Гостра хвороба нирок після гострої декомпенсованої серцевої недостатності Ⅱ

РЕЗУЛЬТАТИ

Дослідження населення

Блок-схема включення пацієнтів представлена ​​на малюнку 1а. Було ідентифіковано 11 010 пацієнтів, які були госпіталізовані з приводу ГСН, з достатньою інформацією для оцінки ГПН та АКД. Після виключення за критеріями, згаданими вище, 7519 пацієнтів, які були госпіталізовані з приводу ГСН у період з 1 січня 2008 р. по 31 грудня 2018 р., підлягали аналізу.

ЕКСТРАКТ ЦИСТАНШИ З 30% ЕХІНКАЗИДУПРИ ХВОРОБАХ НИРОК

Захворюваність AKD та перехід від AKI до AKD після ADHF

З 7519 пацієнтів у 678 (9.0%) розвинувся ГПН протягом перших 7 днів (рис. 1а). З цих 678 пацієнтів з ГПН у 267 (39,4%) розвинувся АПН 1, 2 або 3 протягом днів спостереження з 8 по 90, а решта 411 (60,6%) згруповані в АКД 0 стадії. З 7519 пацієнтів у 6841 не було ідентифікованого епізоду ГПН протягом перших 7 днів госпіталізації; з цих пацієнтів у 1325 (19,4%) розвинулась стадія 1, 2 або 3 AKD протягом днів спостереження з 8 по 90. На малюнку 1b показано групування пацієнтів за різними стадіями AKN та AKD. Ті, хто мав більш високу стадію ГПН, мали більшу ймовірність 3-ї стадії АКД або смерть, ніж ті, хто мав нижчу стадію ГПН. З 7519 пацієнтів, які були госпіталізовані з приводу ГСН, у 1592 (21,2%) розвинувся АКД протягом 8–90 днів у період спостереження після першого дня госпіталізації.

Модель прогнозування для будь-якої стадії AKD. Таблиця 1 і додаткова таблиця S1 ілюструють характеристики та відповідні клінічні фактори ризику. Клінічні фактори, пов’язані з будь-якою стадією розвитку AKD після ADHF, були визначені за допомогою моделей однофакторної логістичної регресії (додаткова таблиця S2). Модель багатофакторної логістичної регресії визначила такі предиктори: жіноча стать, розвиток ГПН, тяжкість ГПН (не-ГПН, легкий ГПН: стадія 1, ГПН середнього та важкого ступеня: стадія 2 або 3), супутні захворювання (цукровий діабет, ХХН), лабораторні показники (включаючи креатинін, HB, альбумін і BNP) і ліки (інотропи та кумулятивні дози петльових діуретиків) (додаткова таблиця S3). На основі цієї моделі розроблено спрощену бальну систему (табл. 2). Оцінка 4 була пов’язана з 5% ймовірністю розвитку AKD, тоді як оцінка 38 відповідала 85% ймовірності AKD. AUC моделі становила 0.726 (95% ДІ: 0.712–0.740). Калібрувальний графік виявив невелику розбіжність між прогнозованою та спостережуваною ймовірностями в децильних підгрупах, за винятком найнижчої децильної підгрупи (додатковий малюнок S1). Після поправки на оптимізм AUC становила 0,723. Тривіальна різниця між вихідною та виправленою AUC вказує на прийнятну зовнішню можливість узагальнення поточної моделі (даних не знайдено). Система підрахунку балів і прогнозований ризик будь-якої стадії AKD узагальнені на малюнках 2a і b.

Модель прогнозу для комбінованої стадії 3 AKD та смерті з усіх причин

Були визначені клінічні фактори, пов’язані зі стадією 3 AKD або смертю (додаткова таблиця S2). Багатофакторна модель визначила такі предиктори: вік, жіноча стать, розвиток ГПН, тяжкість ГПН (не-ГПН, легкий ГПН: стадія 1, середній або важкий ГПН: стадія 2 або 3), лабораторні показники (включаючи BUN, креатинін, HB, альбумін і BNP), ліки (інотропи та кумулятивні дози петльових діуретиків) та амбулаторне призначення петльових діуретиків (додаткова таблиця S3). На основі цих факторів ризику була розроблена модель клінічного прогнозу 3 стадії AKD або смерті (табл. 3). Оцінка 11 була пов’язана з 5% ймовірністю 3 стадії AKD або смерті, тоді як оцінка 40 відповідала 95% ймовірності. AUC становила 0.807 (95% ДІ: 0.793–0,821). Калібрувальний графік виявив невелику або помірну розбіжність між прогнозованими й спостережуваними ймовірностями в децильних підгрупах (додатковий малюнок S2). Після поправки на оптимізм AUC становила 0,724. Тривіальна різниця між вихідною та виправленою AUC вказує на задовільну зовнішню можливість узагальнення поточної моделі (даних не знайдено). Система підрахунку балів і прогнозований ризик 3 стадії AKD підсумовані на малюнках 3a і b.

Таблиця 3. Проста бальна функція композиту 3 стадії AKD і смерті (кількість пацієнтів=7519)

Малюнок 3. Підсумок стадії 3 AKD або моделі прогнозування смертності. (a) Значення балів для кожної змінної. (b) Прогнозований ризик розвитку стадії 3 AKD. ГНН, гостра хвороба нирок; ГПН, гостре ураження нирок; BNP, натрійуретичний пептид В-типу; BUN, азот сечовини крові.

Модель прогнозу для 90-денної смерті від усіх причин

Було визначено клінічні фактори, пов’язані зі смертю {{0}}дня (додаткова таблиця S2). Багатофакторна модель визначила такі предиктори: вік, жіноча стать, стадія ГПН, хронічне захворювання печінки, BUN, альбумін, BNP, дигоксин, амбулаторні петльові діуретики та інотропи (додаткова таблиця S3). Модель клінічного прогнозу смерті була розроблена на основі цих факторів ризику (додаткова таблиця S4). Оцінка 18 асоціювалася з 5% ймовірністю смерті, тоді як оцінка 28 відповідала 30% ймовірності смерті. AUC становила 0.746 (95% ДІ: 0.725–0,768). Після поправки на оптимізм AUC становила 0,741. Система оцінки та прогнозований ризик 90-денної смерті підсумовано на додаткових малюнках S3A та S3B.

Прогнозні показники AKD і ризик довгострокових результатів

Під час 5--річного спостереження ризики смерті від усіх причин, MAKE та HFH були значно вищими у пацієнтів із AKD, ніж у пацієнтів без AKD (рис. 4a–c). Крім того, була кореляція залишків Шенфельда<0.1 for all-cause death, MAKE, and HFH, respectively. These low correlation coefficients suggested no apparent violation of the proportional hazard assumption (data not found). After categorizing the patients into tertile subgroups according to their simplified points, the results revealed that patients with higher simplified points tended to have greater risks of all-cause death, MAKE, and HFH in both the any-stage AKD prediction model (Supplementary Figure S4A–C) and the composite prediction model (Supplementary Figure S5A–C).

Фактори ризику довгострокових результатів

Щоб дослідити потенційні фактори ризику віддалених результатів (смерть від усіх причин, MAKE та HFH), ми провели багатофакторні моделі Кокса із зворотним виключенням, які включали AKD та інші змінні як коваріати. Згідно з багатофакторною моделлю Кокса, було встановлено, що такі змінні є предикторами смерті з усіх причин: вік, ХХН, захворювання печінки, функціональний клас IV за Нью-Йоркською асоціацією серця, HB, BUN, натрій, альбумін, рівень BNP та амбулаторна петля діуретики. Виявленими факторами ризику тривалого MAKE були вік, цукровий діабет, захворювання печінки, рак, вихідна фракція викиду лівого шлуночка, HB, альбумін, креатинін, альбумін, протеїнурія, рівень BNP, застосування інотропів та внутрішньовенне застосування фуросеміду. Що стосується тривалої повторної госпіталізації з приводу серцевої недостатності, ідентифікованими прогностичними факторами були вік, цукровий діабет, фракція викиду лівого шлуночка, частота серцевих скорочень, BUN, протеїнурія, рівень BNP, амбулаторне застосування петльових діуретиків та внутрішньовенне застосування фуросеміду (додаткова таблиця S5).

ДИСКУСІЯ

AKD являє собою продовження ураження нирок або невідновлення нирок після AKI. Захворюваність і прогностична роль AKD після ADHF рідко обговорюються. Наше дослідження дало 4 помітні результати. По-перше, загальна частота AKD після ADHF становила 21,2%. По-друге, у 39,4% пацієнтів з діагнозом ГПН під час АДГН розвинувся АКД, тоді як у 19,4% пацієнтів без первинного ідентифікованого епізоду АПН розвинувся АКД. По-третє, розвиток AKD був пов’язаний з вищими ризиками смертності та MAKE та вищою частотою HFH. По-четверте, наші моделі прогнозування визначили пацієнтів із високим ризиком будь-якої стадії AKD або 3-ї стадії AKD та смертності, з AUROC 0.73 та 0.81, відповідно.

За даними Chen та ін., 38 47.6% пацієнтів у відділенні коронарної інтенсивної терапії розвивають AKD, і розвиток AKD пов’язаний з вищою смертністю. Як ГПН, так і тяжкість ГПН пов’язана з розвитком АПН.38 Згідно з попередніми дослідженнями, частота АКД у пацієнтів без ідентифікованого епізоду ГПН становить від 17% до 37,8%.39–42 Наше дослідження показало, що приблизно 40% і 20% пацієнтів у пацієнтів з ГПН та пацієнтів без ГПН розвинувся ГНН після АДГП відповідно.

Стійкий і транзиторний ГПН мають різні наслідки у пацієнтів з ГПН.8 Час відновлення функції нирок також впливає на подальші результати з боку нирок.43 Кардіоренальний синдром використовувався для опису взаємопов’язаних порушень взаємодії серця і нирок. Було запропоновано п’ять типів кардіоренального синдрому, причому кардіоренальний синдром типу 1 визначається перебігом, при якому гостре погіршення серцевої функції призводить до ГПН.44 Хронічна серцева недостатність також може призвести до дисфункції нирок, і цей процес називають типом 2 кардіоренальний синдром. Відповідно до Brankovic et al., 6 вищі маркери пошкодження ниркових канальців призводять до поганих результатів у популяції зі стабільною хронічною серцевою недостатністю. ХХН сама по собі є фактором ризику ГПН при АДГФ і поганим прогностичним фактором. Наше дослідження виявило, що загальна 5--річна виживаність, захворюваність на MAKE і HFH значно відрізнялися між пацієнтами з діагнозом AKD і без нього.

Нещодавно були опубліковані клінічні моделі для прогнозування AKD у пацієнтів із сепсисом. За даними Peerapornratana та ін., 45 балів чоловічої статі, раси та гострої фізіології III значною мірою пов’язані зі співвідношенням шансів для AKD. Їх зареєстрована частота AKD після сепсису становила 26,9%, а їх клінічна модель мала AUROC 0.71 для прогнозу AKD. Також були опубліковані моделі прогнозування ГПН після АДГН з AUROC в діапазоні від 0.65 до 0.87.4,14,16,18 Лише клінічні параметри, засновані на клінічній моделі для прогнозування АКД, виявили прогностичну здатність не поступається новим біомаркерам.45 Крім того, ретроспективний аналіз дослідження FINNAKI виявив, що додавання біомаркера сечі до моделі клінічного прогнозування не покращує статистично значущого розрізнення ГПН.46 Наша модель прогнозування, заснована на клінічних параметрах щоденної практики, дала AUROC 0.73 для прогнозування AKD і AUROC 0.81 для стадії 3 AKD та прогнозування смертності. Наша прогностична модель може бути використана для виявлення тих, хто має високий ризик розвитку AKD, але без ідентифікованого епізоду AKI після ADHF. Раннє звернення до нефролога може бути важливим для цих пацієнтів.

днів після виписки. Варто зазначити, що учасники з епізодами ГПН мають більшу ймовірність отримати контроль за функцією нирок після виписки порівняно з тими, у кого не було виявлено епізодів ГПН. Ця умова може призвести до недооцінки частоти AKD у пацієнтів без ідентифікованих епізодів AKI. Крім того, метод вимірювання BNP у наших 7 лікарнях однаковий; однак граничне значення може відрізнятися в інших лікарнях через різні методи вимірювання або аналізи.

Незважаючи на ці обмеження, це дослідження виграє від великої багатоінституційної вибірки та, наскільки нам відомо, є першим подібним дослідженням, яке досліджує захворюваність і прогностичний ефект AKD після ADHF. Наша система підрахунку балів може служити інструментом клінічного прогнозування розвитку AKD і відповідних віддалених результатів для пацієнтів. Відповідно, раннє виявлення пацієнтів із високим ризиком поганого довгострокового прогнозу може сприяти ранньому втручанню. Незважаючи на відому захисну роль інгібіторів ангіотензинперетворювального ферменту/блокаторів рецепторів ангіотензину для населення з ХХН, нещодавні дослідження також виявили можливий сприятливий вплив інгібіторів ангіотензинперетворювального ферменту/блокаторів рецепторів ангіотензину на популяцію ГПН47; як такі, необхідні подальші рандомізовані контрольовані дослідження для оцінки впливу на популяцію з AKD.

Рисунок 4. Функція кумулятивної частоти випадків смерті від усіх причин (a) і MAKE (b) і функція кумулятивної частоти HFH (c) пацієнтів, стратифікованих за статусом AKD протягом 5 років спостереження. Під час аналізу HFH пацієнти, які були повторно госпіталізовані через серцеву недостатність протягом 90 днів після виписки з індексної госпіталізації, були виключені з аналізу. ГНН, гостра хвороба нирок; HFH, госпіталізація з серцевою недостатністю; MAKE, основна несприятлива подія з боку нирок.

ВИСНОВОК

AKD після ADHF пов’язаний з вищим рівнем смертності та більшою частотою несприятливих подій з нирками та HFH. Ми повідомили, що приблизно у 21% пацієнтів, які були госпіталізовані з приводу ADHF, розвинувся AKD, а у частини пацієнтів без ідентифікованих епізодів AKI все ще розвивався AKD. Наша система підрахунку балів є простим у використанні інструментом, який може ефективно передбачити ризик AKD після ADHF і таким чином допомогти в ранній діагностиці AKD та втручанні.

РОЗКРИТТЯ

Автори заявили про відсутність конкуруючих інтересів. ПОДЯКА

Автори дякують пану Альфреду Сінг-Фен Ліну, MS, і пані Bing-Yu Chen, доктору філософії, за допомогу в аналізі статистики. Це дослідження частково базується на даних з дослідницької бази даних Chang Gung, наданої Меморіальною лікарнею Chang Gung. Тлумачення та висновки, що містяться в цьому документі, не відображають позицію меморіальної лікарні Чанг Гун. Це дослідження було підтримано грантами Меморіальної лікарні Чанг Гун, Тайвань, (CMRPG5K0141). CHC отримав підтримку Міністерства науки і технологій (109-2314-B-182A-124).

ДОСТУПНІСТЬ ДАНИХ

Дані не можуть надаватися публічно безпосередньо через положення політики Chang Gung Research Database. Дані надаються, зберігаються та управляються медичним фондом Chang Gung. Дослідники, зацікавлені в отриманні доступу до цього набору даних, можуть подати офіційну заявку на запит на доступ (Chang Gung Memorial Hospital, No. 5, Fuxing St., Guishan Dist., Taoyuan City 33305, Taiwan; електронна пошта: ccling999@gmail.com, þ 886-03-328120- 7721). ВНЕСОК АВТОРА JJC, CHC та PHC: методологія. GK і CLY: формальний аналіз. PCF, SWC і VCCW: вилучення даних. JJC і THL: підготовка написання оригінального проекту. ЗОЗ та ПМСД: написання-рецензування та ред. CHC: адміністрування проекту. Усі автори прочитали та схвалили остаточний рукопис.

СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ

1. Джонг П, Вовінкель Е, Лю П.П., Гонг Й., Ту Дж.В. Прогноз і детермінанти виживання пацієнтів, щойно госпіталізовані з приводу серцевої недостатності: популяційне дослідження. Arch Intern Med. 2002;162:1689–1694. https://doi.org/10.1001/archinte.162.15. 1689 рік

2. Hernandez AF, Greiner MA, Fonarow GC та ін. Взаємозв’язок між раннім спостереженням лікаря та 30--денною повторною госпіталізацією бенефіціарів Medicare, госпіталізованих через серцеву недостатність. ДЖАМА. 2010;303:1716-1722. https://doi.org/10.1001/jama.2010.533

3. Damman K, Jaarsma T, Voors AA та ін. Як внутрішньолікарняне, так і позалікарняне погіршення функції нирок прогнозують результат у пацієнтів із серцевою недостатністю: результати Координаційного дослідження, що оцінює результати консультування та консультування при серцевій недостатності (COACH). Eur J Серцева недостатність. 2009; 11: 847-854. https:// doi.org/10.1093/eurjhf/hfp108

4. Брейдтхардт Т., Сократ Т., Новеану М. та ін. Вплив та клінічне прогнозування погіршення функції нирок при гострій декомпенсованій серцевій недостатності. Am J Cardiol. 2011;107:730-735. https://doi.org/10.1016/j.amjcard.2010.10.056

5. Бегшоу С.М., Круз Д.Н., Аспромонте Н та ін. Епідеміологія серцево-ниркових синдромів: заяви робочої групи з 7-ї консенсусної конференції ADQI. Трансплантація нефролу. 2010; 25: 1406-1416.https://doi.org/10.1093/ndt/gfq066

6. Brankovic M, Akkerhuis KM, Hoorn EJ та ін. Пошкодження ниркових канальців і погіршення функції нирок при хронічній серцевій недостатності: клінічні детермінанти та зв’язок із прогнозом (дослідження Bio-SHiFT). Клін Кардіол. 2020; 43: 630-638. https://doi.org/10.1002/clc.23359

7. Фудім М., Лунгані Р., Доерфлер С.М. та ін. Погіршення функції нирок під час деконгестації серед пацієнтів, госпіталізованих із приводу серцевої недостатності: результати дослідження оцінки застійної серцевої недостатності та ефективності катетеризації легеневої артерії (ESCAPE). Am Heart J. 2018; 204: 163–173. https://doi.org/10.1016/j.ahj. 19.07.2018

8. Chawla LS, Bellomo R, Bihorac A та ін. Гостра хвороба нирок і відновлення функції нирок: консенсусний звіт Робочої групи Ініціативи з якості гострих захворювань (ADQI) 16. Nat Rev Nephrol. 2017;13:241-257. https://doi.org/10.1038/nrneph.2017.2

9. Liu KD, Forni LG, Heung M та ін. Якість медичної допомоги при гострому захворюванні нирок: поточні прогалини в знаннях і майбутні напрямки. Kidney Int Rep. 2020; 5: 1634–1642.https://doi.org/

10. 1016/j.ekir.2020.07.031 10. Forman DE, Butler J, Wang Y та ін. Захворюваність, предиктори при надходженні та вплив погіршення функції нирок у пацієнтів, госпіталізованих із серцевою недостатністю. J Am Coll Cardiol. 2004;43:61-67. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2003.07.031

11. Такая Ю., Йосіхара Ф., Йокояма Х. та ін. Стратифікація ризику гострого ураження нирок за допомогою співвідношення азоту сечовини крові/креатиніну у пацієнтів з гострою декомпенсованою серцевою недостатністю. Circ J. 2015; 79: 1520–1525. https://doi.org/10.1253/circj.CJ-14- 1360

12. Такая Ю., Йосіхара Ф., Йокояма Х. та ін. Вплив зниження рівня сироваткового альбуміну на гостре ураження нирок у пацієнтів з гострою декомпенсованою серцевою недостатністю: потенційна асоціація передсердного натрійуретичного пептиду. Судини серця. 2017;32:932-943. https://doi.org/10.1007/s00380-017-0954-y

13. Voors AA, Davison BA, Felker GM та ін. Раннє падіння систолічного артеріального тиску та погіршення функції нирок при гострій серцевій недостатності: ниркові результати Pre-RELAX-AHF. Eur J Серцева недостатність. 2011; 13: 961-967. https://doi.org/10.1093/eurjhf/hfr060

14. Ван YN, Cheng H, Yue T, Chen YP. Отримання та перевірка оцінки прогнозу гострого ураження нирок у пацієнтів, госпіталізованих із гострою серцевою недостатністю в китайській когорті. Нефрологія (Карлтон). 2013;18:489-496. https://doi.org/10. 1111/неп.12092

15. Verdiani V, Lastrucci V, Nozzoli C. Погіршення функції нирок у пацієнтів, госпіталізованих з гострою серцевою недостатністю: фактори ризику та прогностичне значення. Int J Nephrol. 2010; 2011: 785974. https://doi.org/10.4061/2011/785974