Partea 1 | Prezicerea recuperării renale după dializă care necesită leziuni renale acute prezice recuperarea renală după dializă care necesită leziuni renale acute

Prezicerea recuperării renale după dializă care necesită leziuni renale acute prezice recuperarea renală după dializă care necesită leziuni renale acute

Persoană de contact: emily.li@wecistanche.com

Benjamin J. Lee^1,2,3, Chi-yuan Hsu^1,4, Rishi Parikh⁴, Charles E. McCulloch⁵, Thida C. Tan⁴, Kathleen D. Liu^1,6, Raymond K. Hsu¹, Leonid Pravoverov⁷, Sijie Zheng^4,7și Alan S. Merge^1,4,5

¹Divizia de Nefrologie, Departamentul de Medicină, Universitatea din California, San Francisco, San Francisco, California, SUA;²Houston Kidney Consultants, Houston, Texas, SUA;³Houston Methodist Institute for Academic Medicine, Houston, Texas, SUA;⁴Divizia de Cercetare, Kaiser Permanente California de Nord, Oakland, California, SUA;⁵Departamentul de Epidemiologie și Biostatistică, Universitatea din California, San Francisco, San Francisco, California, SUA; 6Division of Critical Care, Department of Anesthesia, University of California, San Francisco, San Francisco, California, SUA; și⁷Departamentul de Nefrologie, Kaiser Permanente Oakland Medical Center, Oakland, California, SUA

Introducere:

Dupădializă care necesită leziuni renale acute(AKI-D), recuperarea suficiențilorfuncția renalăpentru a întrerupeDializăeste un rezultat clinic important și orientat spre pacient. Prezicerea probabilității de recuperare la pacienții individuali este o dilemă comună.

Metode:

Acest studiu de cohortă a examinat toți membrii adulți ai Kaiser Permanente California de Nord care au experimentat AKI-D între ianuarie 2009 și septembrie 2015 și au prezis mortalitatea în spital a<20%. candidate="" predictors="" included="" demographic="" characteristics,="" comorbidities,="" laboratory="" values,="" and="" medication="" use.="" we="" used="" logistic="" regression="" and="" classification="" and="" regression="" tree="" (cart)="">

să dezvolte și să valideze încrucișat modele de predicție pentru recuperare.

Rezultatele:

Dintre cei 2214 pacienți cu AKI-D, vârsta medie a fost de 67,1 ani, 40,8% au fost femei, iar 54,0% au fost albi; 40,9% dintre pacienți s-au recuperat. Pacienții care s-au recuperat au fost mai tineri, au avut rate de filtrare glomerulare estimate mai mari (eGFR) și niveluri mai ridicate ale hemoglobinei de preadmisie și au fost mai puțin susceptibili de a avea insuficiență cardiacă anterioară sau boli hepatice cronice. Regresia logistică pas cu pas aplicată probelor bootstrapped a identificat eGFR-ul de bază, nivelul hemoglobinei preadmisie, boala hepatică cronică și vârsta ca predictori cel mai frecvent asociați cu desprindereaDializăîn termen de 90 de zile. Modelul nostru final de regresie logistică, inclusiv acești predictori, a avut un coeficient de corelație între probabilitățile observate și cele prezise de 0,97, cu un indice c de 0,64. O abordare alternativă a CART nu a depășit modelul de regresie logistică (c-index 0.61).

Concluzie:

Am dezvoltat și am validat încrucișat un model de predicție parsimonic pentru recuperare după AKI-D cu calibrare excelentă folosind date clinice disponibile în mod obișnuit. Cu toate acestea, discriminarea modestă a modelului îi limitează utilitatea clinică. Sunt necesare cercetări suplimentare pentru a dezvolta instrumente de predicție mai bune.

Rinichi Int Rep (2019) 4, 571-581; https://doi.org/10.1016/j.ekir.2019.01.015

CUVINTE CHEIE:Dializă,Dializă-care necesită, funcția renală,leziuni renale acute,modelul de predicție,recuperare renală

Cistanche protejeaza si imbunatateste functia renala

AKI-D este o afecțiune acută gravă care afectează 3% până la 13% dintre pacienții în stare critică.^1–3Deși mortalitatea în spital în rândul pacienților cu AKI-D a scăzut,^4–8o fracțiune considerabilă de supraviețuitori rămânDializă-dependente la momentul externării din spital și nu numai.^2,5,9–11 Recuperare renalădupă AKI- D, definită ca returnarea suficientuluifuncția renalăpentru a dis-continuaDializă, este un rezultat clinic important și orientat spre pacient. Deși majoritatea pacienților cu bază normalăfuncția renalăîn cele din urmă se recuperează dacă supraviețuiesc spitalizării AKI-D,12 mulți pacienți cu experiență AKI-Dleziuni renale acute(AKI) suprapuse peste boala renală cronică (CKD) și nu se recuperează.^13–15

Predicția recuperării după debutul AKI-D este o dilemă comună cu care se confruntă pacienții, familiile lor și medicii din mai multe specialități, de la nefrologi la intensiviști, spitaliști și medici de îngrijire primară. S-a demonstrat că eGFR- ul de bază, proteinuria, vârsta, diabetul zaharat și povara comorbidității influențează probabilitatea de recuperare.9,10,13-17 Singurul model de predicție publicat a fost construit de Srisawat et al.,¹⁸care a constatat că indicele de comorbiditate Charlson și scorul APACHE II au fost predictori. Cu toate acestea, studiul lor a fost mic (n 1/4 76) și a inclus doar participanți foarte selectați înscriși într-un studiu clinic care a exclus pacienții cu preexistență stadiul 4 sau 5 CKD, astfel încât generalitatea a fost limitată din mai multe motive.^19,20În general, datele privind istoricul natural al AKI-D sunt variabile și este dificil de știut dacă un pacient individual cu AKI-D se va recupera.^9,21

Capacitatea de a prezice recuperarea mai precis ar putea ghida consilierea și luarea deciziilor atât în ambulatoriu, cât și în ambulatoriu. Mulți pacienți spitalizați cu AKI întreabă despre șansele lor de recuperare chiar înainte de a iniția o acutăDializă, iar unii pot refuza să înceapăDializăcu totul daca inteleg ca sansele de recuperare sunt foarte mici si probabil vor fi peDializăpentru tot restul vieții lor. Predicția exactă a recuperării ar informaDializădecizii de acces pentru pacienții cu AKI-D: atât alegerea cateterelor temporare față de cele tunelate pe termen scurt, cât și momentul plasării fistulei sau grefei pe termen mediu. Îmbunătățirea abilităților de prognostic ar influența, de asemenea, calendarul ambulatoriuluiDializăplasarea scaunului (de exemplu, stabilirea unui timp și a unei locații pentru ambulatoriuDializă), care ar putea afecta durata spitalizării. În ambulatoriu, atunci când pacienții iau în considerare proceduri care pot prelungi AKI-D (de exemplu, administrarea contrastului iodat), capacitatea de a prezice recuperarea ar ajuta pacienții și furnizorii lor să cântărească în mod corespunzător riscurile și beneficiile. Din perspectiva cercetării, îmbunătățirea abilităților de prognostic ar permite înscrierea țintită a pacienților cu AKI-D care au o șansă rezonabilă de recuperare în studiile de testare a tratamentelor potențiale.

În prezent, nu există modele validate de predicție a recuperării AKI-D, iar grupurile de experți au identificat acest decalaj de cunoștințe ca fiind o barieră esențială în calea îmbunătățirii rezultatelor în această populație vulnerabilă.^9,22Folosind o cohortă diversă, bazată pe comunitate, obiectivul nostru a fost să dezvoltăm un model de predicție pentru recuperare după AKI-D, care să fie aplicabil practicii clinice de rutină.

Acest studiu a fost aprobat de comisiile de evaluare instituțională de la KPNC și Universitatea din California, San Francisco, cu renunțarea la consimțământul în cunoștință de cauză obținut din cauza naturii studiului.

Cistanche protejeaza si imbunatateste functia renala

METODE

Populația sursă

Populația sursă a avut sediul în Kaiser Per- Permanente Northern California (KPNC), un sistem de livrare de asistență medicală mare, integrat, care oferă îngrijire cuprinzătoare pentru >4,4 milioane de membri. Acești pacienți au fost tratați în 21 de spitale deținute de Kaiser Permanente (apendicele suplimentar S1). Calitatea de membru al KPNC este foarte reprezentativă pentru populațiile locale și de stat din jur.23 Aproape toate aspectele legate de îngrijire sunt capturate prin intermediul sistemului electronic de evidență medicală al KPNC, care este integrat în unitățile de spitalizare, departamentul de urgență și ambulatoriul.

Acest studiu a fost aprobat de comisiile de evaluare instituțională de la KPNC și Universitatea din California, San Francisco, cu renunțarea la consimțământul în cunoștință de cauză obținut din cauza naturii studiului.

Eșantion de studiu

Am efectuat un studiu retrospectiv de cohortă a tuturor adulților (vârsta ≥18 ani) membri KPNC care au dezvoltat AKI-D între 1 ianuarie 2009 și 30 septembrie 2015 și care au avut ≥12 luni consecutive de apartenență la planul de sănătate și beneficii de farmacie înainte de spitalizarea indicelui pentru a asigura captarea adecvată a comorbidităților relevante, a testelor de laborator și a utilizării medicamentelor eliberate pe bază de rețetă. Pentru această analiză, am clasificat pacienții ca având AKI-D dacă au suferit terapie de substituție renală (RRT; hemodializă intermitentă acută și / sau RRT continuă) în timpul spitalizării în absența oricărui RRT cronic preadmission și au avut o concentrație maximă de creatinină serică în spital ≥50% din valoarea inițială de preadmisie (definită ca cea mai recentă măsurătoare în ambulatoriu a departamentului non-urgență între 7 și 365 de zile înainte de internare). RRT cronică înainte de internare a fost constatată printr-un registru complet de tratament al bolii renale în stadiu terminal al KPNC (ESRD), care urmărește inițierea și încetarea tratamentelor RRT și data (datele) transplantului renal.13,15,24,25 Am exclus pacienții care aveau valori eGFR de referință<15 ml/min="" per="" 1.73="" m2="" (because="" it="" is="" difficult="" in="" this="" egfr="" range="" to="" distinguish="" true="" aki-d="" from="" the="" progression="" of="" severe="" ckd)="" or="" predicted="" probability="" of="" inpatient="" mortality="" ≥20%="" using="" a="" kpnc-validated="" risk="" score26="" (because="" the="" issue="" of="">recuperare renalăeste relevant din punct de vedere clinic numai în rândul acelor pacienți cu AKI-D care sunt susceptibili să supraviețuiască spitalizării acute și, de asemenea, să reducă problemele analitice introduse atunci când moartea poate fi interpretată ca o stare de "nerecuperare" după AKI-D). De asemenea, am efectuat 2 analize de sensibilitate: una care nu a exclus pacienții cu o probabilitate prezisă de mortalitate în spital ≥ 20% și una care a folosit creatinină serică în loc de eGFR.

Recuperare renală după AKI-D

Rezultatul principal a fost recuperarea nativuluifuncția renalădupă AKI-D, definită ca independența RRT în termen de 90 de zile de la inițierea și supraviețuirea RRT timp de ≥4 săptămâni după întreruperea RRT. Pacienții care au oprit RRT în termen de 4 săptămâni de la întreruperea de 90 de zile au fost observați în ultimele 90 de zile pentru a confirma că au rămas în viață pentru perioada minimă de 4 săptămâni. Am folosit statusul la 90 de zile pentru că pacienții sunt considerați în mod convențional ca având ESRD dacă rămânDializă-în funcție de ≥90 de zile.9 Am solicitat ca pacienții să fie în viață și în afaraDializătimp de ≥4 săptămâni pentru a reduce posibila clasificare greșită a persoanelor care au întreruptDializădin cauza retragerii îngrijirii. Recuperarea ar putea avea loc în timpul spitalizării inițiale AKI-D sau în ambulatoriu după externarea din spital. Am ancorat analiza noastră pe baza datei inițierii RRT (mai degrabă decât a externării în spital sau a unei alte date) pentru a o lega mai strâns de istoria naturală a episodului AKI, mai degrabă decât de alți factori externi care pot influența durata spitalizării.

Covariate

Caracteristicile demografice (de exemplu, vârsta, sexul, rasa și etnia auto-raportate) au fost obținute din bazele de date ale planurilor de sănătate.^27–29Comorbiditățile relevante au fost definite prin clasificarea internațională diagnostică sau procedurală a bolilor, codurile de revizuire a nouă și completate cu rezultatele testelor de laborator, semnele vitale din ambulatoriu și medicamentele prescrise folosind date electronice bazate pe dosarele medicale care au fost curățate și conectate la nivel individual-pacient în Depozitul virtual de date Kaiser Permanente, așa cum a fost descris și validat anterior.^25,30–38Starea vitală a pacientului a fost determinată folosind informații cuprinzătoare din bazele de date administrative și clinice ale planului de sănătate, raportarea proxy-ului membrilor, fișierele de stare vitală ale Administrației securității sociale și informațiile despre certificatul de deces al statului California.^39,40Caracteristicile demografice și valorile de laborator în spital au fost măsurate la data inițierii RRT pentru AKI-D, iar valorile de laborator ale ambulatoriului de referință și semnele vitale au fost măsurate cu 7 până la 365 de zile înainte de internare. Pentru variabilele care aveau date lipsă, a fost creată o categorie pentru lipsă pentru fiecare dintre aceste variabile. Variabilele cu >20% din valorile lipsă nu au fost incluse în procesul de modelare.

Abordare statistică

Analizele au fost efectuate folosind SAS, versiunea 9.3 (SAS Inc., Cary, NC) și Salford Predictive Modeler, versiunea 8.2 (Salford Systems, San Diego, CA). Caracteristicile de referință au fost comparate între grupurile de recuperare utilizând analiza varianței variabilelor continue și x²teste pentru variabile categorice.

Inițial am efectuat analize de regresie logistică multivariabilă pentru predicția recuperării după AKI-D, cu următorii predictori candidați: vârstă, sex, rasă și etnie auto-raportate, starea fumatului, utilizarea preadmisiei medicamentelor, comorbidități preexistente (insuficiență cardiacă, boală coronariană, accident vascular cerebral ischemic anterior, boală arterială periferică, fibrilație atrială, boală valvulară mitrală sau aortică, tromboembolism venos, hipertensiune arterială, diabet zaharat, dislipidemie, spitalizare prealabilă hemoleed gastro-intestinale, boli tiroidiene, boli hepatice cronice, boli pulmonare cronice, demență, depresie), precum și scorul de risc de mortalitate internat.²⁶Predictorii candidați suplimentari au inclus următoarele variabile de preadmisie: indicele de masă corporală, tensiunea arterială sistolică, preadmisia de înaltă densitate și nivelurile de lipoproteine cu densitate scăzută, eGFR (folosind ecuația creatininei de colaborare în epidemiologia bolii renale cronice⁴¹), nivelul proteinuriei dipstick-ului, nivelul hemoglobinei și numărul de trombocite. Indicele de masă corporală, tensiunea arterială sistolică preadmisie și toate variabilele de laborator au fost tratate ca variabile categorice ordinale (partiții între categoriile prezentate în tabelele 1 și 2; rezultate similare au fost obținute atunci când aceste covariate au fost tratate ca variabile continue). Pentru a identifica predictorii importanți, am generat mai întâi 1000 de eșantioane aleatorii ale cohortei analitice prin re-eșantionarea bootstrap-ului cu înlocuire și apoi am efectuat regresia logistică automată în trepte pe fiecare probă. Predictorii care au fost selectați prin regresie pas cu pas în ≥75% din probele bootstrapped au fost incluși în modelul final. Ulterior, am folosit de 10 ori validarea încrucișată pentru a genera probabilități prezise de recuperare pentru fiecare pacient, care au fost utilizate pentru a calcula un c-index și pentru a genera statistici de calibrare. În cele din urmă, estimările parametrilor de model și ratele de cote pentru setul final de predictori au fost generate printr-un model de regresie logistică folosind întreaga cohortă analitică.

De asemenea, am planificat a priori pentru a efectua o analiză CART pentru recuperare, deoarece nu se știa dacă această metodă va da rezultate mai utile din punct de vedere clinic decât abordarea regresiei logistice.⁴²Predictorii candidați au fost aceiași cu cei utilizați în analiza regresiei logistice. CART a tratat toate valorile de laborator ca variabile continue și puncte de tăiere selectate în mod optim pentru a minimiza pierderile de informații. Nu au fost stabilite limite pentru un nod minim sau dimensiunea terminalului. Copacii au fost tăiați și optimizați folosind validarea încrucișată încorporată de 10 ori pentru a minimiza clasificarea greșită relativă a cazurilor, protejând în același timp împotriva suprasolicitării. C- indici, o matrice de confuzie, precum și un receptor de funcționare curba caracteristică a fost generat pentru a evalua performanța arborelui decizional final.

Pentru partea 2, vă rugăm să faceți clic peaici.