Клиническая Нефрология №3 / 2023

Распространенность саркопении у пациентов с хронической сердечной недостаточностью и хронической болезнью почек

9 октября 2023

1) ФГБОУ ВО РНИМУ им. Н.И. Пирогова Минздрава РФ, Москва, Россия;
2) ГБУ БУ «Научно-исследовательский институт организации здравоохранения и медицинского менеджмента» ДЗМ, Москва, Россия

Цель исследования: Изучить распространенностЬ саркопении у пациентов с ХБП и ХСН. Материалы и методы. В анализ включены 107 пациентов с установленным диагнозом ХСН, средний возраст которых составил 69,6±11,3 года. Всем пациентам проводилась диагностика саркопении и ХБП в соответствии с рекомендациями. Для статистической обработки полученных данных использовали язык R, программное обеспечение RSTUdio. Результаты. У 105 пациентов с ХСН была выявлена ХБП: С2 имели 32 пациента, С3а – 31, С3б – 32, С4 – 4 пациента (ХБП4), и только 2 пациента не имели ХБП. Наибольшее число декомпенсации ХСН выявлено у пациентов с ХБП3б и ХБПС4. У 39% пациентов с ХСН и ХБП была выявлена пресаркопения и у 38% – саркопения. Согласно многофакторному регрессионному анализу, наибольшим образом на риск возникновения саркопении влияли жировая масса (OR=1,14, 95% ДИ: [1,01;1,34], P=0,057), индекс мышечной массы (OR=0,61, 95% ДИ [0,42;0,79], P=0,002) и мужской пол (OR=1,17, 95% ДИ: [60,9;85,77], P<0.001). Заключение. Нарастание саркопении происходит по мере снижения фильтрационной функции почек у пациентов с ХСН и ХБП.

Введение

Саркопения является серьезным состоянием, которое влияет на долгосрочный прогноз пациентов и связано с потерей массы тела, потерей мышечной массы и силы. У пациентов с хронической болезнью почек (ХБП) существует высокий риск возникновения катаболического состояния, при котором возникает атрофия мышц и снижение мышечной выносливости, что может приводить к саркопении [1]. Патогенез саркопении у пациентов с такими заболеваниями, как ХБП и хроническая сердечная недостаточность (ХСН), могут отличаться от патогенеза снижения мышечной массы при старении [2], прежде всего из-за развивающейся белково-энергетической недостаточности. Распространенность саркопении может различаться в зависимости от методики ее определения [3, 4]; так, у пациентов с ХБП, не находящихся на диализе, она варьируется от 13,7 до 42,2% [1]. Распространенность саркопении у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями также довольно значима и колеблется в пределах от 10,1 до 68,9%, при этом на долю ХСН приходится 32% случаев саркопении [5]. С учетом этого особый интерес представляет комбинация ХСН и ХБП, которая влияет на распространенность саркопении.

Цель исследования: изучение распространенности саркопении у пациентов с ХБП и ХСН.

Материал и методы

Исследование проведено в соответствии с правилами ICH GCP на базе ГБУЗ «ГКБ № 4» ДЗМ и ГБУЗ «ГВВ № 3» ДЗМ с 2018 по 2023 г. Скринированы 179 пациентов, из них соответствовали критериям включения в исследование 107 пациентов (табл. 1).

19-1.jpg (49 KB)

Всем пациентам проводили диагностику саркопении и ХБП. Диагноз саркопении оценивали в соответствии с рекомендациями EWGSOP2 [4]. Мышечную силу скелетной мускулатуры определяли с помощью механического кистевого динамометра ДК-25, состав тела оценивали с помощью биоимпеданса (ABC – 02 «Медасс», РФ), в котором используется модель с четырьмя отсеками тела, массу скелетной мускулатуры индексировали по массе тела в кг. Для оценки мышечной работоспособности пациентов проводился SPPB-тест.

Верифицировали диагноз ХБП в соответствии с рекомендациями [6].

Скорость клубочковой фильтрации (СКФ) рассчитывали по формуле CKD-EPI (Chronic Kidney Disease Epidemiology Collaboration) в соответствии с Национальными рекомендациями по ХБП [6].

Альбуминурию определяли методом сухой химии, с помощью тест-полосок исследовали альбумин/креатининовое соотношение в утренней порции мочи.

Для статистической обработки полученных данных использовали язык R, программное обеспечение RStudio (пакеты ggplot2, ggpubr, dplyr, tidyverse, gtsummary, rstatix). Нормальность распределения определяли с помощью критерия Шапиро–Уилка и критерия Колмогорова–Смирнова анализа значений асимметрии и эксцесса и построением графиков qqplot и гистограмм распределения. При изложении результатов пользовались методами непараметрической и параметрической статистики.

Количественные показатели представлены в форме среднее значение (M)±стандартное отклонение (S) или медиана, 25-й и 75-й процентили. При сравнении нескольких групп использовался критерий Краскела–Уоллиса или дисперсионный анализ. Для сравнения групп применялся t-критерий Стьюдента при правильном распределении, критерий Вилкоксона – при неправильном. Для сравнения категориальных переменных строились таблицы частот, которые впоследствии проверялись с помощью χ2-кртерия теста с поправкой Йетса, при числе человек в группе менее 5 использовали точный тест Фишера с последующим ...

Соколова А.В., Драгунов Д.О., Арутюнов Г.П.
Статья платная, чтобы прочесть ее полностью, вам необходимо произвести покупку
Продолжая использовать наш сайт, вы даете согласие на обработку файлов cookie, которые обеспечивают правильную работу сайта.