AUMC. plv. hoofd/ WPM, plv. opleider fellows IC (tot 1 feb 2024), Stage begeleider AIOS. interne, anesthesiologie, heelkunde. Begeleider Nurse practitioners profielen circulation & ventilation. Voorzitter materialen commissie Intensive Care volwassenen Investeringen en Europese aanbestedingen Verder lid van de IC- werkgroepen vv- en va-ECMO, decubitus, klinisch chemisch, peersupport, monitoring & ICT, apotheek & AMC-brede |
Allen onbezoldigd: Lid concillium IC (GIC, tot 1 feb 2024), Lid van de sectie IC van de NVA Lid NVIC Bezoldigd: Docent ICverpleegkundigen, Amstel Academie, opleidingsinstituut AmsterdamUMC, loc VUmc
|
Geen |
Geen |
Geen |
Geen |
Eenmalig vergoeding voor deelname aan masterclass 'meten van metabolisme' van Hamilton, Zwitserland |
01-12-2023 |
Geen |
Inbreng patiëntenperspectief
Er werd aandacht besteed aan het patiëntenperspectief door de Patientenfederatie Nederland en de KBO-PCOB uit te nodigen voor de schriftelijke knelpunteninventarisatie, maar beide hebben geen input gegeven. Daarnaast is de KBO-PCOB uitgenodigd voor de werkgroep, maar heeft afgezien van deelname. De conceptrichtlijn is tevens voor commentaar voorgelegd aan de Patientenfederatie Nederland en de KBO-PCOB en de eventueel aangeleverde commentaren zijn bekeken en verwerkt.
Kwalitatieve raming van mogelijke financiële gevolgen in het kader van de Wkkgz
Bij de richtlijnmodule is conform de Wet kwaliteit, klachten en geschillen zorg (Wkkgz) een kwalitatieve raming uitgevoerd om te beoordelen of de aanbevelingen mogelijk leiden tot substantiële financiële gevolgen. Bij het uitvoeren van deze beoordeling is de richtlijnmodule op verschillende domeinen getoetst (zie het stroomschema op de Richtlijnendatabase).
|
Module |
Uitkomst raming |
Toelichting |
|
Prognostisch instrument inflammatie |
Geen financiële gevolgen |
Hoewel uit de toetsing volgt dat de aanbeveling(en) breed toepasbaar zijn (>40.000 patiënten), volgt uit de toetsing dat het overgrote deel (±90%) van de zorgaanbieders en zorgverleners al aan de norm voldoet. Er worden daarom geen financiële gevolgen verwacht. |
Werkwijze
Voor meer details over de gebruikte richtlijnmethodologie verwijzen wij u naar de Richtlijnendatabase.
Zoekverantwoording
Zoekstratgie
Embase.com
|
No. |
Query |
Results |
|
#1 |
'sedimentation rate'/exp OR 'c reactive protein blood level'/exp OR 'c reactive protein level'/exp OR 'c reactive protein'/exp OR 'albumin level'/exp OR 'prealbumin blood level'/exp OR 'transthyretin'/exp OR 'serum albumin'/exp OR 'albumin'/exp OR 'ferritin blood level'/exp OR 'ferritin'/exp OR 'leukocyte count'/exp OR 'blood biomarker'/exp OR ((sediment* NEAR/3 (rate* OR velocity)):ti,ab,kw) OR ((('c reactive' OR 'c reaction' OR creactive OR 'creatinin* reactive' OR 'creatinin* reaction') NEAR/3 protein*):ti,ab,kw) OR crp:ti,ab,kw OR hscrp:ti,ab,kw OR albumin*:ti,ab,kw OR albumen:ti,ab,kw OR albumisol:ti,ab,kw OR glycoalbumin*:ti,ab,kw OR prealbumin:ti,ab,kw OR transthyretin:ti,ab,kw OR ferritin*:ti,ab,kw OR (((leucocyte* OR 'white blood' OR 'white cell*' OR wbc OR lymphocyte* OR 'natural killer' OR nk) NEAR/3 (count* OR number* OR percent*)):ti,ab,kw) OR ((inflamm* NEAR/3 biomarker*):ti,ab,kw) OR (((blood OR serum OR plasma) NEAR/3 biomarker*):ti,ab,kw) |
1183540 |
|
#2 |
'inflammation'/exp OR 'lymphocyte count'/exp OR inflamm*:ti,ab,kw OR (((lymphocyte OR 'natural killer' OR nk) NEAR/3 (count* OR percent*)):ti,ab,kw) |
5702846 |
|
#3 |
'malnutrition'/exp OR 'malnutrition assessment'/exp OR 'nutritional status'/exp OR 'nutritional assessment'/exp OR (((nutrition* OR nutrient*) NEAR/3 deficien*):ti,ab,kw) OR malnourish*:ti,ab,kw OR malnutrition:ti,ab,kw OR undernutrition:ti,ab,kw OR underfeeding:ti,ab,kw OR undernourish*:ti,ab,kw OR innutrition:ti,ab,kw OR ((nutrit* NEAR/3 (status OR state OR evaluat* OR assess*)):ti,ab,kw) |
395171 |
|
#4 |
'aged'/exp/mj OR 'geriatrics'/exp OR 'geriatric assessment'/exp OR 'geriatric patient'/exp OR 'elderly care'/exp OR 'frailty'/exp OR 'physical frailty'/exp OR 'geriatric nutritional risk index'/exp OR 'senile dementia'/exp OR 'aged hospital patient'/exp OR 'frail elderly'/exp OR 'institutionalized elderly'/exp OR 'very elderly'/exp OR elder*:ti,ab,kw OR eldest:ti,ab,kw OR frail*:ti,ab,kw OR geriatri*:ti,ab,kw OR aging:ti,ab,kw OR ageing:ti,ab,kw OR ((oldest NEXT/1 old*):ti,ab,kw) OR ((very NEXT/1 old*):ti,ab,kw) OR senior*:ti,ab,kw OR senium:ti,ab,kw OR septuagenarian*:ti,ab,kw OR octagenarian*:ti,ab,kw OR octogenarian*:ti,ab,kw OR nonagenarian*:ti,ab,kw OR centarian*:ti,ab,kw OR centenarian*:ti,ab,kw OR supercentenarian*:ti,ab,kw OR ((older NEXT/1 (man OR men OR male* OR woman OR women OR female*)):ti,ab,kw) OR (((old OR older) NEXT/1 (age* OR subject* OR patient* OR pts OR adult* OR population* OR person* OR people OR citizen*)):ti,ab,kw) OR ((senil* NEAR/3 (dement* OR confus* OR alzheimer*)):ti,ab,kw) |
1759645 |
|
#5 |
'area under the curve'/exp OR 'brier score'/exp OR 'computer prediction'/exp OR 'c statistic'/exp OR 'c statistics'/exp OR 'integrated discrimination improvement'/exp OR 'net reclassification improvement'/exp OR 'net reclassification index'/exp OR 'prediction'/exp OR 'predictive model'/exp OR 'predictive modeling'/exp OR 'predictive validity'/exp OR 'predictive value'/exp OR 'regression analysis'/exp OR 'statistical model'/exp OR 'area under the curve':ti,ab,kw OR 'brier score*':ti,ab,kw OR 'c statistic*' OR 'computer prediction':ti,ab,kw OR 'decision curve anal*':ti,ab,kw OR (('net reclassification' NEAR/2 (improvement OR index)):ti,ab,kw) OR (((predict* OR statistical*) NEAR/3 (model* OR validity OR value)):ti,ab,kw) OR 'proportional hazards model*':ti,ab,kw OR 'r square*':ti,ab,kw OR regression:ti,ab,kw OR predict*:ti OR multivariate:ti,ab,kw OR multivariab*:ti,ab,kw |
3765367 |
|
#6 |
#1 AND #2 AND #3 AND #4 AND #5 NOT ('conference abstract'/it OR 'editorial'/it OR 'letter'/it OR 'note'/it) NOT (('animal'/exp OR 'animal experiment'/exp OR 'animal model'/exp OR 'nonhuman'/exp) NOT 'human'/exp) AND [2005-2025]/py |
1068 |
|
#7 |
'meta analysis'/exp OR 'systematic review'/exp OR 'scoping review'/exp OR 'rapid review'/exp OR 'umbrella review'/exp OR 'cochrane database of systematic reviews'/jt OR 'network meta-analysis'/exp OR 'networkmeta analy*':ti,ab,kw OR 'networkmetaanaly*':ti,ab,kw OR metaanaly*:ti,ab,kw OR 'meta analy*':ti,ab,kw OR metanaly*:ti,ab,kw OR prisma:ti,ab,kw OR prospero:ti,ab,kw OR metaanali*:ti,ab,kw OR 'meta anali*':ti,ab,kw OR metanali*:ti,ab,kw OR (((systemati* OR scoping OR umbrella OR 'structured literature') NEAR/3 (review* OR overview*)):ti,ab,kw) OR (((structured OR systemic*) NEAR/3 (review* OR overview* OR synth*) NEAR/3 literature):ti,ab,kw) OR ((systemic* NEAR/1 review*):ti,ab,kw) OR (((systemati* OR literature OR database* OR 'data base*') NEAR/10 search*):ti,ab,kw) OR (((structured OR comprehensive* OR systemic*) NEAR/3 search*):ti,ab,kw) OR (((literature NEAR/3 (review* OR overview*)):ti,ab,kw) AND (search*:ti,ab,kw OR database*:ti,ab,kw OR 'data base*':ti,ab,kw)) OR (('data extraction*':ti,ab,kw OR 'data source*':ti,ab,kw) AND ('study selection*':ti,ab,kw OR 'studies selection*':ti,ab,kw)) OR ('search strateg*':ti,ab,kw AND 'selection criteria*':ti,ab,kw) OR ('data source*':ti,ab,kw AND 'data synth*':ti,ab,kw) OR medline*:ti,ab,kw OR pubmed*:ti,ab,kw OR 'pub med*':ti,ab,kw OR embase:ti,ab,kw OR cochrane*:ti,ab,kw OR (((critical* OR rapid*) NEAR/2 (review* OR overview* OR synth*)):ti) OR ((((critical* OR rapid*) NEAR/3 (review* OR overview* OR synth*)):ab) AND (search*:ab OR database*:ab OR 'data base*':ab)) OR metasynth*:ti,ab,kw OR 'meta synth*':ti,ab,kw OR 'review* of review*':ti,ab,kw |
1110114 |
|
#8 |
'major clinical study'/de OR 'clinical study'/de OR 'family study'/de OR 'longitudinal study'/de OR 'retrospective study'/de OR 'prospective study'/de OR 'cohort analysis'/de OR 'case control study'/de OR 'comparative study'/exp OR 'control group'/de OR 'controlled study'/de OR 'controlled clinical trial'/de OR 'crossover procedure'/de OR 'double blind procedure'/de OR 'phase 2 clinical trial'/de OR 'phase 3 clinical trial'/de OR 'phase 4 clinical trial'/de OR 'pretest posttest design'/de OR 'pretest posttest control group design'/de OR 'quasi experimental study'/de OR 'single blind procedure'/de OR 'triple blind procedure'/de OR ((cohort NEAR/1 (study OR studies)):ab,ti) OR (('case control' NEAR/1 (study OR studies)):ab,ti) OR (('follow up' NEAR/1 (study OR studies)):ab,ti) OR (observational NEAR/1 (study OR studies)) OR ((epidemiologic NEAR/1 (study OR studies)):ab,ti) OR (('cross sectional' NEAR/1 (study OR studies)):ab,ti) OR (((control OR controlled) NEAR/6 trial):ti,ab,kw) OR (((control OR controlled) NEAR/6 (study OR studies)):ti,ab,kw) OR (((control OR controlled) NEAR/1 active):ti,ab,kw) OR 'open label*':ti,ab,kw OR (((double OR two OR three OR multi OR trial) NEAR/1 (arm OR arms)):ti,ab,kw) OR ((allocat* NEAR/10 (arm OR arms)):ti,ab,kw) OR placebo*:ti,ab,kw OR 'sham-control*':ti,ab,kw OR (((single OR double OR triple OR assessor) NEAR/1 (blind* OR masked)):ti,ab,kw) OR nonrandom*:ti,ab,kw OR 'non-random*':ti,ab,kw OR 'quasi-experiment*':ti,ab,kw OR crossover:ti,ab,kw OR 'cross over':ti,ab,kw OR 'parallel group*':ti,ab,kw OR 'factorial trial':ti,ab,kw OR ((phase NEAR/5 (study OR trial)):ti,ab,kw) OR ((case* NEAR/6 (matched OR control*)):ti,ab,kw) OR ((match* NEAR/6 (pair OR pairs OR cohort* OR control* OR group* OR healthy OR age OR sex OR gender OR patient* OR subject* OR participant*)):ti,ab,kw) OR ((propensity NEAR/6 (scor* OR match*)):ti,ab,kw) OR versus:ti OR vs:ti OR compar*:ti OR ((compar* NEAR/1 study):ti,ab,kw) OR (('observational study'/de OR 'cross-sectional study'/de OR 'multicenter study'/de OR 'correlational study'/de OR 'follow up'/de OR cohort*:ti,ab,kw OR 'follow up':ti,ab,kw OR followup:ti,ab,kw OR longitudinal*:ti,ab,kw OR prospective*:ti,ab,kw OR retrospective*:ti,ab,kw OR observational*:ti,ab,kw OR 'cross sectional*':ti,ab,kw OR cross?ectional*:ti,ab,kw OR multicent*:ti,ab,kw OR 'multi-cent*':ti,ab,kw OR consecutive*:ti,ab,kw) AND (group:ti,ab,kw OR groups:ti,ab,kw OR subgroup*:ti,ab,kw OR versus:ti,ab,kw OR vs:ti,ab,kw OR compar*:ti,ab,kw OR 'odds ratio*':ab OR 'relative odds':ab OR 'risk ratio*':ab OR 'relative risk*':ab OR 'rate ratio':ab OR aor:ab OR arr:ab OR rrr:ab OR ((('or' OR 'rr') NEAR/6 ci):ab))) |
18178450 |
|
#9 |
#6 AND #7 |
5 |
|
#10 |
#6 AND #8 NOT #9 |
1035 |
|
#11 |
#9 OR #10 |
1040 |
Ovid/Medline
|
# |
Searches |
Results |
|
1 |
exp Blood Sedimentation/ or exp C-Reactive Protein/ or exp Albumins/ or exp Ferritins/ or exp Leukocyte Count/ or (sediment* adj3 (rate* or velocity)).ti,ab,kf. or (('c reactive' or 'c reaction' or creactive or 'creatinin* reactive' or 'creatinin* reaction') adj3 protein*).ti,ab,kf. or crp.ti,ab,kf. or hscrp.ti,ab,kf. or albumin*.ti,ab,kf. or albumen.ti,ab,kf. or albumisol.ti,ab,kf. or glycoalbumin*.ti,ab,kf. or prealbumin.ti,ab,kf. or transthyretin.ti,ab,kf. or ferritin*.ti,ab,kf. or ((leucocyte* or 'white blood' or 'white cell*' or wbc or lymphocyte* or 'natural killer' or nk) adj3 (count* or number* or percent*)).ti,ab,kf. or (inflamm* adj3 biomarker*).ti,ab,kf. or ((blood or serum or plasma) adj3 biomarker*).ti,ab,kf. |
648537 |
|
2 |
exp Inflammation/ or inflamm*.ti,ab,kf. or ((lymphocyte or 'natural killer' or nk) adj3 (count* or percent*)).ti,ab,kf. |
1642931 |
|
3 |
exp Malnutrition/ or exp Nutritional Status/ or exp Nutrition Assessment/ or ((nutrition* or nutrient*) adj3 deficien*).ti,ab,kf. or (malnourish* or malnutrition or undernutrition or underfeeding or undernourish* or innutrition).ti,ab,kf. |
245944 |
|
4 |
exp Aged/ or exp Geriatrics/ or exp "Homes for the Aged"/ or exp "Health Services for the Aged"/ or exp Geriatric Psychiatry/ or exp Geriatric Nursing/ or exp "Aged, 80 and over"/ or exp Frail Elderly/ or elder*.ti,ab,kf. or eldest.ti,ab,kf. or frail*.ti,ab,kf. or geriatri*.ti,ab,kf. or aging.ti,ab,kf. or ageing.ti,ab,kf. or 'oldest old*'.ti,ab,kf. or 'very old*'.ti,ab,kf. or senior*.ti,ab,kf. or senium.ti,ab,kf. or septuagenarian*.ti,ab,kf. or octagenarian*.ti,ab,kf. or octogenarian*.ti,ab,kf. or nonagenarian*.ti,ab,kf. or centarian*.ti,ab,kf. or centenarian*.ti,ab,kf. or supercentenarian*.ti,ab,kf. or (older adj (man or men or male* or woman or women or female*)).ti,ab,kf. or ((old or older) adj (age* or subject* or patient* or pts or adult* or population* or person* or people or citizen*)).ti,ab,kf. or (senil* adj3 (dement* or confus* or alzheimer*)).ti,ab,kf. |
4239618 |
|
5 |
Area Under Curve/ or exp Forecasting/ or "Predictive Value of Tests"/ or exp Multivariate Analysis/ or exp Regression Analysis/ or exp Models, Statistical/ or area under the curve.ti,ab,kf. or brier score*.ti,ab,kf. or c statistic*.ti,ab,kf. or computer prediction.ti,ab,kf. or decision curve anal*.ti,ab,kf. or (net reclassification adj2 (improvement or index)).ti,ab,kf. or ((predict* or statistical*) adj3 (model* or validity or value)).ti,ab,kf. or proportional hazards model*.ti,ab,kf. or r square*.ti,ab,kf. or regression.ti,ab,kf. or predict*.ti. or multivaria*.ti,ab,kf. |
2772041 |
|
6 |
(1 and 2 and 3 and 4 and 5) not (comment/ or editorial/ or letter/) not ((exp animals/ or exp models, animal/) not humans/) |
1139 |
|
7 |
limit 6 to yr="2005 -Current" |
1039 |
|
8 |
exp Meta-Analysis/ or exp Network Meta-Analysis/ or exp Systematic Review/ or (networkmeta analy* or networkmetaanaly* or metaanaly* or meta analy* or metanaly* or prisma or prospero or metaanali* or meta anali* or metanali*).ti,ab,kf. or ((systemati* or scoping or umbrella or structured literature) adj3 (review* or overview*)).ti,ab,kf. or ((structured or systemic*) adj3 (review* or overview* or synth*) adj3 literature).ti,ab,kf. or (systemic* adj1 review*).ti,ab,kf. or ((systemati* or literature or database* or data base*) adj10 search*).ti,ab,kf. or ((structured or comprehensive* or systemic*) adj3 search*).ti,ab,kf. or ((literature adj3 (review* or overview*)) and (search* or database* or data base*)).ti,ab,kf. or ((data extraction* or data source*) and (study selection* or studies selection*)).ti,ab,kf. or (search strateg* and selection criteria*).ti,ab,kf. or (data source* and data synth*).ti,ab,kf. or (medline* or pubmed* or pub med* or embase or cochrane*).ti,ab,kf. or cochrane.jw. or ((critical* or rapid*) adj2 (review* or overview* or synth*)).ti. or (((critical* or rapid*) adj3 (review* or overview* or synth*)) and (search* or database* or data base*)).ab. or metasynth*.ti,ab,kf. or meta synth*.ti,ab,kf. |
829750 |
|
9 |
Case-control Studies/ or clinical trial, phase ii/ or clinical trial, phase iii/ or clinical trial, phase iv/ or comparative study/ or control groups/ or controlled before-after studies/ or controlled clinical trial/ or double-blind method/ or historically controlled study/ or matched-pair analysis/ or single-blind method/ or (((control or controlled) adj6 (study or studies or trial)) or (compar* adj (study or studies)) or ((control or controlled) adj1 active) or "open label*" or ((double or two or three or multi or trial) adj (arm or arms)) or (allocat* adj10 (arm or arms)) or placebo* or "sham-control*" or ((single or double or triple or assessor) adj1 (blind* or masked)) or nonrandom* or "non-random*" or "quasi-experiment*" or "parallel group*" or "factorial trial" or "pretest posttest" or (phase adj5 (study or trial)) or (case* adj6 (matched or control*)) or (match* adj6 (pair or pairs or cohort* or control* or group* or healthy or age or sex or gender or patient* or subject* or participant*)) or (propensity adj6 (scor* or match*))).ti,ab,kf. or (confounding adj6 adjust*).ti,ab. or (versus or vs or compar*).ti. or exp cohort studies/ or epidemiologic studies/ or ((multicenter study/ or observational study/ or seroepidemiologic studies/ or (cohort* or 'follow up' or followup or longitudinal* or prospective* or retrospective* or observational* or multicent* or 'multi-cent*' or consecutive*).ti,ab,kf.) and ((group or groups or subgroup* or versus or vs or compar*).ti,ab,kf. or ('odds ratio*' or 'relative odds' or 'risk ratio*' or 'relative risk*' or aor or arr or rrr).ab. or (("OR" or "RR") adj6 CI).ab.)) or Case control.tw. or cohort.tw. or Cohort analy$.tw. or (Follow up adj (study or studies)).tw. or (observational adj (study or studies)).tw. or Longitudinal.tw. or Retrospective*.tw. or prospective*.tw. or consecutive*.tw. or Cross sectional.tw. or Cross-sectional studies/ or historically controlled study/ or interrupted time series analysis/ |
8027995 |
|
10 |
7 and 8 |
5 |
|
11 |
(7 and 9) not 10 |
891 |
|
12 |
10 or 11 |
896 |