Akútne ochorenie obličiek po akútnom dekompenzovanom zlyhaní srdca

Jun 03, 2024

Úvod:Akútne ochorenie obličiek (AKD)predstavuje kontinuumpoškodenie obličiekpočas 7 až 90 dní po akútnom poškodení obličiek (AKI). Výskyt aprognóza AKDpo akútnom dekompenzovanom zlyhaní srdca (ADHF) sú v súčasnosti nejasné. Cieľom tejto štúdie bolo preskúmať výskyt AKD a prechod z AKI na AKD, identifikovať rizikové faktory AKD a vyvinúť predikčný model pre akékoľvek štádium AKD a zhodnotiť prognózu AKD.
Metódy: Celkovo bolo identifikovaných 7 519 pacientov prijatých pre ADHF v období od 1. januára 2008 do 31. decembra 2018 z multiinštitucionálnej databázy. Zložené výsledky po ADHF boli štádium 3 AKD a smrť zo všetkých príčin. Analyzoval sa prognostický vplyv AKD, vrátane závažných nežiaducich účinkov na obličky (MAKE), úmrtia zo všetkých príčin a hospitalizácie pri zlyhaní srdca (HFH), počas 5 rokov sledovania.
Výsledky:Celkový výskyt AKI a AKD po ADHF bol 9 % a 21,2 %, v uvedenom poradí; U 39,4 % pacientov s diagnózou AKI počas ADHF sa následne vyvinula AKD, zatiaľ čo u 19,4 % pacientov bez identifikovanej epizódy AKI sa následne vyvinula AKD. Prediktívne skórovacie modely odhalili C-štatistiku 0,726 (95 % CI: 0,712–0,740) pre akékoľvek štádium AKD a {{ 19}},807 (95 % CI: 0,793–0,821) pre kombináciu štádia 3 AKD a smrti. Nakoniec, AKD bola spojená s vyšším rizikom smrti zo všetkých príčin,
MAKE a HFH počas 5 rokov sledovania (P < 0,001).

Záver:AKD po ADHF je spojená s nepriaznivými výsledkami. Náš model by mohol pomôcť pri identifikácii pacientov s rizikom rozvoja AKD, najmä u tých, ktorí nemali epizódu indexu AKI.



KĽÚČOVÉ SLOVÁ: akútne dekompenzované zlyhanie srdca; akútne ochorenie obličiek; akútne poškodenie obličiek

27

EXTRAKT CISTANCHE S 30% ECHINKAOZIDUNA OCHORENIE OBLIČIEK


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 dní, ale do 90 dní od začatia AKI. Súčasná definícia AKD je založená na konsenze pracovnej skupiny Acute Disease Quality Initiative 16.8 Preto by sa AKD mohla považovať za stav, pri ktorom predĺžená dysfunkcia obličiek (v prítomnosti alebo neprítomnosti AKI) nastane predtým, ako pacient splní {{4 }}denné kritériá pre CKD.8,9 V porovnaní s takýmto výskumom AKI sú štúdie skúmajúce výskyt a prognostický vplyv AKD u pacientov prijatých pre ADHF zriedkavé. Niektoré štúdie hodnotiace klinické faktory súvisiace s vývojom AKI/CKD alebo predikčné modely pre pacientov s ADHF boli publikované, ale len málo z nich sa zaoberalo vývojom AKD po ADHF.4,10–18


image


Obrázok 1. Vývojový diagram pre (a) výber pacienta a (b) distribúciu rôznych štádií AKI a AKD. AKD, akútne ochorenie obličiek; AKI, akútne poškodenie obličiek; ECMO, extrakorporálna membránová oxygenácia; ESRD, konečné štádium ochorenia obličiek; RRT, renálna substitučná terapia.



V tejto štúdii sme skúmali výskyt, klinické faktory a prognostický vplyv AKD po ADHF. Vyvinuli sme tiež predikčný model pre AKD po ADHF, aby sme uľahčili stratifikáciu rizika a podporili tak skorú identifikáciu a intervenciu AKD.

35

METÓDY

Zdroj údajov

Išlo o retrospektívnu kohortovú štúdiu využívajúcu elektronické údaje z výskumnej databázy Chang Gung (CGRD). Lekárska nadácia Chang Gung je najväčším zdravotníckym systémom na Taiwane, ktorý zahŕňa 7 nemocníc po celom Taiwane. CGRD je multiinštitucionálna databáza elektronických zdravotných záznamov, ktorá poskytuje podrobnejšie klinické informácie, ako sú laboratórne výsledky a hemodynamické záznamy, než databázy nárokov a má vysoké celkové pokrytie a pokrytie špecifické pre jednotlivé choroby na Taiwane.19,20 choroby hodnotené v tejto štúdii boli identifikované pomocou Medzinárodnej klasifikácie chorôb (ICD), deviatej revízie, diagnostických kódov klinickej modifikácie pre záznamy pred rokom 2015 a diagnostických kódov ICD, desiatej revízie, klinickej modifikácie pre záznamy po roku 2016. Štruktúra údajov a validácia o CGRD sa diskutuje inde.20–22 Táto štúdia bola schválená Inštitucionálnym revíznym výborom nemocnice Chang Gung Memorial Hospital (číslo inštitucionálneho revízneho výboru: 202000915B0). Od potreby individuálneho súhlasu sa upustilo, pretože osobné identifikačné údaje nie sú zahrnuté v CGRD. Táto štúdia bola vykonaná podľa vyhlásenia STROBE (doplnkový materiál).

15

Študijná populácia

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 U pacientov s viacnásobným prijatím ADHF počas obdobia štúdie sa ako indexové prijatie použilo prvé prijatie s ADHF. Pacienti boli vylúčení, ak boli<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

Definície AKI a AKD

Prítomnosť AKI bola stanovená podľaOchorenie obličiek: 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 >Hodnota 1 bola získaná počas 8 až 90 dní po prijatí indexu, prítomnosť AKD bola stanovená na základe hladiny kreatinínu, ktorá bola najbližšia k 90. ​​dňu po prijatí indexu.

9

Potenciálne prediktory (kovariáty)

Klinické charakteristiky pacienta, faktory citlivosti na AKI4, 10–17, 28–30 a faktory neobnovenia obličiek pre populácie kongestívneho srdcového zlyhania alebo kritických ochorení31–35 boli identifikované podľa predchádzajúcich štúdií alebo dostupnosti v našom súbore údajov. Extrahované rizikové faktory zahŕňali vek, pohlavie, základné ochorenie (tj diabetes mellitus, hypertenziu, CKD, cirhózu pečene a malignitu), hodnotenie funkcie srdca podľa funkčnej triedy New York Heart Association36 a ejekčnú frakciu ľavej komory. Hemodynamické parametre (systolický krvný tlak, diastolický krvný tlak a srdcová frekvencia) pri príchode na pohotovosť alebo v deň prijatia, prvé laboratórne výsledky pri indexovom prijatí (vrátane hemoglobínu [HB]; dusíka močoviny v krvi [BUN]; séra hladiny kreatinínu, albumínu, sodíka, draslíka, proteinúrie a natriuretického peptidu typu B [BNP] a súvisiace lekárske predpisy (ambulantné slučkové diuretiká v predchádzajúcich 3 mesiacoch a kumulatívne dávkovanie slučkových diuretík počas príjmu ADHF, digoxín, inotropy alebo dobutamín použitie pri registrácii indexu) boli tiež extrahované.


Definícia výsledku

V tejto štúdii boli 2 primárne výsledky, ktoré sú nasledovné: (i) vývoj akéhokoľvek štádia AKD a (ii) zložený výsledok štádia 3 AKD alebo smrť zo všetkých príčin počas ôsmeho a 90. dňa po prijatí indexu . Sekundárnymi výsledkami sú smrť zo všetkých príčin, MAKE a HFH od 91. dňa do piateho roku po prijatí indexu. MAKE pozostával z novej diagnózy konečného štádia renálneho ochorenia vyžadujúceho dlhodobú renálnu substitučnú terapiu, novovzniknutý CKD (definovaný odhadovanou rýchlosťou glomerulárnej filtrácie<60 ml/ min per 1.73 m2 according to the Modification of Diet in Renal Disease equation), and all-cause death.


Štatistická analýza

Základné charakteristiky pacientov s a bez AKI alebo AKD sa porovnávali pomocou nezávislého výberového t-testu pre kontinuálne premenné a testu c2 pre kategorické premenné. Jednorozmerná logistická regresná analýza sa použila na počiatočný skríning možnej asociácie medzi základnými charakteristikami a rizikami výsledkov. Kovarianty s významom<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. 

Klinický a laboratórny predikčný model odvodený z multivariabilnej logistickej analýzy sa ďalej transformoval na zjednodušený bodový systém pre jednoduché klinické použitie.37 Kľúčovou myšlienkou zjednodušeného bodového systému je zaokrúhliť regresné koeficienty. Prvým krokom bolo identifikovať kontinuálny prediktor so širokým rozsahom hodnôt ako referenčnú premennú (tj BNP) a potom túto premennú kategorizovať do niekoľkých klinicky významných kategórií a získať referenčné hodnoty (zvyčajne strednú hodnotu) pre každú kategóriu premennej . Podľa toho sa kategorizovali aj prediktory iné ako referenčná premenná. Nakoniec sa referenčná hodnota (zvyčajne stredná hodnota) každej kategórie prediktora vypočítala podľa hodnoty jej regresného koeficientu vo vzťahu k hodnote referenčnej premennej.



Výkonnosť modelu bola hodnotená v niekoľkých oblastiach, vrátane diskriminácie, kalibrácie a internej validácie. Jeho rozlišovacia schopnosť bola hodnotená pomocou oblasti pod krivkou prevádzkovej charakteristiky prijímača (AUC), v ktorej bola SE vypočítaná pomocou DeLongovej metódy. Jeho kalibračný výkon sa vyhodnotil pomocou grafu, ktorý identifikuje podskupiny ako decily prispôsobených (predpovedaných) pravdepodobností. Model bol dobre kalibrovaný, keď očakávané (predpovedané) a pozorované pravdepodobnosti v podskupinách boli podobné. Test Hosmer-Lemeshow nebol vykonaný, pretože je citlivý na veľké veľkosti vzoriek. Na vyhodnotenie vonkajšej zovšeobecniteľnosti odvodeného modelu sa vykoná interná validácia
AUC bola vykonaná s použitím 1000 bootstrapped vzoriek.
Ďalej sme porovnávali riziká smrti zo všetkých príčin a MAKE od 91. dňa do piateho roku medzi skupinami AKD a non-AKD pomocou univariantného Coxovho modelu proporcionálneho rizika. Riziko HFH medzi skupinami počas sledovania sa porovnávalo pomocou jednorozmerného modelu rizika subdistribúcie Fine a Grey, ktorý považoval smrť zo všetkých príčin za konkurenčné riziko. Predpoklad proporcionálneho rizika bol vyhodnotený pomocou Schoenfeldovej reziduálnej metódy na dlhodobých výsledkoch. Nakoniec boli pacienti rozdelení do 3 rovnako veľkých podskupín podľa zjednodušeného

bodový systém. Riziká úmrtia zo všetkých príčin, MAKE a HFH v rámci podskupín s bežným rizikom sa skúmali pomocou vyššie uvedených analýz prežitia, v ktorých sa podskupina s bežným rizikom považovala za kontinuálnu kovariátu. Všetky analýzy boli vykonané pomocou R verzie 4.0.1 (R Development Core Team).










Tiež sa vám môže páčiť