Ostra choroba nerek po ostrej zdekompensowanej niewydolności serca Ⅱ

WYNIKI

Badana populacja

Schemat włączania pacjentów przedstawiono na rycinie 1a. Zidentyfikowano 11 010 pacjentów przyjętych z powodu ADHF z informacjami wystarczającymi do oceny AKI i AKD. Po wykluczeniu na podstawie powyższych kryteriów do analizy zakwalifikowano 7519 pacjentów przyjętych z powodu ADHF w okresie od 1 stycznia 2008 r. do 31 grudnia 2018 r.

EKSTRAKT Z CISTANCHE Z 30% ECHINKAOZYDEMNA CHOROBĘ NEREK

Częstość występowania AKD i przejście z AKI do AKD po ADHF

Spośród 7519 pacjentów u 678 (9,0%) rozwinęła się AKI w ciągu pierwszych 7 dni (ryc. 1a). Spośród tych 678 pacjentów z AKI u 267 (39,4%) AKD w stadium 1, 2 lub 3 w dniach obserwacji od 8 do 90, a pozostałych 411 (60,6%) zaliczono do AKD w stadium 0. Spośród 7519 pacjentów u 6841 nie stwierdzono epizodu AKI w ciągu pierwszych 7 dni hospitalizacji; spośród tych pacjentów u 1325 (19,4%) rozwinęła się AKD w stadium 1, 2 lub 3 w dniach obserwacji od 8 do 90. Rycina 1b przedstawia podział pacjentów na różne stadia AKI i AKD. Osoby z wyższym stopniem AKI miały większe prawdopodobieństwo wystąpienia AKD w stadium 3 lub śmierci niż osoby z niższym stopniem AKI. Spośród 7519 pacjentów przyjętych z powodu ADHF u 1592 (21,2%) AKD rozwinęła się w ciągu 8–90 dni w okresie obserwacji po pierwszym dniu hospitalizacji.

Model predykcyjny dla tabeli AKD na dowolnym etapie i tabeli dodatkowej S1 ilustrują charakterystykę i odpowiednie kliniczne czynniki ryzyka. Czynniki kliniczne związane z dowolnym etapem rozwoju AKD po ADHF zidentyfikowano przy użyciu jednoczynnikowych modeli regresji logistycznej (tabela uzupełniająca S2). W wielozmiennym modelu regresji logistycznej zidentyfikowano następujące czynniki predykcyjne: płeć żeńska, rozwój AKI, nasilenie AKI (nie AKI, łagodna AKI: stopień 1, umiarkowana do ciężkiej AKI: stadium 2 lub 3), choroby współistniejące (cukrzyca, przewlekła choroba nerek), wyniki badań laboratoryjnych (w tym kreatynina, HB, albumina i BNP) oraz leki (leki inotropowe i skumulowane dawki diuretyków pętlowych dożylnych) (tabela uzupełniająca S3). W oparciu o ten model opracowano uproszczony system punktowy (tab. 2). Wynik 4 wiązał się z 5% prawdopodobieństwem rozwoju AKD, podczas gdy wynik 38 odpowiadał 85% prawdopodobieństwu AKD. AUC modelu wyniosło 0,726 (95% CI: 0,712–0,740). Wykres kalibracyjny ujawnił niewielką rozbieżność między przewidywanymi i zaobserwowanymi prawdopodobieństwami w podgrupach decylowych, z wyjątkiem podgrupy o najniższym decylu (rysunek uzupełniający S1). Po uwzględnieniu optymizmu AUC wyniosło 0,723. Trywialna różnica między pierwotnym i skorygowanym AUC wskazuje na akceptowalną możliwość zewnętrznego uogólnienia bieżącego modelu (nie znaleziono danych). System punktacji i przewidywane ryzyko AKD na dowolnym etapie podsumowano na rysunkach 2a i b.

Model przewidywania dla złożonego etapu 3 AKD i śmierci z jakiejkolwiek przyczyny

Zidentyfikowano czynniki kliniczne związane z AKD w stadium 3 lub śmiercią (tabela uzupełniająca S2). W modelu wielozmiennym zidentyfikowano następujące predyktory: wiek, płeć żeńska, rozwój AKI, nasilenie AKI (nie AKI, łagodna AKI: stopień 1, umiarkowana do ciężkiej AKI: faza 2 lub 3), wyniki badań laboratoryjnych (w tym BUN, kreatynina, HB, albumina i BNP), leki (leki inotropowe i diuretyki pętlowe dożylne, skumulowana dawka) oraz ambulatoryjna recepta na diuretyki pętlowe (tabela uzupełniająca S3). Na podstawie tych czynników ryzyka opracowano kliniczny model przewidywania AKD w stadium 3 lub zgonu (Tabela 3). Wynik 11 wiązał się z 5% prawdopodobieństwem wystąpienia AKD w stadium 3 lub zgonu, podczas gdy wynik 40 odpowiadał prawdopodobieństwu 95%. AUC wyniosło 0,807 (95% CI: 0,793–0,821). Wykres kalibracyjny ujawnił małą do umiarkowanej rozbieżność między przewidywanymi i obserwowanymi prawdopodobieństwami w podgrupach decylowych (rysunek uzupełniający S2). Po uwzględnieniu optymizmu AUC wyniosło 0,724. Trywialna różnica między pierwotnym i skorygowanym AUC wskazuje na zadowalającą możliwość zewnętrznego uogólnienia bieżącego modelu (nie znaleziono danych). System punktacji i przewidywane ryzyko AKD w stadium 3 podsumowano na rysunkach 3a i b.

Tabela 3. Prosta funkcja wyniku złożonego stopnia 3. AKD i zgonu (liczba pacjentów ¼ 7519)

Rysunek 3. Podsumowanie etapu 3 AKD, czyli modelu przewidywania śmiertelności. (a) Wartości punktowe dla każdej zmiennej. (b) Przewidywane ryzyko dla rozwoju AKD na etapie 3. AKD, ostra choroba nerek; AKI, ostre uszkodzenie nerek; BNP, peptyd natriuretyczny typu B; BUN, azot mocznikowy we krwi.

Model przewidywania 90-dniowej śmierci z jakiejkolwiek przyczyny

Zidentyfikowano czynniki kliniczne związane z {{0}}dniem śmierci (tabela uzupełniająca S2). W modelu wielozmiennym zidentyfikowano następujące predyktory: wiek, płeć żeńska, stadium AKI, przewlekła choroba wątroby, BUN, albumina, BNP, digoksyna, ambulatoryjne diuretyki pętlowe i leki inotropowe (tabela uzupełniająca S3). Opracowano kliniczny model przewidywania śmierci w oparciu o te czynniki ryzyka (tabela uzupełniająca S4). Wynik 18 był powiązany z 5% prawdopodobieństwem śmierci, podczas gdy wynik 28 odpowiadał 30% prawdopodobieństwu śmierci. AUC wyniosło 0,746 (95% CI: 0,725–0,768). Po uwzględnieniu optymizmu AUC wyniosło 0,741. System punktacji i przewidywane ryzyko 90-dniowej śmierci podsumowano na rysunkach uzupełniających S3A i S3B.

Wyniki prognoz AKD i ryzyko wyników długoterminowych

W 5-letniej obserwacji ryzyko zgonu z dowolnej przyczyny, MAKE i HFH było istotnie większe u pacjentów z AKD niż u pacjentów bez AKD (ryc. 4a–c). Dodatkowo stwierdzono korelację reszt Schoenfelda<0.1 for all-cause death, MAKE, and HFH, respectively. These low correlation coefficients suggested no apparent violation of the proportional hazard assumption (data not found). After categorizing the patients into tertile subgroups according to their simplified points, the results revealed that patients with higher simplified points tended to have greater risks of all-cause death, MAKE, and HFH in both the any-stage AKD prediction model (Supplementary Figure S4A–C) and the composite prediction model (Supplementary Figure S5A–C).

Czynniki ryzyka skutków długoterminowych

Aby zbadać potencjalne czynniki ryzyka długoterminowych wyników (zgon z jakiejkolwiek przyczyny, MAKE i HFH), przeprowadziliśmy wielowymiarowe modele Coxa z eliminacją wsteczną, które obejmowały AKD i inne zmienne jako współzmienne. Zgodnie z wielozmiennym modelem Coxa, następujące zmienne okazały się predyktorami śmierci z jakiejkolwiek przyczyny: wiek, przewlekła choroba nerek, choroba wątroby, klasa czynnościowa IV New York Heart Association, HB, BUN, sód, albumina, poziom BNP i pętla ambulatoryjna leki moczopędne. Zidentyfikowanymi czynnikami ryzyka długoterminowego MAKE były wiek, cukrzyca, choroba wątroby, nowotwór, wyjściowa frakcja wyrzutowa lewej komory, HB, albumina, kreatynina, albumina, białkomocz, poziom BNP, stosowanie leków inotropowych i dożylne stosowanie furosemidu. Jeśli chodzi o długoterminową ponowną hospitalizację z powodu niewydolności serca, zidentyfikowanymi czynnikami predykcyjnymi były wiek, cukrzyca, frakcja wyrzutowa lewej komory, częstość akcji serca, BUN, białkomocz, poziom BNP, ambulatoryjne diuretyki pętlowe i dożylne stosowanie furosemidu (tabela uzupełniająca S5).

DYSKUSJA

AKD reprezentuje kontinuum uszkodzenia nerek lub braku regeneracji nerek po AKI. Rzadko omawia się częstość występowania i rolę prognostyczną AKD po ADHF. Nasze badanie przyniosło 4 godne uwagi wyniki. Po pierwsze, ogólna częstość występowania AKD po ADHF wyniosła 21,2%. Po drugie, u 39,4% pacjentów, u których rozpoznano AKI podczas ADHF, rozwinęła się AKD, podczas gdy u 19,4% pacjentów bez wstępnie zidentyfikowanego epizodu AKI rozwinęła się AKD. Po trzecie, rozwój AKD wiązał się z większym ryzykiem śmiertelności i MAKE oraz częstszym występowaniem HFH. Po czwarte, nasze modele prognostyczne zidentyfikowały pacjentów z wysokim ryzykiem AKD na dowolnym etapie lub AKD w stadium 3 i śmiertelnością, z wartościami AUROC wynoszącymi odpowiednio 0,73 i 0,81.

Według Chena i wsp. u 38 47,6% pacjentów na oddziale intensywnej terapii kardiologicznej rozwija się AKD, a rozwój AKD wiąże się z większą śmiertelnością. Zarówno AKI, jak i nasilenie AKI są powiązane z rozwojem AKD.38 Według wcześniejszych badań częstość występowania AKD u pacjentów bez zidentyfikowanego epizodu AKI wynosi od 17% do 37,8%.39–42 Nasze badanie wykazało, że około 40% i 20% pacjentów odpowiednio z AKI i u pacjentów bez AKI rozwinęła się AKD po ADHF.

Trwała i przemijająca AKI ma różny wpływ na wyniki leczenia u pacjentów z AKI.8 Czas powrotu funkcji nerek wpływa również na dalsze wyniki leczenia nerek.43 Do opisu wzajemnie powiązanych zaburzeń interakcji serce–nerki używa się określenia zespół sercowo-nerkowy. Zaproponowano pięć typów zespołu sercowo-nerkowego, przy czym zespół sercowo-nerkowy typu 1 definiuje się jako przebieg, w którym ostre pogorszenie czynności serca skutkuje AKI.44 Przewlekła niewydolność serca może również skutkować dysfunkcją nerek i proces ten określa się mianem typu 2 zespół sercowo-nerkowy. Według Brankovic i wsp. 6 wyższych markerów uszkodzenia kanalików nerkowych wiąże się z gorszymi wynikami leczenia w populacji ze stabilną przewlekłą niewydolnością serca. Sama przewlekła choroba nerek jest czynnikiem ryzyka AKI w ADHF i niekorzystnym czynnikiem prognostycznym. Nasze badanie wykazało, że całkowite 5-letnie przeżycie, częstość występowania MAKE i HFH różniły się istotnie pomiędzy pacjentami z rozpoznaniem AKD i bez nich.

Niedawno opublikowano modele kliniczne umożliwiające przewidywanie AKD u pacjentów z sepsą. Według Peerapornratana i wsp., płeć męska, rasa i wynik III ostrej fizjologii są istotnie powiązane z ilorazem szans na AKD. Zarejestrowana przez nich częstość występowania AKD po sepsie wyniosła 26,9%, a w ich modelu klinicznym AUROC dla przewidywania AKD wynosił 0,71. Opublikowano również modele przewidywania AKI po ADHF z AUROC w zakresie od 0,65 do 0,87.4,14,16,18 Same parametry kliniczne oparte na modelu klinicznym do przewidywania AKD wykazały wartość predykcyjną zdolność nie gorsza od nowych biomarkerów.45 Co więcej, analiza post hoc badania FINNAKI wykazała, że ​​dodanie biomarkera moczu do klinicznego modelu predykcyjnego nie poprawiło statystycznie znacząco dyskryminacji AKI.46 Nasz model predykcyjny, oparty na parametrach klinicznych codziennej praktyki, dał AUROC wynoszący 0,73 dla przewidywania AKD i AUROC wynoszący 0,81 dla AKD w stadium 3 i przewidywania śmiertelności. Nasz model predykcyjny można zastosować do identyfikacji osób z wysokim ryzykiem rozwoju AKD, ale bez zidentyfikowanego epizodu AKI po ADHF. W przypadku tych pacjentów ważne może być wczesne skierowanie do nefrologa.

dni po wypisaniu. Warto zauważyć, że uczestnicy, u których wystąpiły epizody AKI, są bardziej skłonni do kontroli czynności nerek po wypisaniu ze szpitala w porównaniu z osobami bez zidentyfikowanych epizodów AKI. Stan ten może prowadzić do niedoszacowania częstości występowania AKD u pacjentów bez zidentyfikowanych epizodów AKI. Co więcej, metoda pomiaru BNP w naszych 7 szpitalach jest taka sama; jednakże wartość odcięcia może być inna w innych szpitalach ze względu na różne metody pomiaru lub testy.

Pomimo tych ograniczeń, badanie to korzysta z dużej, wieloinstytucjonalnej próby i, według naszej wiedzy, jest pierwszym tego typu badaniem oceniającym częstość występowania i wpływ prognostyczny AKD po ADHF. Nasz system punktacji może służyć jako narzędzie do prognozowania klinicznego rozwoju AKD i skorelowanych długoterminowych wyników pacjentów. W związku z tym wczesna identyfikacja pacjentów obciążonych wysokim ryzykiem złego rokowania długoterminowego może ułatwić wczesną interwencję. Pomimo znanej ochronnej roli inhibitora konwertazy angiotensyny/blokera receptora angiotensyny w populacji z przewlekłą chorobą nerek, ostatnie badania wykazały również możliwy korzystny wpływ inhibitora konwertazy angiotensyny/blokera receptora angiotensyny na populację AKI47; w związku z tym potrzebne są dalsze randomizowane, kontrolowane badania w celu oceny wpływu na populację z AKD.

Rycina 4. Funkcja skumulowanej częstości występowania zgonów ze wszystkich przyczyn (a) i MAKE (b) oraz funkcja skumulowanej częstości występowania HFH (c) u pacjentów stratyfikowanych według stanu AKD w ciągu 5 lat obserwacji. W analizie HFH wykluczono z analizy pacjentów, którzy zostali ponownie przyjęci z powodu niewydolności serca w ciągu 90 dni od wypisu ze szpitala. AKD, ostra choroba nerek; HFH, hospitalizacja z powodu niewydolności serca; MAKE, poważne zdarzenie niepożądane dotyczące nerek.

WNIOSEK

AKD po ADHF wiąże się z większą śmiertelnością i większą częstością występowania działań niepożądanych ze strony nerek oraz HFH. Podaliśmy, że u około 21% pacjentów przyjętych z powodu ADHF rozwinęła się AKD, a u części pacjentów bez zidentyfikowanych epizodów AKI w dalszym ciągu rozwinęła się AKD. Nasz system punktacji jest łatwym w użyciu narzędziem, które może skutecznie przewidzieć ryzyko AKD po ADHF, a tym samym pomóc we wczesnej diagnostyce i interwencji AKD.

UJAWNIENIE

Autorzy zadeklarowali brak sprzecznych interesów. PODZIĘKOWANIE

Autorzy dziękują panu Alfredowi Hsing-Fen Linowi, MS i pani Bing-Yu Chen, PhD, za pomoc w analizie statystycznej. Badanie to opiera się częściowo na danych z bazy danych badań Chang Gung dostarczonej przez szpital Chang Gung Memorial Hospital. Interpretacja i wnioski zawarte w niniejszym dokumencie nie odzwierciedlają stanowiska Szpitala Pamięci Chang Gung. Badanie to zostało wsparte grantami ze szpitala Chang Gung Memorial Hospital na Tajwanie (CMRPG5K0141). CHC otrzymało wsparcie Ministerstwa Nauki i Technologii (109-2314-B-182A-124).

DOSTĘPNOŚĆ DANYCH

Dane nie mogą być bezpośrednio udostępniane publicznie ze względu na regulacje polityki bazy danych badań Chang Gung. Dane są dostarczane, utrzymywane i zarządzane przez Fundację Medyczną Chang Gung. Naukowcy zainteresowani dostępem do tego zbioru danych mogą złożyć formalny wniosek o dostęp (Chang Gung Memorial Hospital, No. 5, Fuxing St., Guishan Dist., Taoyuan City 33305, Tajwan; E-mail: ccling999@gmail.com, þ 886-03-328120- 7721). WKŁAD AUTORÓW JJC, CHC i PHC: metodologia. GK i CLY: analiza formalna. PCF, SWC i VCCW: ekstrakcja danych. JJC i THL: pisanie – przygotowanie oryginalnego projektu. CHC i PHC: pisanie-recenzja i redakcja. CHC: administracja projektem. Wszyscy autorzy przeczytali i zatwierdzili ostateczną wersję manuskryptu.

REFERENCJE

1. Jong P, Vowinckel E, Liu PP, Gong Y, Tu JV. Rokowanie i determinanty przeżycia u pacjentów nowo hospitalizowanych z powodu niewydolności serca: badanie populacyjne. Arch stażysta med. 2002;162:1689–1694. https://doi.org/10.1001/archinte.162.15. 1689

2. Hernandez AF, Greiner MA, Fonarow GC i in. Związki między wczesną kontrolą lekarską a 30-jednodniową ponowną hospitalizacją wśród beneficjentów Medicare hospitalizowanych z powodu niewydolności serca. JAMA. 2010;303:1716–1722. https://doi.org/10.1001/jama.2010.533

3. Damman K, Jaarsma T, Voors AA i in. Zarówno wewnątrzszpitalne, jak i pozaszpitalne pogorszenie czynności nerek przewiduje rokowanie u pacjentów z niewydolnością serca: wyniki badania koordynującego oceniającego wyniki poradnictwa i poradnictwa w niewydolności serca (COACH). Eur J. Niewydolność serca. 2009;11:847–854. https://doi.org/10.1093/eurjhf/hfp108

4. Breidthardt T, Socrates T, Noveanu M i in. Wpływ i przewidywanie kliniczne pogorszenia czynności nerek w ostrej niewyrównanej niewydolności serca. Jestem J Cardiol. 2011;107:730–735. https://doi.org/10.1016/j.amjcard.2010.10.056

5. Bagshaw SM, Cruz DN, Aspromonte N i in. Epidemiologia zespołów sercowo-nerkowych: oświadczenia grup roboczych z 7. Konferencji Konsensusu ADQI. Przeszczep Nephrol Dial. 2010;25:1406–1416.https://doi.org/10.1093/ndt/gfq066

6. Brankovic M, Akkerhuis KM, Hoorn EJ i in. Uszkodzenie kanalików nerkowych i pogorszenie czynności nerek w przewlekłej niewydolności serca: uwarunkowania kliniczne i związek z rokowaniem (badanie Bio-SHiFT). Clin Cardiol. 2020;43:630–638. https://doi.org/10.1002/clc.23359

7. Fudim M, Loungani R, Doerfler SM i in. Pogorszenie czynności nerek podczas zmniejszania przekrwienia u pacjentów hospitalizowanych z powodu niewydolności serca: ustalenia z badania oceniającego zastoinową niewydolność serca i skuteczność cewnikowania tętnicy płucnej (ESCAPE). Am Heart J. 2018;204:163–173. https://doi.org/10.1016/j.ahj. 2018.07.019

8. Chawla LS, Bellomo R, Bihorac A i in. Ostra choroba nerek i rekonwalescencja nerek: raport konsensusowy 16 grupy roboczej Inicjatywy na rzecz jakości ostrych chorób (ADQI). Nat Rev Nephrol. 2017;13:241–257. https://doi.org/10.1038/nrneph.2017.2

9. Liu KD, Forni LG, Heung M i in. Jakość opieki nad ostrą chorobą nerek: aktualne luki w wiedzy i przyszłe kierunki. Nerka Int Rep. 2020;5:1634–1642.https://doi.org/

10. 1016/j.ekir.2020.07.031 10. Forman DE, Butler J., Wang Y. i in. Częstość występowania, czynniki predykcyjne przy przyjęciu i wpływ pogorszenia czynności nerek u pacjentów hospitalizowanych z powodu niewydolności serca. J Am Coll Cardiol. 2004;43:61–67. https://doi.org/10.1016/j.jacc.2003.07.031

11. Takaya Y, Yoshihara F, Yokoyama H i in. Stratyfikacja ryzyka ostrego uszkodzenia nerek na podstawie stosunku azotu mocznikowego do kreatyniny we krwi u pacjentów z ostrą niewyrównaną niewydolnością serca. Okólnik J. 2015;79:1520–1525. https://doi.org/10.1253/circj.CJ-14- 1360

12. Takaya Y, Yoshihara F, Yokoyama H i in. Wpływ obniżonego poziomu albuminy w surowicy na ostre uszkodzenie nerek u pacjentów z ostrą niewyrównaną niewydolnością serca: potencjalne powiązanie przedsionkowego peptydu natriuretycznego. Naczynia serca. 2017;32:932–943. https://doi.org/10.1007/s00380-017-0954-y

13. Voors AA, Davison BA, Felker GM i in. Wczesny spadek skurczowego ciśnienia krwi i pogorszenie czynności nerek w ostrej niewydolności serca: wyniki leczenia nerek Pre-RELAX-AHF. Eur J. Niewydolność serca. 2011;13:961–967. https://doi.org/10.1093/eurjhf/hfr060

14. Wang YN, Cheng H, Yue T, Chen YP. Wyprowadzenie i walidacja wyniku przewidywania ostrego uszkodzenia nerek u pacjentów hospitalizowanych z powodu ostrej niewydolności serca w kohorcie chińskiej. Nefrologia (Carlton). 2013;18:489–496. https://doi.org/10. 1111/nep.12092

15. Verdiani V, Lastrucci V, Nozzoli C. Pogorszenie czynności nerek u pacjentów hospitalizowanych z powodu ostrej niewydolności serca: czynniki ryzyka i znaczenie prognostyczne. Int J Nephrol. 2010;2011: 785974. https://doi.org/10.4061/2011/785974