Изучение возможностей использования расчетных методов оценки скорости клубочковой фильтрации в зависимости от нозологического типа социально-значимых заболеваний

DOI: https://dx.doi.org/10.18565/nephrology.2019.1.32-41

05.04.2019
246

1) Кыргызская государственная медицинская академия им. И.К. Ахунбаева; Бишкек, Киргизия; 2) Кыргызско-Российский Славянский университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина; Бишкек, Киргизия; 3) ФГБОУ ВО «Первый Московский государственный медицинский университет им. И.М. Сеченова»; Москва, Россия; 4) Центр семейной медицины № 7; Бишкек, Киргизия

Цель исследования. Изучить возможности использования различных методик расчета скорости клубочковой фильтрации (СКФ) с определением частоты встречаемости ренальной дисфункции в зависимости от нозологического типа социально значимых заболеваний.
Материал и методы. Объектом исследования были 728 пациентов, страдавших различными социально значимыми заболеваниями, из них 330 (45,3%) мужчин и 398 (54,7%) женщин в возрасте от 16 до 98 лет (средний возраст – 50,5±14,2 года). Изучали содержание креатинина и цистатина С сыворотки крови. Рассчитывали скорость клубочковой фильтрации (СКФ) по формулам: CKD-EPI (2011), MDRD (2000), Cokcroft-Gault (1976) и F.J. Hoek (2003). Вся выборка была распределена на 9 подгрупп в зависимости от нозологического типа заболевания: 1 – ожирение; 2 – гипертоническая болезнь (ГБ); 3 – ишемическая болезнь сердца (ИБС); 4 –
сахарный диабет (СД); 5 – первичные нефропатии (хронические гломерулонефриты и пиелонефриты); 6 – хроническая обструктивная болезнь легких (ХОБЛ); 7 – цереброваскулярные заболевания (ЦВЗ); 8 – коморбидные заболевания и 9 – общая группа. Проведен сравнительный анализ частоты встречаемости ренальной дисфункции в зависимости от методики расчета СКФ. Вычислены медиана и межквартильный диапазон СКФ в зависимости от формулы расчета СКФ в разных клинических подгруппах. Проведен корреляционный анализ связи между СКФ по креатинину и цистатину С сыворотки крови в зависимости от формулы расчета в разных клинических подгруппах.
Результаты. Снижение СКФ в диапазоне 90–60 мл/мин выявлено у 29,3% по формуле CKD-EPI, 36,6% по MDRD, 24,3% по Cokcroft–Gault и 71,2% по методике F.J. Hoek. Наибольшее число пациентов со снижением СКФ менее 60 мл/мин отмечено по методике F.J. Hoek (48,2%) и MDRD (25,1%). Сравнительно более низкое значение СКФ по F.J. Hoek регистрировалось в подгруппе пациентов с СД и первичными патологиями почек (гломерулонефриты/пиелонефриты). У пациентов с ожирением, ГБ, ХОБЛ, ЦВЗ и в общей выборке отмечено существенное снижение СКФ по методике F.J. Hoek по сравнению с CKD-EPI, MDRD и Cokcroft–Gault. СКФ, рассчитанная на основе креатинина сыворотки крови по CKD-EPI, дала статистически высокозначимую связь в подгруппе лиц, страдавших ХОБЛ (R=-0,756; р=0,001) и первичными нефропатиями (R=-0,781; р=0,001). Аналогичная достоверная сильная корреляционная взаимосвязь по уравнению MDRD наблюдалась в подгруппе пациентов с ХОБЛ (R=-0,852; р=0,001). Сравнительно с другими подгруппами коэффициент корреляции между креатинином сыворотки крови и расчетной СКФ по формуле Cokcroft–Gault среди лиц с ИБС оказался не столь сильным (R=-0,484; р=0,005). СКФ, рассчитанная с использованием методики F.J.Hoek во всех представленных подгруппах, дала значительную корреляционную взаимосвязь. Взаимосвязь СКФ, рассчитанная на основе цистатина С сыворотки крови, была более сильной в подгруппе пациентов, страдавших ХОБЛ (R=-0,935; р=0,001).
Заключение. Распространенность незначительного снижения СКФ по методике F.J. Hoek у пациентов, страдавших различными социально значимыми заболеваниями, составила 71,2 и у 36,6% по формуле MDRD. Умеренное снижение функции почек по методике F.J. Hoek у обследованных лиц выявилось у 48,2%, по уравнению MDRD – 25,1%. Частота встречаемости ренальной дисфункции по формулам CKD-EPI и Cokcroft–Gault была равнозначной: 29,3; 21,2% и 24,3; 20,1% соответственно.

Введение

Хроническая болезнь почек (ХБП) является независимым фактором риска развития сердечно-сосудистой патологии и смерти, что обусловливает ее высокую медико-социальную значимость [1]. В ближайшее время ожидается рост числа пациентов с ХБП, т.к. увеличивается доля лиц с ожирением, гипертонической болезнью (ГБ), ишемической болезнью сердца (ИБС) и сахарным диабетом (СД) [2–5]. Диагностические критерии ХБП: признаки почечного повреждения, выявленные при лабораторном или инструментальном исследовании, и/или снижение скорости клубочковой фильтрации (СКФ) <60 мл>

В известной программе NHANES III (Third National Healthand Nutrition Examination Survey) показаны результаты определения цистатина С у 2990 лиц старше 40 лет с нормальной СКФ по MDRD (Modification of Diet in Renal Disease Study), что дало возможность авторам сделать следующий вывод: цистатин С является альтернативным креатинину предиктором дисфункции почек, достаточно тесно связанным с долгосрочным прогнозом летальности от сердечно-сосудистой патологии даже в отсутствие таковой в общей популяции с нормальной функцией почек [15]. Ранее у взрослых широко использовалась формула Cokcroft–Gault для расчета клиренса креатинина [16]. Общим недостатком этих формул является их неточность при нормальных или незначительно сниженных значениях СКФ. Учитывая изложенные выше данные и принимая во внимание важность ранней диагностики ренальной дисфункции, в 2009 г. была предложена новая формула CKD-EPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration) для расчета СКФ [17], в которой используются те же параметры, что и в формуле MDRD [18].

Цель исследования: изучить возможности использования различных методик расчета СКФ с определением частоты встречаемости ренальной дисфункции в зависимости от нозологического типа социально значимых заболеваний.

Материал и методы

Было проведено обследование 728 пациентов: 330 (45,3%) мужчин и 398 (54,7%) женщин в возрасте от 16 до 98 лет (средний возраст – 50,5±14,2 года). Пациенты прошли обследование в клинических отделениях кафедр факультетской терапии КГМА им. И.К. Ахунбаева и терапии № 2 КРСУ им. Б.Н. Ельцина (Бишкек). Исследование было одобрено Комитетом по вопросам этики КГМА им. И.К. Ахунбаева. Клиническая характеристика обследованных лиц представлена в табл.1.

Общеклиническое обследование: измерение артериального давления (АД) проводили на обеих руках в положении пациента сидя по методу Короткова. Расчитывалось пульсовое и среднее АД, определялся индекс массы тела (ИМТ) по формуле: ИМТ=масса тела (кг)/рост2(м2). Выполнялся подсчет частоты сердечных сокращений (ЧСС). В зависимости от показателя ИМТ выделяли избыточную массу тела – при ИМТ 25–29,9 кг/м2, ожирение I степени – при ИМТ 30–34,9 кг/м2; ожирение II степени – при ИМТ 35–39,9 кг/м2; ожирение III степени – при ИМТ 40 кг/м2 и более [19]. Лабораторная часть исследования включала оценку концентрации цистатина С и креатинина сыворотки крови. Референтное верхнее значение цистатина С сыворотки крови составило 0,99 мг/л. В данное исследование пациенты, страдавшие диффузным токсическим зобом, лихорадкой, принимавшие иммуносупрессивные и глюкокортикоидные препараты, а также лица, находившиеся на гемодиализе, включены не были. Расчет СКФ выполняли по формулам CKD-EPI, MDRD – с учетом концентрации креатинина в сыворотке крови, F.J. Hoek – СКФ (мл/мин/1,73 м2)=80,35/цистатин C (мг/л) – 4,3, а также определение клиренса креатинина по формуле Кокрофта–Голта (мл/мин). На основе расчетной СКФ (рСКФ) оценивали тяжесть ренальной дисфункции. Статистический анализ полученных данных осуществлен при помощи программного пакета «Statisticа 10,0». Все количественные переменные представлены в виде средней (M)±стандартное отклонение (SD), медианы и квартилей [Ме (Q25;Q75)]. Значимость различий между группами оценивалась с помощью t-критерия Стьюдента (для переменных с нормальным распределением) и теста Манна–Уитни (для переменных с непараметрическим распределением) [20]. Корреляционный анализ проведен по критерию Пирсона – для переменных с нормальным распределением и коэффициент Спирмена (для переменных с непараметрическим распределением). Для всех видов анализа статистически значимым считалось значение p<0,05.

Результаты

В поперечное эпидемиологическое исследование были включены 728 пациентов общетерапевтического профиля. Результаты исследования показаны в табл. 1–4. Среди обследованных лиц наиболее часто отмечались избыточная масса тела (33,5%), ожирение (30,2%), ГБ (54,1%), ИБС (20,7%) и коморбидные заболевания (21,7%). В представленной работе группа пациентов, страдавших подагрой (находившихся на уратснижающей терапии), бронхиальной астмой, поликистозом почек, хроническим вирусным гепатитом (В и С), СД 1 типа, фибрилляцией предсердий и имевших единственную почку, была малочисленной (табл.1). Стоит заметить, что в проведенном исследовании также принимали участия лица пожилого возраста (24,8%). Ограничениями нашего исследования были одномоментный характер исследования и отсутствие определения альбуминурии. Средние уровни систолического и диастолического АД равнялись 133±21 и 84±11 мм рт.ст. соответственно (табл.1). Показатель ИМТ составил 27,7±5,75 кг/м2, пульсовой АД – 49±16, среднее АД – 44±7 мм рт.ст.

Общепризнанно, что распространенность ХБП сопоставима с такими социально значимыми заболеваниями, как ожирение, ГБ, СД и ИБС. Признаки повреждения почек и/или снижения СКФ выявляют как минимум у каждого десятого представителя общей популяции. В клинической практике за нормальные показатели функции почек принимается значение СКФ более 90 мл/мин. Среди обследованных нами пациентов снижение рСКФ в диапазоне 90–60 мл/мин по формуле CKD-EPI отмечено у 214 (29,3%), у 267 (36,6%) – по MDRD, у 177 (24,3%) – по формуле Cokcroft–Gault и у 519 (71,2%) – по формуле F.J. Hoek (табл. 2). Тогда как рСКФ менее 60 мл/мин выявлена у 155 (21,2%) по формуле CKD-EPI, у 183 (25,1%) – по MDRD, у 147 (20,1%) – по формуле Cokcroft–Gault и у 351 (48,2%) – по формуле F.J. Hoek. Очевидно, что в нашем исследовании с использованием расчетной формулы F.J. Hoek и MDRD признаки ренальной дисфункции выявлялись чаще (табл. 2).

Учтя большое разнообразие нозологических форм, включенных в наше исследование, а также превалирование социально значимых заболеваний в этиологии ренальной дисфункции в общей популяции, мы сочли возможным остановиться лишь на нозологических единицах, наиболее часто приводящих к ХБП. Таким образом, из общего числа обследованных (n=728) лиц было выделено 9 подгрупп (табл. 3). В каждой подгруппе оценивали медиану и межквартильный диапазон рСКФ по креатинину и цистатину С сыворотки крови. Так, в подгруппе 1 лиц с ожирением (n=220) при содержании креатинина сыворотки крови рСКФ составила 80,0 (65,3;103,1) мкмоль/л; были получены более низкие значения СКФ (78,0 мл/мин), рассчитанные по формуле MDRD, по сравнению CKD-EPI и Cokcroft–Gault (86,0 и 101,1 мл/мин соответственно). В той же когорте содержание цистатина С сыворотки крови составило 1,12 мг/л, рСКФ – 67,0 мл/мин. Сходные данные выявлены и в подгруппе 2 лиц с ГБ (n=394), т.е. низкие значения рСКФ отмечались по формулам MDRD (рСКФ – 79,0 мл/мин) и F.J. Hoek (рСКФ – 68,0 мл/мин). В подгруппу 3 вошли пациенты, страдавшие стабильной формой ИБС (n=151). Сравнительный анализ показал, что каких-либо различий по уровню рСКФ с использованием формул CKD-EPI, MDRD и Cokcroft–Gault в указанной подгруппе пациентов получено не было (р>0,05). Однако СКФ по формуле F.J. Hoek оказалась достоверно сниженной (р<0,05). К тому же медиана рСКФ у лиц с ИБС по сравнению с подгруппами 1 (ожирение) и 2 (ГБ) различалась существенно (р<0,05).

В целом по представленным четырем формулам клинически значимое снижение рСКФ регистрировалось в подгруппе 4 лиц с СД (n=86). Причем медиана рСКФ по формулам CKD-EPI, MDRD и Cokcroft–Gault была равнозначной (р>0,05). Как видно из табл. 3, медиана и межквартильный диапазон рСКФ по F.J. Hoek оказались заметно сниженными: 45,2 (24,4;71,4). Что же касается пациентов, страдавших ХГН или ХП, – подгруппа 5 (n=159), высокая рСКФ отмечена по формуле Cokcroft–Gault (76,0 мл/мин) по сравнению с расчетом по формуле CKD-EPI, MDRD и F.J. Hoek. Напротив, сниженная рСКФ была получена по F.J. Hoek. В наиболее малочисленной подгруппе 6 (n=54), т.е. у пациентов с ХОБЛ, показатели СКФ, рассчитанные по CKD-EPI, MDRD и Cokcroft–Gault, были равнозначными (р>0,05). Ощутимый спад рСКФ выявлен при расчете по формуле F.J. Hoek (59,0 мл/мин).

В подгруппе 7 лиц с ЦВЗ (n=111) величина рСКФ по формуле CKD-EPI и Cokcroft–Gault была схожей (табл. 3). Сравнительно сниженный показатель рСКФ имел место при расчете по формуле F.J. Hoek.

Существенное влияние на развитие и прогрессирование ХБП в той или иной популяции может оказать сочетание двух и более заболеваний. Так, среди лиц с коморбидными заболеваниями – подгруппа 8 (n=158) – значение рСКФ по CKD-EPI, MDRD и Cokcroft–Gault не различалось (р>0,05). Однако как и в предыдущих подгруппах, рСКФ с использованием методик F.J. Hoek оказалась весьма сниженной (табл. 3). Итак, в общей группе 9 (n=728) медиана рСКФ при расчете по соответствующим формулам была следующей: CKD-EPI – 90,0 мл/мин; MDRD – 82,0; Cokcroft–Gault – 92,0; F.J. Hoek – 69,3 мл/мин, при этом концентрация креатинина сыворотки крови составила 75,0 (62,8;99,0) мкмоль/л.

Для определения показателей рСКФ, имевших наибольшее диагностическое значение в отношении раннего выявления в представленной выборке маркеров ренальной дисфункции, нами был проведен корреляционный анализ в разных подгруппах с включением формулы CKD-EPI, MDRD, Cokcroft–Gault и F.J. Hoek (табл. 4). Так, СКФ, рассчитанная на основе креатинина сыворотки крови по CKD-EPI, дала статистически высокозначимую связь в подгруппе лиц, страдавших первичными нефропатиями (R=-0,781; р=0,001) и ХОБЛ (R=-0,756; р=0,001). Аналогичная высокозначимая корреляционная взаимосвязь при использовании уравнения MDRD наблюдалась в подгруппе пациентов с ХОБЛ (R=-0,852; р=0,001). По сравнению с другими подгруппами коэффициент корреляции между креатинином сыворотки крови и рСКФ по формуле Cokcroft–Gault при ИБС оказался не столь сильным (R=-0,484; р=0,005). Примечательно, что СКФ, рассчитанная с использованием методики F.J. Hoek во всех представленных подгруппах, продемонстрировала сильную корреляционную взаимосвязь (табл. 4). Важно подчеркнуть, что связь СКФ, рассчитанная по методике F.J. Hoek, оказалась более сильной в подгруппе пациентов, страдавших ХОБЛ (R=-0,935; р=0,001).

Обсуждение

Признаки повреждения почек и/или снижение СКФ выявляют как минимум у каждого десятого представителя общей популяции [21]. Важно отметить, что сопоставимые цифры были получены как в индустриальных странах с высоким уровнем жизни, так и в развивающихся странах со средним и низким доходом населения. Проблема ХБП для нашей страны остается не менее острой [22]. Вместе с тем данные о распространенности ХБП в Кыргызстане с использованием различных маркеров почечной дисфункции не изучены. Расчетные методики различных маркеров почечной дисфункции позволяют выявлять доклиническое поражение почек. На сегодняшний день в общеклинической практике для расчета СКФ используют методики по Cokcroft–Gault, формулы MDRD и CKD-EPI [16–18]. Однако опыт применения различных методик и формул для оценки СКФ показывает неоднозначность их интерпретации у разных категорий пациентов. На точность расчетов могут влиять возраст, пол, масса тела, этническая принадлежность, концентрация креатинина крови и т.д. [7–9, 11]. В настоящее время приоритет отдается методике расчета СКФ по формуле CKD-EPI [18]. Так, в недавно проведенном исследовании было показано [23], что у лиц с ГБ показатели СКФ, рассчитанные по MDRD и CKD-EPI, были занижены по сравнению с результатом пробы Реберга–Тареева на 15,5 и 10,0% соответственно, а по сравнению с рассчетами СКФ по формуле Cokcroft–Gault на 16,0 и 10,4%. Этот факт подтверждается и нашими данными, т.е. в подгруппе лиц с ГБ медиана СКФ, вычисленная по MDRD и по F.J. Hoek, оказалась сниженной (табл. 3). Формула MDRD получена в клиническом исследовании Modification of Diet in Renal Disease в 1999 г. [17]. Она показывает недостаточную точность расчетов в области значений 60–90 мл/мин/1,73 м2, в связи с чем нередко применяется ее модификация – формула MDPvD [24]. Расчет СКФ по формуле CKD-EPI рекомендуется к применению как наиболее оптимальный в амбулаторной и клинической практике при скрининге с целью оценки СКФ [25–27]. В этом направлении необходимо отметить, что в эпидемиологическом исследовании ЭССЕ-РФ, в котором принимали участие 15 570 человек из 10 городов России, снижение СКФ менее 60 мл/мин/1,73 м2, рассчитанное на основании формулы CKD-EPI, было выявлено у 1,1% [27]. Тогда как замедление СКФ менее 90 мл/мин/1,73 м2 практически отмечалось у 76,8% женщин и 23,2% мужчин.

В проведенном нами исследовании снижение СКФ менее 90 мл/мин/1,73 м2 выявлено у 29,3% по формуле CKD-EPI, 36,6% – по MDRD и 71,2% – по методике F.J. Hoek (табл. 2).

В.В. Кулаков и соавт. (2017) проанализировали маркеры ренальной дисфункции у 319 пациентов, страдавших АГ и СД, где функция почек оценивалась на основании расчета СКФ по формуле CKD-EPI. Авторами был сделан вывод о том, что снижение СКФ менее 60 мл/мин/1,73 м2 выявлено у 127 (40%) пациентов, при этом у большинства из них наблюдали умеренно сниженную и существенно сниженную СКФ [28]. По данным J.M. Hougardy et al. (2014), методика рСКФ по CKD-EPI может оказаться неточной для пожилых людей и лиц с ожирением. Формула Cokcroft–Gault была опубликована в 1976 г., однако ее широкому использованию препятствует возраст исследуемых лиц, тем не менее она применяется в клинической практике до настоящего времени [29].

Формула Cokcroft–Gault все еще остается методом выбора для расчета СКФ при решении вопроса о дозировках вводимых препаратов, а также при диагностике поражения почек при ГБ [30].

Повышение уровня систолического АД достоверно ассоциируется с увеличением риска тяжелой ренальной дисфункции [31]. И.Р. Поповой и соавт. (2012) было продемонстрировано, что для лиц с ожирением при расчете СКФ по формуле Cockroft–Gault характерна высокая СКФ [32]. К тому же выявлена прямая корреляционная зависимость между значением ИМТ и СКФ, рассчитанной по формуле Cockroft–Gault.

В этом исследовании расчет СКФ по формуле MDRD позволил выделить большую группу пациентов (23%) с выраженной и средней степеями снижения СКФ (менее 60 мл/мин/1,73 м2).

По мнению исследователей, обе формулы позволяют выявлять незначительные нарушения функции почек даже при нормальном уровне креатинина сыворотки крови [32]. Но расчеты по формуле MDRD предпочтительны для лиц с ожирением, т.к. позволяют выделять большее число пациентов, требующих специального обследования, коррекции терапии и динамического наблюдения. Сходные данные были получены и в нашем исследовании (табл. 3), т.е. медиана рСКФ по MDRD была существенно ниже по сравнению с формулой Cockroft–Gault: 78,0 (55,0;95,0) мл/мин против 101,1 (72,0;125,0) (р<0,05). В более ранних исследованиях продемонстрировано, что наиболее достоверным способом определения СКФ является формула MDRD, которая в свою очередь остается единственным показателем остаточной функции почек на старте почечной заместительной терапии, влияющей на выживаемость пациентов на гемодиализе [33]. Однако выбор оптимальной формулы для вычисления рСКФ обсуждается и в наши дни [34–36]. Точность оценки ренальной функции на основе содержания цистатина С у пожилых людей была получена в недавно проведенном исследовании [37]. Признается, что уровень цистатин С в сыворотке является весьма чувствительным маркером выявления ХБП на ранней стадии заболевания [38, 39–42]. Это положение полностью согласуется и с нашими результатами исследования (табл. 4), где высокозначимая статистическая связь была отмечена между содержанием цистатина С крови и рСКФ, особенно в подгруппе лиц с ХОБЛ. Стоит отметить, что гипоксемия, оксидативный стресс, хроническое воспаление и генерализованная эндотелиальная дисфункция при ХОБЛ служат доказанным системным проявлением заболевания, ведущим к формированию ХБП [43]. Поэтому актуальным вопросом своевременной диагностики является поиск наиболее информативных предикторов риска развития ренальной дисфункции при ХОБЛ [44]. Клиническое значение оценки содержания цистатина С сыворотки крови и ее взаимосвязь с клинико-лабораторными параметрами при ХБП опубликованы в ранее проведенных нами исследованиях [13, 40].

В работе Е.В. Болотовой и соавт. (2015) показано, что расчет СКФ на основе сывороточного цистатина С предпочтителен для пациентов ХОБЛ, т.к. содержание цистатина С в сыворотке крови не зависит от состояния мышечной ткани, пола, режима питания и антропометрических показателей [45]. Предполагается, что повышение уровня цистатина С сыворотки крови служит маркером тяжести воспаления при ХОБЛ [46, 47]. В работе Н.А. Ярковой и соавт. (2013) также было продемонстрировано снижение рСКФ по MDRD и F.J. Hoek у лиц с ренальной дисфункцией по сравнению с расчетами СКФ с использованием формулы Cokcroft–Gault [48]. Повышенное содержание цистатина C в сыворотке крови в подавляющем большинстве случаев свидетельствует о снижении СКФ [49]. Этот факт нашел подтверждение и в нашем исследовании (табл. 3), где прирост показателя цистатина С сопровождался торможением рСКФ.

Известно, что при наличии ренальных нарушений концентрация цистатина C в сыворотке крови увеличивается примерно в 2 раза. Повышенное содержание цистатина С в сыворотке крови также является серьезным прогностическим фактором риска смерти и возникновения сердечно-сосудистых осложнений у пожилых людей. H.S. Kilbride et al. (2013) установили, что уравнение CKD-EPI оказалось менее предвзятым и было более точным, чем формула MDRD [50]. Предпологается, что наилучшее соответствие между истинной и расчитанной СКФ обеспечивало бы именно седьмой вариант уравнений MDRD [51]. Однако (MDRD7) не нашел широкой поддержки в клинической практике из-за трудности расчета СКФ, т.к. в этом уравнении для вычисления СКФ помимо концентрации креатинина требовались мочевина и альбумины сыворотки крови. В связи с этим в 2000 г. была разработана краткая формула MDRD, где из лабораторных показателей используется только концентрация креатинина сыворотки крови [52].

В дальнейшем был выдвинут ряд положений касательно уравнения MDRD. Так, расчет СКФ по формуле MDRD занижает истинные значения СКФ, особенно при высоких значениях данного параметра [53, 54]. Ни одно из уравнений не продемонстрировало идеального измерения СКФ. Все это побудило исследователей и ученых создать новые способы определения расчетной СКФ. В недавно проведенном исследовании В.Н. Каретниковой и соавт. (2016) установлено, что для оценки риска развития сердечно-сосудистых осложнений в отдаленном постинфарктном периоде наибольшая прогностическая значимость отмечена для формулы CKD-EPI у пациентов без СД 2 типа и для формулы F.J. Hoek (по уровню цистатина С) у больных СД [55]. По данным популяционных трайлов, распространенность ренальной дисфункции в отсутствие сердечно-сосудистой патологии и СД составляет 6,8%, при наличии ГБ – 15,2%, а при сочетании ГБ и СД возрастает до 43% [56]. Высокая распространенность сниженной СКФ в реальной практике свидетельствует о значимости проблемы и необходимости раннего внедрения кардионефро- и цереброваскулярных протективных вмещательств.

Выводы

У пациентов с социально значимыми заболеваниями распространенность снижения СКФ менее 90 мл/мин по методике F.J. Hoek составила 71,2% и 36,6% – по уравнению MDRD. Снижение СКФ менее 60 мл/мин выявлено у 48,2% обследуемых нами лиц по F.J. Hoek и по уравнению MDRD – у 25,1%. Частота встречаемости ренальной дисфункции по формулам CKD-EPI и Cokcroft–Gault были равнозначными – 29,3; 21,2% и 24,3; 20,1% соответственно.

Полученные нами данные подтверждают необходимость оценки функционального состояния почек с использованием формул F.J. Hoek, при этом цистатин С является более чувствительным лабораторным маркером поражения почек при ХОБЛ.

Список литературы

  1. Major R.W., Cheng M.R., Grant R.A. et al. Cardiovascular disease risk factors in chronic kidney disease: A systematic review and meta-analysis. PloS one. 2018;13:3.С.e0192895. Doi:https://doi.org/10.1371/journal.pone.0192895.
  2. Stel V.S., Brück K., Fraser S., et al. International differences in chronic kidney disease prevalence: a key public health and epidemiologic research issue. Nephrol. Dial. Transplantat. 2017;32(2):ii129–ii135. Doi:https://doi.org/10.1093/ndt/gfw420.
  3. Dorans K.S., Mills K.T., Liu Y., He J. Trends in Prevalence and Control of Hypertension According to the 2017. American College of Cardiology. American Heart Association (ACC/AHA) Guideline. J. Am. Heart. Assoc. 2018;7:1–11.e008888. Doi:https://doi.org/10.1161/JAHA.118.008888.
  4. Бойцов С.А., Самородская И.В., Никулина Н.Н. и др. Сравнительный анализ смертности населения от острых форм ишемической болезни сердца за пятнадцатилетний период в РФ и США и факторов, влияющих на ее формирование. Тер. архив. 2017;9(89):53–9. Doi: 10.17116/terarkh201789953-59.
  5. Дедов И.И., Шестакова М.В., Викулова О.К. Эпидемиология сахарного диабета в Российской Федерации: клинико-статистический анализ по данным Федерального регистра сахарного диабета. Сахарный диабет. 2017;1(20):13–41. Doi:10.14341/DM8664.
  6. National Kidney Foundation. K/DOQI clinical practice guidelines for chronic kidney disease: evaluation, classification, and stratification. Am. J. Kidney Dis. 2002;39(1):1–266.
  7. KDIGO 2012 Clinical Pracice Guidelines for the Evaluaion and Management of Chronic Kidney Disease. Kidney Int. 2013;3(1):1–163.
  8. Hoek F.J., Kemperman F.A., Krediet R.T. A comparison between cystatin C, plasma creatinine and the Cockcroft and Gault formula for the estimation of glomerular fi ltration rate. Nephrol. Dial. Transplant. 2003;18(10):2024–2031. Doi:10.1093/ndt/gfg349.
  9. Bevc S., Hojs R., Ekart R., et al. Simple cystatin C formula for estimation of glomerular filtration rate in overweight patients with diabetes mellitus type 2 and chronic kidney disease. Exp. Diabet. Res. 2012;2012:8. Doi:10.1155/2012/179849.
  10. Hilderink J.M., van der Linden N., Kimenai D.M., et al. Twenty-four-Hour Biological Variation of Creatinine, Cystatin C, and Estimated Glomerular Filtration Rate in People With or Without Chronic Kidney Disease. Clin. Chem. 2017;63(10):1655–1656. Doi: 10.1373/clinchem.2017.275107.
  11. Батюшин М.М. Методические основы оценки скорости клубочковой фильтрации в урологической практике. Вест. урологии. 2017;1(5):42–51. Doi:10.21886/2306-6424-2017-5-1-42-51. [Batiushin M.M. Methodical bases of estimation glomerular filtration rate in urological practice. Urol. herald.2017;1(5):42–51. doi:10.21886/2306-6424-2017-5-1-42-51.
  12. Zhu Z., Zhong C., Xu T., et al. Prognostic significance of serum cystatin C in acute ischemic stroke patients according to lipid component levels. Atheroscler. 274:146–151. Doi: 10.1016/j.atherosclerosis.2018.05.015. (In Russ.)].
  13. Муркамилов И.Т., Сабиров И.С., Фомин В.В. и др. Оценка нефроцеребрального риска с использованием цистатина С у больных хронической болезнью почек. Журн. неврологии и психиатрии им. С.С. Корсакова. 2018;118(9):10–16. Doi: https://doi.org/10.17116/ jnevro201811809110.
  14. Peralta C.A., Katz R., Sarnak M.J., et al. Cystatin C identifies chronic kidney disease patients at higher risk for complications. J. Am. Soc.Nephrol. 2011;22:147–155.
  15. Snyder J.J., Foley R.N., Collins A.J. Prevalence of CKD in the United States: a sensitivity analysis using the National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES) 1999–2004. Am. J. Kidney Dis. 2008;53(2):218–228. Doi:10.1053/j.ajkd.2008.07.034.
  16. Cockcroft D.W., Gault M.H. Prediction of creatinine clearance from serum creatinine. Nephron.1976;16(1):31–41. Doi:10.1159/000180580.
  17. Levey A.S., Bosch J.P., Lewis J.B., et al. A more accurate method to estimate glomerular filtration rate from serum creatinine: a new prediction equation. Modification of Diet in Renal Disease Study Group. Ann. Intern. Med. 1999;130(6):461–470. Doi: 10.7326/0003-4819-130-6-199903160-00002. PMID 10075613.
  18. Levey A.S., Stevens L.A., Schmid C.H., et al. A new equation to estimate glomerular filtration rate. Ann. Intern. Med. 2009;150:604–612.
  19. Дедов И.И., Мельниченко Г.А. Ожирение. М., 2006. С. 19–21.
  20. Орлов А.И. Прикладная статистика. М., 2006. 671 с.
  21. Смирнов А.В., Добронравов В.А., Каюков И.Г. и др. Хроническая болезнь почек: основные принципы скрининга, диагностики, профилактики и подходы к лечению. Национальные рекомендации. Нефрология. 2012;1(16):89–115.
  22. Муркамилов И.Т., Айтбаев К.А., Фомин В.В. и др. Влияние массы тела и артериальной гипертензии на структурную перестройку сердца при хроническом гломерулонефрите. Здоровье и образование в XXI веке. 2018;4(20):9–17. Doi: http://dx.doi.org/10.26787/nydha-2226-7425-2018-20-4-9-17.
  23. Переверзева Е.В., Гулько А.Ю., Вабищевич Ю.Э. и др. Сопоставление показателей скорости клубочковой фильтрации, определенных разными методами, у мужчин призывного возраста с артериальной гипертензией. Вест. Смоленской государственной медицинской академии. 2016;1(15):23–8.
  24. Смирнов А.В., Шилов Е.М., Добронравов В.А. и др. Национальные рекомендации. Хроническая болезнь почек: основные принципы скрининга, диагностики, профилактики и подходы к лечению. Клин. нефрология. 2012;4:4–26.
  25. Matsushita K., Mahmodi B.K., Woodward M., et al. Comparison of the risk prediction using the CKD-EPI equation and the MDRD study equation for estimated glomerular filtration rate. JAMA. 2012;307:1941–1951.
  26. Кобалава Ж.Д., Виллевальде С.В., Ефремовцева М.А. Хроническая болезнь почек: определение, классификация, принципы диагностики и лечения. Рос. кардиол. журн. 2013;4(102):95–103. doi: https://doi.org/10.15829/1560-4071-2013-4-95-103.
  27. Ощепкова Е.В., Долгушева Ю.А., Жернакова Ю.В. и др. Распространенность нарушения функции почек при артериальной гипертонии (по данным эпидемиологического исследования ЭССЕ-РФ). Системные гипертензии. 2015;3(12):19–24.
  28. Кулаков В.В., Виллевальде С.В., Кобалава Ж.Д. Распространенность маркеров хронической болезни почек у пациентов с артериальной гипертонией и сахарным диабетом в реальной практике. Трудный пациент. 2017;3(15):49–53.
  29. Hougardy J.M., Delanaye P., Le Moine A., Nortier J. Estimation of the glomerular filtration rate in 2014 by tests and equations: strengths and weaknesses. Rev. Med. Brux. 2014;4(35): 250–257. PMID 25675627.
  30. Кардиология: национальное руководство. Под ред. Е.В. Шляхто. М., 2015. 800 с.
  31. Chang A.R., Appel L.J. Target Blood Pressure for Cardiovascular Disease Prevention in Patients with CKD. Clin. J. Am. Soc. Nephrol. 2018;13(10):1572–1574. Doi: https://doi.org/10.2215/CJN.02130218.
  32. Попова И.Р., Торчинский Н.В., Драпкина О.М., Ивашкин В.Т. Оценка функционального состояния почек у пациентов с избыточной массой тела и ожирением. Клиницист.2012;2:36–40.
  33. Сабодаш А.Б., Команденко М.С., Шостка Г.Д. Сравнение различных методик определения остаточной функции почек. Нефрология. 2005;9(2):61–6. Doi: https://doi.org/10.24884/1561-6274-2005-9-2-61-66.
  34. McFadden E.C., Hirst J.A., Verbakel J.Y., et al. Systematic review and metaanalysis comparing the bias and accuracy of the Modification of Diet in Renal Disease and Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration equations in community-based populations. Clin. Chem. 2018;64:3:475–485. Doi:10.1373/clinchem.2017.276683.
  35. Bhuvanakrishna T., Blake G. M., Hilton R., et al. Comparison of estimated GFR and measured GFR in prospective living kidney donors. Int. Urol. Nephrol. 2015;47:1:201–208. Doi: 10.1007/s11255-014-0859-y.
  36. Wróbel P., Sułowicz W. Comparison of the prevalence of chronic kidney disease in patients of the Emergency Department of the Regional Hospital in Kielce based on GFR estimation according abbreviated MDRD formula or CKD-EPI equation. Przeglad lekarski. 2016;7(73):465–471.
  37. Björk J., Bäck S.E., Ebert N., et al. GFR estimation based on standardized creatinine and cystatin C: a European multicenter analysis in older adults. Clin. Chem. Lab. Med. (CCLM). 2018;56:3:422–435. Doi: https://doi.org/10.1515/cclm-2017-0563.
  38. Sans L., Radosevic A., Quintian C., et al. Cystatin C estimated glomerular filtration rate to assess renal function in early stages of autosomal dominant polycystic kidney disease. PloS One. 2017;12:3. e0174583. Doi: https://doi.org/10.1371/journal.pone.0174583.
  39. Dangle P.P., Ayyash O., Kang A., et al. Cystatin C-calculated glomerular filtration rate – a marker of early renal dysfunction in patients with neuropathic bladder. Urol. 2017;100:213–217. Doi: https://doi.org/10.1016/j.urology.2016.08.011.
  40. Муркамилов И.Т., Айтбаев К.А., Фомин В.В. и др. Содержание цистатина С плазмы крови и его взаимосвязь с аугментационным индексом и центральным артериальным давлением у пациентов терапевтического профиля. Клин. нефрология. 2018;3:31–40. Doi: 10.18565/nephrology.20183.31–40.
  41. Ebert N., Schaeffner E. New biomarkers for estimating glomerular filtration rate. J. Lab. Prec. Med. 2018;3:75:1–11. Doi: 10.21037/jlpm.2018.08.07.
  42. He L., Li J., Zhan J., et al. The value of serum cystatin C in early evaluation of renal insufficiency in patients undergoing chemotherapy: a systematic review and meta-analysis. Cancer Chemother. Pharmacol. 2019;1–11. Doi: https://doi.org/10.1007/s00280-018-3762-x.
  43. Mirza S., Clay R.D., Koslow M.A., Scanlon P.D. COPD Guidelines: A Review of the 2018 GOLD Report. Mayo Clin. Proc. Elsev. 2018;93:10:1488–502. Doi: https://doi.org/10.1016/j.mayocp.2018.05.026.
  44. Долгополова Д.А. Предикторы развития хронической болезни почек у больных хронической обструктивной болезнью легких. Клиницист. 2016;10:3:51–57. Doi: 10.17 650/1818-8338-2016-10-3-51-57.
  45. Болотова Е.В., Дудникова А.В. Особенности дисфункции почек у пациентов с хронической обструктивной болезнью легких. Клин. нефрология. 2015;(2–3):27–32.
  46. Leung J., Chen V., Hollander Z., et al. High Cystatin-C Levels May Predict Imminent COPD Exacerbations//A103. COPD: Disease progression and prognosis. Am. Thor. Soc. 2017;A2729-A2729.
  47. Zhang M., Li Y., Yang X., et al. Serum cystatin C as an inflammatory marker in exacerbated and convalescent COPD patients. Inflammation. 2016;39:2:625–631. Doi: https://doi.org/10.1007/s10753-015-0287-x.
  48. Яркова Н.А., Боровков Н.Н., Занозина О.В., Носов В.П. Цистатин С в диагностике хронической болезни почек у больных сахарным диабетом 2-го типа. Совр. технологии в медицине. 2013;5(4):89–93.
  49. Coca S.G., Yalavarthy R., Concato J., Parikh C. R. Biomarkers for the diagnosis and risk stratification of acute kidney injury: a systematic review. Kidney Int. 2008;73:9:1008–1016. Doi: https://doi.org/10.1038/sj.ki.5002729.
  50. Kilbride H.S., Stevens P.E., Eaglestone G., et al. Accuracy of the MDRD(Modification of Diet in Renal Disease) study and CKD-EPI (CKD Epidemiology Collaboration) equations for estimation of GFR in the elderly. Am. J. Kidney Dis. 2013;1(61):57–66. Doi: 10.1053/j.ajkd.2012.06.016.
  51. Levey A.S., Bosch J.P., Lewis J.B. A more accurate method to estimate glomerular filtration rate from serum creatinine; a new prediction equation. Ann. Intern. Med.1999;130(8):461–470.
  52. Levey A.S., Greene T., Kusek J.W., Beck G.J. A simplified equation to predict glomerular filtration rate from serum creatinine. J. Am. Soc. Nephrol. 2000;11:A0828.
  53. Ibrahim S., Rashid L., Darai M. Modification of diet in renal disease equation underestimates glomerular filtration rate in egyptian kidney donors. Exp. Clin. Transplant. 2008;6(2):144–148.
  54. Ma Y.C., Zuo L., Chen J.H., et al. Modified glomerular filtration rate estimating equation for Chinese patients with chronic kidney disease. J. Am. Soc. Nephrol. 2006;17(10):2937–2944.
  55. Каретникова В.Н., Осокина А.В., Евсеева М.В. и др. Формулы оценки функции почек при прогнозировании отдаленных сердечно-сосудистых исходов у больных инфарктом миокарда в сочетании с сахарным диабетом. Тер. архив. 2016:4(88):35–40. Doi: 10.17116/terarkh201688435-40.
  56. Clase C.M., Garg A.X., Kiberd B.A. Prevalence of low glomerular filtration rate in nondiabetic Americans: Third National Health and Nutrition Examination Survey (NHANES III). J. Am. Soc. Nephrol. 2002;5(13):1338–1349. Doi: https://doi.org/10.1097/01.ASN.0000013291.78621.26.

Об авторах / Для корреспонденции

Муркамилов И.Т. – к.м.н., врач-нефролог I квалификационной категории, ассистент кафедры факультетской терапии КГМА им. И.К. Ахунбаева; Бишкек, Киргизия. E-mail: murkamilov.i@mail.ru
Сабиров И.С. – д.м.н., профессор, заведующий кафедрой терапии № 2 по специальности «лечебное дело», Кыргызско-Российский Славянский университет им. первого Президента России Б.Н. Ельцина; Бишкек, Киргизия. Е-mail: sabirov_is@mail.ru
Фомин В.В. – д.м.н., профессор, заведующий кафедрой факультетской терапии № 1, ФГАОУ ВО «Первый МГМУ им. И.М. Сеченова» МЗ РФ; Москва, Россия
Муркамилова Ж.А. – врач-нефролог Центра семейной медицины № 7; Бишкек, Киргизия.

Нет комментариев

Комментариев: 0

Вы не можете оставлять комментарии
Пожалуйста, авторизуйтесь