1. osa|Neerude taastumise ennustamine pärast dialüüsi – ägedat neerukahjustust – Neerude taastumise ennustamine pärast dialüüsi – ägedat neerukahjustust

Neerude taastumise ennustamine pärast dialüüsi – ägedat neerukahjustust – Neerude taastumise ennustamine pärast dialüüsi – ägedat neerukahjustust

Kontakt: 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^4,7ja Alan S. Go^1,4,5

¹California ülikooli meditsiiniosakonna nefroloogia osakond, San Francisco, San Francisco, California, USA;²Houston Kidney Consultants, Houston, Texas, USA;³Houston Methodist Institute for Academic Medicine, Houston, Texas, USA;⁴Uurimisosakond, Kaiser Permanente Põhja-California, Oakland, California, USA;⁵Epidemioloogia ja biostatistika osakond, California Ülikool, San Francisco, San Francisco, California, USA; 6 Kriitilise hoolduse osakond, anesteesia osakond, California ülikool, San Francisco, San Francisco, California, USA; ja⁷Kaiser Permanente Oaklandi meditsiinikeskuse nefroloogia osakond, Oakland, California, USA

Sissejuhatus:

Pärastdialüüsi vajav äge neerukahjustus(AKI-D), piisava koguse taastamineneerufunktsioonkatkestadadialüüson oluline kliiniline ja patsiendile orienteeritud tulemus. Üksikute patsientide paranemise tõenäosuse ennustamine on tavaline dilemma.

Meetodid:

Selles kohortuuringus uuriti kõiki Põhja-California Kaiser Permanente täiskasvanud liikmeid, kellel esines AKI-D ajavahemikus jaanuarist 2009 kuni septembrini 2015 ja kes olid ennustanud statsionaarset suremust<20%. candidate="" predictors="" included="" demographic="" characteristics,="" comorbidities,="" laboratory="" values,="" and="" medication="" use.="" we="" used="" logistic="" regression="" and="" classification="" and="" regression="" tree="" (cart)="">

taastumise prognoosimudelite väljatöötamiseks ja ristvalideerimiseks.

Tulemused:

2214 AKI-D-ga patsiendi hulgas oli keskmine vanus 67,1 aastat, 40,8 protsenti olid naised ja 54,0 protsenti valged; 40,9 protsenti patsientidest paranes. Patsiendid, kes paranesid, olid nooremad, neil oli kõrgem glomerulaarfiltratsiooni määr (eGFR) ja hemoglobiini tase enne ravi alustamist ning neil oli väiksem tõenäosus, et neil oli varasem südamepuudulikkus või krooniline maksahaigus. Bootstrapped proovidele rakendatud järkjärguline logistiline regressioon tuvastas eGFR algtaseme, hemoglobiini taseme, kroonilise maksahaiguse ja vanuse kui kõige sagedamini väljalangemisega seotud ennustajad.dialüüs90 päeva jooksul. Meie lõpliku neid ennustajaid sisaldava logistilise regressioonimudeli korrelatsioonikordaja vaadeldud ja prognoositud tõenäosuste vahel oli 0,97, c-indeksiga 0,64. Alternatiivne CART-lähenemine ei ületanud logistilise regressiooni mudelit (c-indeks 0,61).

Järeldus:

Töötasime välja ja ristvalideerisime AKI-D järgse taastumise tagasihoidliku ennustusmudeli suurepärase kalibreerimisega, kasutades rutiinselt saadaolevaid kliinilisi andmeid. Mudeli tagasihoidlik diskrimineerimine piirab aga selle kliinilist kasulikkust. Paremate ennustusvahendite väljatöötamiseks on vaja täiendavaid uuringuid.

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

MÄRKSÕNAD:dialüüs, dialüüs-neerufunktsiooni vajadus,äge neerukahjustus,ennustusmudel,neerude taastumine

Cistanche kaitseb ja parandab neerude tööd

AKI-D on tõsine äge meditsiiniline seisund, mis mõjutab 3–13 protsenti kriitilises seisundis patsientidest.^1–3Kuigi AKI-D patsientide haiglasuremus on vähenenud,^4–8alles on jäänud märkimisväärne osa ellujäänutestdialüüs- sõltuv haiglast väljakirjutamise ajal ja pärast seda.^2,5,9–11 Neerude taastuminepärast AKI-D, defineeritud kui piisava summa tagastamineneerufunktsioonkatkestadadialüüs, on oluline kliiniline ja patsiendile orienteeritud tulemus. Kuigi enamik patsiente normaalse algtasemeganeerufunktsioonlõpuks paranevad, kui nad ellu jäävad AKI-D haiglaravi,12 paljud AKI-D kogemusega patsiendidäge neerukahjustus(AKI) kattuvad kroonilise neeruhaigusega (CKD) ja ei parane.^13–15

Taastumise ennustamine pärast AKI-D algust on tavaline dilemma, millega seisavad silmitsi patsiendid, nende perekonnad ja mitme eriala arstid, alates nefroloogidest kuni intensiivarstide, haiglaarstide ja esmatasandi arstideni. On näidatud, et eGFR algtaseme, proteinuuria, vanus, suhkurtõbi ja kaasuvate haiguste koorem mõjutavad paranemise tõenäosust. 9, 10, 13–17 Ainsa avaldatud ennustusmudeli koostasid Srisawat et al.,¹⁸ kes leidsid, et Charlsoni kaasuvate haiguste indeks ja APACHE II skoor olid ennustajad. Kuid nende uuring oli väike (n ¼ 76) ja hõlmas ainult kõrgelt valitud osalejaid, kes osalesid kliinilises uuringus, millest jäeti välja patsiendid, kellel oli 4. või 5. staadiumi krooniline neeruhaigus, nii et üldistatavus oli mitmel põhjusel piiratud.^19,20Üldiselt on andmed AKI-D loomuliku ajaloo kohta varieeruvad ja on raske teada, kas AKI-D-ga patsient paraneb.^9,21

Võime ennustada paranemist täpsemalt võib suunata nõustamist ja otsuste tegemist nii statsionaarses kui ka ambulatoorses keskkonnas. Paljud AKI-ga haiglaravil olevad patsiendid küsivad oma paranemisvõimaluste kohta juba enne ägeda haiguse algustdialüüsja mõned võivad keelduda alustamastdialüüskokkuvõttes, kui nad mõistavad, et taastumisvõimalused on väga väikesed, ja nad saavad tõenäoliselt hakkamadialüüselu lõpuni. Täpne taastumise ennustus teavitaksdialüüsAKI-D patsientide juurdepääsuotsused: nii ajutiste kateetrite kui tunneliga kateetrite valik lühiajalises perspektiivis ja fistuli või siiriku paigaldamise ajastus keskpikas perspektiivis. Paremad prognostilised võimed mõjutaksid ka ambulatoorse ravi aegadialüüstooli paigutamine (st ambulatoorse ravi aja ja koha määraminedialüüs), mis võib potentsiaalselt mõjutada haiglas viibimise kestust. Ambulatoorses keskkonnas, kui patsiendid kaaluvad protseduure, mis võivad AKI-D pikendada (nt jodeeritud kontrastaine manustamine), aitaks paranemist ennustada patsientidel ja nende teenusepakkujatel riske ja eeliseid asjakohaselt kaaluda. Teadusuuringute seisukohast võimaldaksid paremad prognostilised võimed sihipäraselt kaasata AKI-D-ga patsiente, kellel on mõistlik taastumisvõimalus, võimalike ravimeetodite testimise katsetesse.

Praegu puuduvad valideeritud AKI-D taastumise prognoosimudelid ja ekspertrühmad on tuvastanud, et see teadmiste lünk on selle haavatava elanikkonna tulemuste parandamise peamine takistus.^9,22Kasutades mitmekesist kogukonnapõhist kohordi, oli meie eesmärk töötada välja AKI-D järgse taastumise ennustusmudel, mis oleks rakendatav tavapärases kliinilises praktikas.

Selle uuringu kiitsid heaks KPNC ja San Francisco California ülikooli institutsionaalsed ülevaatenõukogud, loobudes uuringu olemuse tõttu saadud teadlikust nõusolekust.

Cistanche kaitseb ja parandab neerude tööd

MEETODID

Allikas rahvastik

The source population was based within Kaiser Per- Permanente Northern California (KPNC), a large, integrated health care delivery system that provides comprehensive care for >4,4 miljonit liiget. Neid patsiente raviti 21 Kaiser Permanente omanduses olevas haiglas (täiendav lisa S1). KPNC liikmeskond esindab väga hästi ümbritsevaid kohalikke ja üleriigilisi elanikkonda.23 Peaaegu kõik ravi aspektid on salvestatud KPNC elektroonilise haigusloo süsteemi kaudu, mis on integreeritud statsionaarsetesse, erakorralise meditsiini osakonda ja ambulatoorsesse hooldusesse.

Selle uuringu kiitsid heaks KPNC ja San Francisco California ülikooli institutsionaalsed ülevaatenõukogud, loobudes uuringu olemuse tõttu saadud teadlikust nõusolekust.

Uuringu näidis

Viisime läbi retrospektiivse kohortuuringu kõigi täiskasvanud (18-aastased või suuremad) KPNC liikmetega, kellel tekkis AKI-D ajavahemikus 1. jaanuar 2009 kuni 30. september 2015 ja kellel oli rohkem kui 12 kuud järjest. terviseplaani liikmelisus ja apteegi eelised enne indekshaiglaravi, et tagada asjakohaste kaasuvate haiguste, laboratoorsete testide ja retseptiravimite kasutamise piisav kogumine. Selle analüüsi jaoks klassifitseerisime patsiendid AKI-D-ga patsientidele, kui nad said haiglaravi ajal neeruasendusravi (äge vahelduv hemodialüüs ja/või pidev RRT) ilma igasuguse ravieelse kroonilise reaktiivse ravi puudumisel ja kelle statsionaarse seerumi kreatiniini kontsentratsioon oli kõrgem kui või võrdne 50 protsendiga vastuvõtueelsest algtasemest (määratletud kui viimane erakorralise meditsiini osakonna ambulatoorne mõõtmine vahemikus 7–365 päeva enne vastuvõttu). Krooniline RRT enne vastuvõtmist tehti kindlaks põhjaliku KPNC lõppstaadiumis neeruhaiguse (ESRD) raviregistri kaudu, mis jälgib RRT-ravi alustamist ja lõpetamist ning neerusiirdamise kuupäeva(d). eGFR väärtused<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="">neerude taastumineon kliiniliselt oluline ainult nende AKI-D patsientide seas, kes tõenäoliselt jäävad ellu ägeda haiglaravi ja vähendavad ka analüütilisi probleeme, mis tekivad, kui surma saab tõlgendada kui "mitteparanemise" seisundit pärast AKI-D). Tegime ka kaks tundlikkusanalüüsi: üks, mis ei välistanud patsiente, kelle prognoositav tõenäosus statsionaarseks suremiseks oli suurem kui 20 protsenti või võrdne sellega, ja teine, mis kasutas eGFR-i asemel seerumi kreatiniini.

Neerude taastumine pärast AKI-D

Peamine tulemus oli põliselanike taastumineneerufunktsioonpärast AKI-D, määratletud kui RRT sõltumatus 90 päeva jooksul pärast RRT alustamist ja elulemus 4 nädalat pärast RRT katkestamist või rohkem. Patsiente, kes katkestasid RRT 4 nädala jooksul pärast 90-päevase perioodi lõppu, jälgiti viimase 90 päeva jooksul, et kinnitada, et nad jäid ellu minimaalse 4-nädalase perioodi jooksul. Kasutasime staatust 90 päeva pärast, kuna tavapäraselt peetakse patsientidel ESRD-ks, kui nad jäävaddialüüs-sõltuv rohkem kui 90 päeva või võrdne sellega.9 Nõuasime, et patsiendid oleksid elus ja välja lülitatuddialüüsrohkem kui 4 nädalat, et vähendada ravi katkestanud inimeste võimalikku valesti klassifitseerimistdialüüshoolduse äravõtmise tõttu. Taastumine võib toimuda esmase AKI-D haiglaravi ajal või ambulatoorselt pärast haiglast väljakirjutamist. Ankurdasime oma analüüsi RRT algatamise kuupäeva (mitte haiglast väljakirjutamise või mõne muu kuupäeva) alusel, et seostada see tihedamalt AKI episoodi loomuliku ajalooga, mitte muude kõrvaliste teguritega, mis võivad mõjutada haiglaravi kestust.

Kovariaadid

Demograafilised tunnused (nt vanus, sugu, enda teatatud rass ja etniline kuuluvus) saadi terviseplaanide andmebaasidest.^27–29Asjakohased kaasuvad haigused määrati kindlaks diagnostilise või protseduurilise rahvusvahelise haiguste klassifikatsiooni, 9. redaktsiooni koodide abil ning täiendati laboratoorsete analüüside tulemuste, ambulatoorsete elutähtsate näitajate ja väljakirjutatud ravimitega, kasutades elektroonilisi tervisekaardipõhiseid andmeid, mis puhastati ja seostati individuaalsel patsiendi tasandil Kaiser Permanente Virtual Data Warehouse, nagu eelnevalt kirjeldatud ja kinnitatud.^25,30–38Patsiendi elulise seisundi määramiseks kasutati terviklikku teavet terviseplaani haldus- ja kliinilistest andmebaasidest, liikme volikirja aruannetest, sotsiaalkindlustusameti elulise seisundi failidest ja California osariigi surmatunnistuse teabest.^39,40 Demographic characteristics and inpatient laboratory values were measured on the date of RRT initiation for AKI-D, and baseline outpatient laboratory values and vital signs were measured 7 to 365 days before admission. For variables that had missing data, a category for missingness was created for each of those variables. Variables with >20 protsenti puuduvatest väärtustest ei kaasatud modelleerimisprotsessi.

Statistiline lähenemine

Analüüsid viidi läbi, kasutades SAS-i versiooni 9.3 (SAS Inc., Cary, NC) ja Salford Predictive Modelerit, versiooni 8.2 (Salford Systems, San Diego, CA). Algtaseme omadusi võrreldi taastumisrühmade lõikes, kasutades pidevate muutujate ja x dispersioonanalüüsi² Kategooriliste muutujate testid.

Algselt viisime AKI-D järgse taastumise ennustamiseks läbi mitme muutujaga logistilise regressioonianalüüsi järgmiste kandidaatide ennustajatega: vanus, sugu, enesest teatatud rass ja etniline kuuluvus, suitsetamise staatus, ravimite kasutamine enne vastuvõtmist, olemasolevad kaasuvad haigused (südamepuudulikkus, südame isheemiatõbi, eelnev isheemiline insult, perifeersete arterite haigus, kodade virvendus, mitraal- või aordiklapi haigus, venoosne trombemboolia, hüpertensioon, suhkurtõbi, düslipideemia, eelnev haiglaravi seedetrakti verejooks, kilpnäärmehaigus, krooniline maksahaigus, krooniline kopsuhaigus, dementsus, depressioon ja statsionaarne seisund suremusriski skoor.²⁶ Täiendavad kandidaatprognoosid hõlmasid järgmisi vastuvõtueelseid muutujaid: kehamassiindeks, süstoolne vererõhk, kõrge tihedusega ja madala tihedusega lipoproteiinide tase, eGFR (kasutades kroonilise neeruhaiguse epidemioloogia koostöö kreatiniini võrrandit⁴¹), mõõtevarda proteinuuria tase, hemoglobiini tase ja trombotsüütide arv. Kehamassiindeksit, vastuvõtueelset süstoolset vererõhku ja kõiki laboripõhiseid muutujaid käsitleti järguliste kategooriliste muutujatena (tabelites 1 ja 2 näidatud kategooriate jaotus; sarnased tulemused saadi, kui neid ühismuutujaid käsitleti pidevate muutujatena). Oluliste ennustajate tuvastamiseks genereerisime esmalt analüütilisest kohordist 1000 juhuslikku valimit, kasutades alglaadimisproovi koos asendamisega ja seejärel teostasime iga proovi jaoks automatiseeritud astmelise logistilise regressiooni. Lõplikusse mudelisse kaasati ennustajad, mis valiti astmelise regressiooniga rohkem kui 75% alglaaditud valimitest. Seejärel kasutasime 10-kordset ristvalideerimist, et luua iga patsiendi jaoks prognoositud taastumise tõenäosus, mida kasutati c-indeksi arvutamiseks ja kalibreerimisstatistika genereerimiseks. Lõpuks loodi mudeli parameetrite hinnangud ja tõenäosussuhted lõpliku ennustajate komplekti jaoks logistilise regressioonimudeli abil, kasutades kogu analüütilist kohordi.

Samuti plaanisime a priori teha taastumiseks CART-analüüsi, kuna ei olnud teada, kas see meetod annaks kliiniliselt kasulikumad tulemused kui logistilise regressiooni meetod.⁴² Kandidaadid olid samad, mida kasutati logistilises regressioonianalüüsis. CART käsitles kõiki laboriväärtusi pidevate muutujatena ja optimaalselt valitud lõikepunktidena, et minimeerida teabekadu. Minimaalsele sõlme või terminali suurusele ei seatud piiranguid. Puid pügati ja optimeeriti, kasutades sisseehitatud 10-kordset ristvalideerimist, et minimeerida juhtumite suhtelist väärklassifitseerimist, kaitstes samal ajal ületäitumise eest. Lõpliku otsustuspuu toimivuse hindamiseks loodi C-indeksid, segadusmaatriks ja vastuvõtja tööomaduste kõver.

2. osa jaoks klõpsake nuppusiin.