Прогностичні ознаки хронічної хвороби нирок у похилому віці: вторинний аналіз із дослідження InGAH з однорічним спостереженням

Анотація:Theнегативний вплив хронічної хвороби нирок(CKD) на стан здоров’я та якість життя літніх пацієнтів було добре задокументовано. Однак дані про слабкі траєкторії івіддалені наслідки старішої ХХНпацієнтів, які проходять структуровану комплексну геріатричну оцінку (CGA) з багатовимірною оцінкою слабкості, рідко. Тут ми проаналізували записи 375 пацієнтів із ХХН, які були госпіталізовані до нашої університетської лікарні (середній вік 77,5 (SD 6,1) років, 36% жінки), які також пройшли розрахунок оцінки слабкості на основі CGA з використанням багатовимірного прогностичного індексу (MPI). як контрольні оцінки через 3, 6 і 12 місяців після виписки. Виходячи з оцінки MPI при надходженні, 21% пацієнтів були ослабленими, а 56% були слабкими. Значення MPI були значнимипов’язані зі стадіями ХХН KDIGO (p = 0.003) і повторна госпіталізація через 6 місяців (p = 0.027) і смертність через 3, 6 і 12 місяців (p = 0.001), незалежно від хронологічного віку. Реципієнти трансплантованої нирки (KTR) показали значно нижчу слабкість порівняно з пацієнтами із замісною нирковою терапією (ЗПТ,p {{0}}.028). Зв’язок між слабкістю та смертністю через 12 місяців виявився особливо сильним для KTR (середній MPI 0,43 KTR проти 0,52 RRT,p < 0.001) and for patients with hypoalbuminemia (p < 0.001). Interestingly, RRT was per se not significantly associated with mortality during follow-up. However, compared to patients on RRT those with KTR had a significantly lower grade of care (p = 0.031) і нижчі показники повторної госпіталізації через 12 місяців (p = 0.010). Даний аналіз показує, що переважна більшістьстаціонарні пацієнти з ХХНє prefrail або frail і щоризик несприятливих наслідків, пов’язаних із ХХНу довгостроковій перспективі можна точно стратифікувати за допомогою інструментів на основі CGA. Потрібні подальші дослідження, щоб дослідити прогностичні ознаки лабораторних біомаркерів ХХН, пов’язаних зі слабкістю.

Ключові слова: хронічні захворювання нирок; слабкість;трансплантація нирки; лабораторний підпис; прогноз;замісна ниркова терапія(RRT)

Служба підтримки Wecistanche - найбільшого експортера cistanche в Китаї:

Електронна адреса:wallence.suen@wecistanche.com

Whatsapp/Тел.:+86 15292862950

Зверніться в магазин, щоб дізнатися більше про технічні характеристики:

https://www.xjcistanche.com/cistanche-shop

НАТИСНІТЬ ТУТ, ЩОБ ОТРИМАТИ НАТУРАЛЬНИЙ ОРГАНІЧНИЙ ЕКСТРАКТ ЦИСТАНШИ З 25% ЕХІНАКОЗИДУ ТА 9% АЦЕТОНІДУ ПРИ ІНФЕКЦІЇ НИРОК

1. Введення

Оскільки тривалість життя продовжує збільшуватися, старіння нирок стало важливою проблемою в клінічній практиці [1]. Внутрішньо- та міжіндивідуальним гетерогенним шляхом функція нирок знижується з віком, головним чином через посилення судин і фіброз. Нирки належать до органів із найбільш помітними змінами під час старіння [2,3], деякі з останніх пов’язані з патологічними проявами, а інші є частиною фізіологічного процесу старіння [4]. Спостерігається зменшення загального розміру та кількості нефронів, тубулоінтерстиціальні зміни, потовщення базальної мембрани клубочків та посилення гломерулосклерозу (нефросклерозу) [4]. Крім того, змінена гемодинамічна, фізіологічна та транскриптомна поведінка в стані спокою впливає на реакцію на порушення функції нирок [2]. Як наслідок, здатність нирки протистояти травмі та відновлюватися після неї з віком знижується, а ризик розвитку прогресуючої хронічної хвороби нирок (ХХН) зростає [4]. ХХН – це складний стан, який зазвичай виникає внаслідок порушення фільтраційного бар’єру нирок у клубочках і визначається як пошкодження клубочкового фільтра (тобто альбумінурія) або зниження функції нирок (тобто швидкості клубочкової фільтрації [ШКФ]).<60 mL/min per 1.73 m2 ) lasting 3 months or longer, irrespective of clinical diagnosis [5,6] (Figure 1). CKD and its management are classified according to the 2012 KDIGO (Kidney Disease: Improving Global Outcomes) CKD guidelines; disease severity stages based upon GFR and albuminuria [7]. Due to the recent demographic change and predicted steep increase of the oldest-old population [8], CKD is a global public health priority. CKD affects more than 10% of the world's population [5] and patients with CKD account for 20% of all medicare expenditures in people over 65 years of age [9,10]. In addition to the age-related changes mentioned above, the causes of CKD are as heterogeneous as aging itself and affect the kidney structure and function, such as hypertension, diabetes, and hyperlipidemia. In turn, CKD is associated with an increased risk of cardiovascular diseases, overall mortality, end-stage renal disease (ESRD) [11–14], frailty as well as high hospitalization rates and disability [15–17]. 

Малюнок 1. Структурна іфункціональні зміни старіючої нирки.Старіння клітин, що призводить до мікроскопічних і макроскопічних змін, означає зміни у функції нирок. Вони супроводжуються клінічними змінами. (Змінено з [1,4,18–20]), EZM: позаклітинний матрикс; ШКФ: швидкість клубочкової фільтрації; ХХН: хронічна хвороба нирок; ГПН: гостре ураження нирок; РАН: ренін-ангіотензин-система; НІ: азот).

За останні роки були розроблені ефективні варіанти лікування, які можуть запобігти прогресуванню ниркової недостатності на додаток до зниження частоти ускладнень і ризику серцево-судинних захворювань і, отже, покращити виживання та якість життя [21–25]. Однак у літньому віці успіх втручань часто обмежується загальною слабкістю, інвалідністю та геріатричними синдромами [26].

Таким чином, персоналізовані стратегії, адаптовані до функціонального стану пацієнта та ризику, є дуже виправданими [5,17,27,28]. Спеціальні втручання повинні бути розроблені на основі надійної доказової бази, але існує суттєва нестача даних щодо віддалених результатів клінічно добре охарактеризованих літніх пацієнтів із ХХН. Щоб усунути цю прогалину в знаннях, цей аналіз був спрямований на дослідження загального статусу слабкості та прогнозу старих ХХН у пацієнтів, які лікуються у вузькоспеціалізованому нефрологічному відділенні та проходять структуровану комплексну геріатричну оцінку (CGA) з розрахунком прогнозу та багатовимірної слабкості відповідно до до високо перевіреного інструменту, Багатовимірного прогностичного індексу (MPI) [29–32].

2. Матеріал і методи

2.1. Пацієнти та методи

Дані, представлені тут, є результатом вторинного аналізу дослідження MPI-InGAH, яке було проведено між 20червнем 2016 р. та 20липнем 20, як описано раніше [28,33 ,34]. У цьому проспективному обсерваційному дослідженні було набрано загалом 565 пацієнтів (рис. 2). Це дослідження було проведено відповідно до Гельсінської декларації Всесвітньої медичної асоціації 2008, Рекомендацій щодо належної клінічної практики та рекомендацій щодо посилення звітності про спостереження в епідеміології (STROBE). Етичний комітет Університетської лікарні Кельна схвалив дослідження (EK 16-213). Усі пацієнти (або довірені респонденти, якщо медичні записи вказують на нездатність дати інформовану згоду) підписали інформовану згоду на участь. Набір проводився у відділенні нефрології, ревматології, діабетології та загальної внутрішньої медицини Університетської лікарні Кельна. Критеріями включення були вік старше 65 років, мультиморбідність (визначається як співіснування кількох (двох або більше) станів, що вимагають тривалого лікування [35]) і період госпіталізації довше чотирьох днів. Критеріями виключення були відмова від участі в дослідженні, мовний бар’єр і період госпіталізації менше чотирьох днів. Пацієнти пройшли CGA з розрахунком прогнозу за допомогою MPI, як описано раніше [32]. Коротко, повсякденна діяльність (ADL) [36], інструментальна повсякденна діяльність (IADL) [37], міні-форма оцінки харчування (MNA-SF) [38], коротка переносна анкета психічного стану (SPMSQ) [39] , Кумулятивна шкала оцінки захворювання (CIRS) [40] і шкала Екстона Сміта (ESS) [41], а також кількість ліків, які приймав пацієнт, і умови життя, були зібрані для розрахунку MPI, який генерує безперервні значення від 0 до 1. Їх можна використовувати для підгрупування пацієнтів у MPI-1 (надійний, 0.{{40}}–0 .33), класи MPI-2 (prefrail, 0,34–0,66) і MPI-3 (frail, 0,67–1,00), щоб повідомити про низький (MPI-1), середній (MPI{ {42}}) та високий (MPI-3) ризик, відповідно, смертності, повторної госпіталізації, госпіталізації до закладів тривалого догляду та збільшення потреб у догляді протягом 1, 6 та 12 місяців після початкової оцінки [42]. Було зібрано додаткову інформацію щодо наявності 16 геріатричних синдромів (GS) та 11 ресурсів (GR) [28], а також їх взаємозв’язки. Інформація про ступінь догляду (GC, рівень догляду та потреби в догляді відповідно до Німецького страхування медсестер (класи від 0 до 5, де 0 вказує на відсутність залежності [43])) також була доступна для всіх пацієнтів. Всі пацієнти отримали контрольні дзвінки через 3, 6 та 12 місяців після виписки та запитали таку інформацію: смертність, тривалість перебування в лікарні (LHS), GC, інституціоналізація, кількість ліків, повторна госпіталізація та догляд удома.

Крім того, дані, отримані в контексті лікувальної допомоги, такі як лабораторні дані (зразки крові та сечі), були ретроспективно оцінені для крові під час надходження (±3 дні) та при виписці (±3 дні); для сечі ми зібрали лише один зразок - якщо збереглося кілька зразків, ми аналізували лише перший зразок.

2.2. Дані для поточного вторинного аналізу

У поточному вторинному аналізі були включені пацієнти, якщо у них (1) був діагноз ХХН, визначений як ураження нирок, або eGFR < 90 мл/хв/1,73 м2 протягом 3 місяців або більше, незалежно від причини [5], або були порушення нирок реципієнти трансплантації (KTR), і (2) піддалися CGA під час госпіталізації. З 565 обстежених пацієнтів 375 відповідали критеріям і були включені для подальшого аналізу (рис. 2). Клінічна інформація про стан захворювання нирок ґрунтувалася на даних лікарняних документів, з основною вимогою про наявність стадії ХХН за класифікацією KDIGO (KDIGO G2: ШКФ 60–89 мл/хв/1,73 м2, G3a: ШКФ 45–59 мл/ хв/1,73 м2, G3b: ШКФ 30–44 мл/хв/1,73 м2, G4: ШКФ 15–29 мл/хв/1,73 м2, G5: ШКФ < 15 мл/хв/1,73 м2; A1: альбумінурія < 30 мг/ г креатиніну, A2: альбумінурія 30–300 мг/г креатиніну, A3: альбумінурія > 300 мг/г креатиніну [44]). Виходячи з останнього, пацієнтів, які потребували замісної ниркової терапії (ЗТ), реєстрували як належних до стадії G5. Було зібрано причину ХХН, лабораторні показники під час надходження та виписки, а також супутні захворювання та супутнє лікування. Якщо пацієнти потребували ЗПТ, реєстрували вихідні дані до або в лікарні, включаючи інформацію про доступ – венозний або перитонеальний катетер проти судинного доступу (шунт), а також тип ЗПТ (гемодіаліз (ГД) проти перитонеального діалізу (ПД) )). Якщо пацієнти були КТР, то записували тип донорства (померлий донор, живий донор) і дату трансплантації нирки.

2.3. Статистичний аналіз

Описова статистика виражається за допомогою абсолютних чисел і відносних частот для категоріальних змінних і середніх (стандартне відхилення, SD) або медіан (квартилі (Q) Q1–Q3) для безперервних змінних.

Нормальний розподіл перевірено за допомогою критеріїв Колмогорова–Смирнова. Залежно від розподілу безперервні змінні порівнювали за t-тестами або непараметричними U-тестами Манна–Уїтні між двома групами, за допомогою тестів Краскела–Уолліса між більш ніж двома групами. Показники порівнювали за допомогою критерію хі-квадрат або точного критерію Фішера. Змінна «більше GR, ніж GS» була розрахована шляхом порівняння відносної кількості 16 GS з відносною кількістю 11 GR. Якщо GR було більше, ніж GS, ця змінна оцінювалася як «так».

У таблиці 1 усі пацієнти з ХХН (n=375) були поділені відповідно до групи ризику MPI на момент надходження (MPI-1 до MPI-3), p-значення були розраховані для перевірки зв’язку між оцінкою MPI та перевіреною змінною та скориговано на вік, стать і G-стадію KDIGO за допомогою аналізу лінійної/логістичної регресії.

Примітки: LHS=Тривалість перебування в лікарні; MPI=Багатовимірний прогностичний індекс; CIRS=кумулятивна шкала оцінки захворювань; ADL=Повсякденна діяльність; IADL=Інструментальна діяльність у повсякденному житті; MNA-SF=Міні-оцінка харчового стану – коротка форма; SPMSQ=короткий портативний опитувальник психічного стану; ESS=Шкала Екстона Сміта ◦ після аналізу лінійної/логістичної регресії результати були скориговані за віком, статтю та стадіоном KDIGO G. У таблиці 2 усі пацієнти з ХХН (n=375) порівнювалися на основі KDIGO G-стадії (G2-G5). Подібним чином, p-значення були скориговані для віку, статі та MPI за допомогою аналізу лінійної/логістичної регресії.

Примітки: Пацієнти були розділені на групу KDIGO-G після відомого догоспітального діагнозу ХХН KDIGO, усі пацієнти, які перебувають на ЗПТ, були класифіковані як стадія G5. Якщо інформація за групою KDIGO була відсутня, для класифікації використовували найкращу досягнуту ШКФ під час вступу або виписки. Якщо під час госпіталізації чи виписки була відсутня одна інформація про ШКФ, пацієнтів виключали з аналізу. LHS=Тривалість перебування в лікарні; MPI=Багатовимірний прогностичний індекс; CIRS=Кумулятивна шкала оцінки захворювань; ADL= Повсякденна діяльність; IADL=інструментальна діяльність у повсякденному житті; MNA-SF=Міні-оцінка харчового стану – коротка форма; SPMSQ=короткий портативний опитувальник психічного стану; ESS=Шкала Екстона Сміта; ◦ після аналізу лінійної/логістичної регресії результати були скориговані за віком, статтю та MPI.

У таблиці 3 перевірено зв’язок пацієнтів, які проходили ЗПТ (n=138) із HD або PD, які були скориговані для MPI за допомогою аналізу лінійної/логістичної регресії.