Острое заболевание почек после острой декомпенсированной сердечной недостаточности

Jun 03, 2024

Введение:Острая болезнь почек (АКД)представляет собой континуумповреждение почекв течение 7–90 дней после острого повреждения почек (ОПП). Заболеваемость ипрогноз АКДпосле острой декомпенсированной сердечной недостаточности (ОДСН) в настоящее время неясны. Целью данного исследования было изучение заболеваемости ОПП и перехода от ОПП к ОПП, выявление факторов риска ОПП и разработка модели прогнозирования ОПП на любой стадии, а также оценка прогноза ОПП.
Методы: из мультиинституциональной базы данных было идентифицировано 7519 пациентов, госпитализированных по поводу ОДСН в период с 1 января 2008 г. по 31 декабря 2018 г. Комбинированными исходами после АДСН были ОПН 3 стадии и смерть от всех причин. Проанализировано влияние ОПП на прогноз, включая серьезные неблагоприятные события со стороны почек (MAKE), смерть от всех причин и госпитализацию по поводу сердечной недостаточности (HFH), в течение 5 лет наблюдения.
Результаты:Общая частота ОПП и ОПП после АДСН составила 9% и 21,2% соответственно; У 39,4% пациентов с диагнозом ОПП во время ОДСН впоследствии развилась ОПП, тогда как у 19,4% пациентов без выявленного эпизода ОПП впоследствии развилась ОПП. Модели прогнозной оценки выявили C-статистику 0,726 (95% ДИ: 0,712–0,740) для любой стадии АКД и {{ 19}}.807 (95% ДИ: 0,793–0,821) для совокупности ОП 3 стадии и смерти. Наконец, АКД была связана с более высоким риском смерти от всех причин,
MAKE и HFH в течение 5 лет наблюдения (P < 0,001).

Заключение:AKD после ADHF связана с неблагоприятными исходами. Наша модель может помочь в выявлении пациентов с риском развития ОПП, особенно у тех, у кого не было эпизода ОПП.



КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА: острая декомпенсированная сердечная недостаточность; острая болезнь почек; острое повреждение почек

27

ЭКСТРАКТ ЦИСТАНШИ С 30% ЭХИНКАОЗИДАПРИ ЗАБОЛЕВАНИЯХ ПОЧЕК


ADHF is a poor prognostic event in patients with congestive heart failure, with a 1-year death rate of >30% and a high readmission rate.1,2 The condition usually occurs alongside AKI. The incidence of AKI among those admitted for ADHF varies from 9.6% to 43%.3–5 AKI, as a common complication of ADHF (i.e., acute cardiorenal syndrome type 1 in ADHF), is associated with higher 1-year death and readmission rates.3,4,6 The poor prognostic effect is more significant in those who developed AKI or worse renal function but without effective decongestion.7 AKD represents a continuum of kidney injury or renal function nonrecovery after initial kidney insult/ stress. In addition, the transition from AKI to AKD, to chronic kidney disease (CKD) reflects a continuum of persistent kidney injury after initial kidney insult.8 The time course for AKD is described as >7 дней, но в течение 90 дней после начала ОПП. Текущее определение ОПП основано на консенсусе рабочей группы Инициативы по качеству острых заболеваний 16.8 Таким образом, ОПП можно рассматривать как состояние, при котором длительная дисфункция почек (при наличии или отсутствии ОПП) возникает до того, как пациент соответствует {{4 }}критерии дня ХБП.8,9 По сравнению с такими исследованиями ОПП, исследования, изучающие частоту и прогностическое влияние ОПП у пациентов, госпитализированных по поводу ОДСН, редки. Были опубликованы некоторые исследования, оценивающие клинические факторы, связанные с развитием ОПП/ХБП, или модели прогнозирования для пациентов с ОДСН, но немногие из них касались развития ОПП после ОДСН.4,10–18


image


Рисунок 1. Блок-схема (а) отбора пациентов и (б) распределения различных стадий ОПП и ОПП. АКД – острая болезнь почек; ОПП, острое повреждение почек; ЭКМО, экстракорпоральная мембранная оксигенация; ТПН, терминальная стадия почечной недостаточности; ЗПТ, заместительная почечная терапия.



В этом исследовании мы исследовали частоту возникновения, клинические факторы и прогностическое влияние ОПП после ОДСН. Мы также разработали модель прогнозирования ОПП после ОДСН, чтобы облегчить стратификацию риска и, таким образом, способствовать раннему выявлению и вмешательству ОПП.

35

МЕТОДЫ

Источник данных

Это было ретроспективное когортное исследование с использованием электронных данных из исследовательской базы данных Чанг Гунг (CGRD). Медицинский фонд Чанг Гунг — крупнейшая медицинская система Тайваня, включающая 7 больниц, охватывающих весь Тайвань. CGRD — это межведомственная электронная база данных медицинских карт, которая предоставляет более подробную клиническую информацию, такую ​​как результаты лабораторных исследований и гемодинамические записи, чем базы данных претензий, и имеет широкий охват Тайваня в целом и по конкретным заболеваниям.19,20 Заболевания, оцененные в этом исследовании, были идентифицированы с использованием диагностических кодов клинической модификации Международной классификации болезней (МКБ, девятая редакция) для записей до 2015 года и диагностических кодов МКБ, десятая редакция, клиническая модификация для записей после 2016 года. Структура данных и проверка достоверности CGRD обсуждаются в других источниках.20–22 Это исследование было одобрено Институциональным наблюдательным советом Мемориальной больницы Чанг Гунг (номер институционального наблюдательного совета: 202000915B0). Необходимость индивидуального согласия была отменена, поскольку личные идентификационные данные не включены в CGRD. Это исследование было проведено в соответствии с заявлением STROBE (дополнительный материал).

15

Исследуемая популяция

Patients who were admitted for ADHF (identified by ICD, Ninth Revision, Clinical Modification: 428 and ICD, Tenth Revision, Clinical Modification: I50 in the hospital primary and secondary diagnosis during hospitalization) between January 1, 2008, and December 31, 2018, and who had sufficient data to determine the presence of AKI and AKD were identified in the CGRD. The use of ICD, Ninth Revision, Clinical Modification: 428 and ICD, Tenth Revision, Clinical Modification: I50 for identified ADHF hospitalized population is verified in other studies23,24 and with positive predictive value >90%25,26 Для пациентов, неоднократно госпитализировавшихся с ADHF в течение периода исследования, в качестве индекса использовалась первая госпитализация с ADHF. Пациенты исключались, если они были<18 years old, were diagnosed with having end-stage renal disease and already on maintenance dialysis, or were on extracorporeal membrane oxygenation during the index admission. Patients with anticipated cardiac transplantation, who were diagnosed with having sepsis or obstructive uropathy, were exposed to a nephrotoxic agent during admission (including iodine contrast media, a nonsteroidal anti-inflammatory drug, aminoglycosides, or vancomycin), or developed severe AKI requiring dialysis were also excluded (Figure 1a).

35

Определения AKI и AKD

Наличие ОПП определяли по даннымБолезнь почек: Improving Global Outcomes AKI criteria, which is by comparing a patient's baseline creatinine levels with their highest creatinine level during the first 7 days of their index admission.27 For the baseline creatinine level, we used the lowest creatinine level in the 3 months before the index admission or, if no creatinine level within 3 months of the index admission was available, the first creatinine level in the same index admission. The first AKI episode in the index admission is identified as index AKI. The presence of AKD was determined based on consensus from the Acute Disease Quality Initiative 16 Workgroup.8 AKD is defined by a condition in which persisted AKI is present $7 days after an AKI initiating event. The Acute Disease Quality Initiative workgroup also mentioned that an AKI-initiating event can usually be identified but is not required to diagnose AKD.8,9 For AKD staging, the baseline creatinine level was compared with the creatinine level nearest to 90 days after the index admission; AKD stages 1 and 2 were defined as serum creatinine levels 1.5 to 1.9 and 2.0 to 2.9 times baseline, respectively, whereas stage 3 was defined as a serum creatinine level 3.0 times baseline, serum creatinine increase of $4.0 mg/dl, or being on renal replacement therapy for 8 to 90 days after the index date. If >Значение 1 получали в течение 8-90 дней после приема индекса, наличие ОПК определяли по уровню креатинина, наиболее близкому к 90-му дню после приема индекса.

9

Потенциальные предикторы (ковариаты)

Клинические характеристики пациентов, факторы восприимчивости к ОПП4,10–17,28–30 и факторы невосстановления почек для групп населения с застойной сердечной недостаточностью или критическими заболеваниями31–35 были идентифицированы в соответствии с предыдущими исследованиями или наличием в нашем наборе данных. Выявленные факторы риска включали возраст, пол, основное заболевание (т.е. сахарный диабет, гипертония, ХБП, цирроз печени и злокачественные новообразования), оценку функции сердца по функциональному классу Нью-Йоркской кардиологической ассоциации36 и фракцию выброса левого желудочка. Гемодинамические параметры (систолическое артериальное давление, диастолическое артериальное давление и частота сердечных сокращений) на момент поступления в отделение неотложной помощи или в день поступления, первые лабораторные результаты при поступлении (включая гемоглобин [HB]; азот мочевины крови [АМК]; сыворотку). уровни креатинина, альбумина, натрия, калия, протеинурии и натрийуретического пептида B-типа [BNP]), а также назначения соответствующих лекарств (амбулаторные петлевые диуретики в предыдущие 3 месяца и кумулятивная доза петлевых диуретиков во время приема АДГФ, дигоксин, инотропы или добутамин). использование во время поступления индекса) также были извлечены.


Определение результата

В этом исследовании было 2 основных исхода, а именно: (i) развитие любой стадии ОПП и (ii) комбинированный исход ОПП 3 стадии или смерть от всех причин в течение восьмого и 90-го дней после госпитализации по индексу. . Вторичными исходами являются смерть от всех причин, MAKE и HFH от 91-го дня до пятого года после индексной госпитализации. MAKE состоял из нового диагноза терминальной стадии почечной недостаточности, требующей длительной заместительной почечной терапии, впервые возникшей ХБП (определяемой по расчетной скорости клубочковой фильтрации).<60 ml/ min per 1.73 m2 according to the Modification of Diet in Renal Disease equation), and all-cause death.


Статистический анализ

Исходные характеристики пациентов с ОПП или ОПП и без них сравнивались с использованием t-критерия независимой выборки для непрерывных переменных и теста c2 для категориальных переменных. Одномерный логистический регрессионный анализ использовался для первоначального скрининга возможной связи между исходными характеристиками и рисками исходов. Ковариаты со значимостью<0.2 in the univariate logistic regression analyses were further introduced into a multivariable model with automatic backward elimination. In the multivariable model, continuous parameters (i.e., systolic blood pressure, diastolic blood pressure, heart rate, HB, BUN, creatinine, potassium, and albumin) were categorized based on previous reports or according to clinical definitions.4,10–17 The models for predicting any-stage AKD, the composite of stage 3 AKD and all-cause death, and all-cause death alone were developed separately. 

Клиническая и лабораторная модель прогнозирования, полученная на основе многовариантного логистического анализа, была в дальнейшем преобразована в упрощенную систему баллов для простоты клинического использования.37 Ключевая идея упрощенной системы баллов заключается в округлении коэффициентов регрессии. Первым шагом было определить непрерывный предиктор с широким диапазоном значений в качестве эталонной переменной (т. е. BNP), а затем разделить эту переменную на несколько клинически значимых категорий и получить эталонные значения (обычно среднее значение) для каждой категории переменной. . Предикторы, кроме эталонной переменной, также были классифицированы соответствующим образом. Наконец, опорное значение (обычно среднее значение) каждой категории предиктора рассчитывалось в соответствии со значением ее коэффициента регрессии по отношению к значению эталонной переменной.



Производительность модели оценивалась в нескольких областях, включая дискриминацию, калибровку и внутреннюю проверку. Его дискриминационную способность оценивали по площади под кривой рабочей характеристики приемника (AUC), на которой SE рассчитывали по методу Делонга. Качество калибровки оценивалось с использованием графика, который идентифицирует подгруппы как децили подобранных (прогнозированных) вероятностей. Модель была хорошо откалибрована, когда ожидаемая (прогнозированная) и наблюдаемая вероятности в подгруппах были схожими. Тест Хосмера-Лемешоу не проводился, поскольку он чувствителен к большим размерам выборки. Чтобы оценить внешнюю обобщаемость производной модели, необходимо провести внутреннюю проверку
AUC проводилась с использованием 1000 бутстрепированных образцов.
Далее мы сравнили риски смерти от всех причин и MAKE с 91-го дня по пятый год между группами с AKD и без AKD, используя одномерную модель пропорционального риска Кокса. Риск ГЛГ между группами во время наблюдения сравнивали с использованием одномерной модели риска с субраспределением Файна и Грея, которая считала смерть от всех причин конкурирующим риском. Предположение о пропорциональном риске оценивалось с использованием метода остатков Шенфельда по долгосрочным результатам. Наконец, пациенты были разделены на 3 подгруппы одинакового размера в соответствии с упрощенной процедурой.

система баллов. Риски смерти от всех причин, MAKE и HFH в подгруппах порядкового риска исследовались с использованием вышеупомянутого анализа выживаемости, в котором подгруппа порядкового риска рассматривалась как непрерывная ковариата. Все анализы проводились с использованием R версии 4.0.1 (основная группа разработки R).










Вам также может понравиться